传统欧式距离判别方法用于硬件木马检测时,存在判别准确率较低的问题。为此,分析芯片运行时的侧信道功耗信息,根据木马模块触发产生额外功耗的特征,提出一种指数变换改进方案。加入可调参数,以增大硬件木马的可识别度。实验结果表明,与传统欧氏距离判别法相比,参数可调的欧氏距离改进方案可使判别性能提升29%,且木马检测准确率高达98%。
针对云计算环境下用户任务的多种服务质量(QoS)需求,综合考虑任务截止时间、调度预算和可靠性,提出一种多QoS约束离散粒子群优化(QoS-DPSO)的任务调度算法。对任务的QoS进行定义和数学建模,通过截止时间和调度预算约束DPSO的搜索空间,根据可靠性重新定义DPSO的适应度函数,由适应度值搜索最优的任务调度方案。实验结果表明,与PSO,DPSO,DBC和EDF算法相比,QoS-DPSO在满足调度截止期的情况下具有较高的可靠性,并且对Makespan性能的影响较小。
为实现原始凭证的自动电子化,提出一种基于图像特征的原始凭证自动分类方法,根据规则假设树的凭证版面分析,设计一个能应用于手机、pad等移动设备的原始凭证电子化智能填单系统。在网上报销时,只需对准原始凭证扫描移动设备,即可将凭证信息自动录入到财务信息化系统,不仅能消除因人力录入造成的时间、资源浪费,更保证原始凭证与网上报销流程中每笔业务的账实相符。实验结果表明,该方法的凭证分类正确率为88.38%,智能填单正确率为87.22%,平均每张凭证的处理时间为5.042 s,具有较高的经济价值和应用价值。
通过分析短文本的高维性和稀疏性,提出一种融合特征词间统计信息与语义相似度的短文本特征扩展算法。根据词的贡献度对候选特征集进行筛选,得到扩展集合初始值。计算特征词之间的统计相关度,构建二元相关词对集合。利用外部知识库知网中的语义关系获取相关词对的义项集合并计算语义相似度,将满足条件的义项扩展为短文本的特征词,得到扩展后的特征集。实验结果表明,使用该算法对短文本进行特征扩展后,可显著提升分类器的分类效果。
为增强通用计算机数据采集(DAQ)控制系统的实时性能,设计多通道数据采集控制器。基于现场可编程门阵列技术,采用数据采集有限状态机时序代替CPU串行指令完成通道切换与数据缓存,降低系统负载。通过时间戳同步机制,提高DAQ控制系统在多级缓冲机制下的实时性,并将该控制器逻辑移植到Cyclone IV芯片上进行实现。测试结果表明,该控制器可有效降低CPU及操作系统负载,提升数据实时性及采样带宽精度。