为使无线传感器网络节点能量消耗相对均衡,在定向扩散路由算法的基础上,结合蚁群算法,提出一种多路径负载均衡路由算法。该算法利用蚁群的自适应和动态寻优能力,在源节点和目的节点之间搜索建立多条传输路径,并将节点剩余能量引入启发因子,均衡节点能量消耗。同时,运用层次分析法,赋予每条路径一定的负载分配比例,使数据总能在链路性能较优的多路径中均衡传输,延长整个网络的生命期。仿真结果表明,与定向扩散路由算法相比,该算法能够均衡节点能耗,有效延长网络寿命。
针对大规模本体模块化划分问题,从本体结构与复杂网络的相似性分析入手,根据本体语义和网络结构特征将其转换为对应的概念网络。提出衡量本体中节点局部中心度和边的语义连接强度的量化标准,用于选取核心节点和度量边权重,得到显式表示本体语义和结构特征的无向加权层次网络,将其建模为具有不同位势的电路网络,利用最大位势差法划分本体模块。实验结果表明,该方法能够在线性时间内得到质量较高、适合匹配应用的本体划分。
针对IP网络丢包条件下的H.264高清视频实时解码问题,分析高清视频码流的特点,提出一种实时错误掩盖算法。该算法利用丢失片的边缘宏块信息,以垂直距离为权值加权平均预测得到错误宏块的运动矢量,进而完成错误掩盖。实验表明,与Joint模型中的错误掩盖算法相比,该算法提升了重建图像的主观质量和客观质量,计算复杂度较低,错误掩盖效果较好,适用于高清实时解码。
(α, k)-匿名模型未考虑敏感属性不同取值间的敏感性差异,不能很好地抵御同质性攻击。同时传统基于泛化的实现方法存在效率低、信息损失量大等缺点。为此,提出一种基于敏感性分级的(αi, k)-匿名模型,考虑敏感值之间的敏感性差异,引入有损连接思想,设计基于贪心策略的(?i, k)-匿名聚类算法。实验结果表明,该模型能抵御同质性攻击,是一种有效的隐私保护方法。
根据核化空间深度异常检测算法中适用性的局限性和最小包围核算法中存在参数影响检测效率的缺点,在引入模糊决策思想下,提出一种将上述2种算法相结合的模糊决策异常检测算法。融合后的算法将2种算法的优势相结合,并用模糊决策方法提高算法的稳定性和适用性。通过在人工数据集和UCI数据集上的实验结果表明,该算法具有较好的异常检测效果。
在原有构件依赖关系的基础上,提出一种架构分析与设计语言(AADL)系统可靠性模型的转换方法。该方法对AADL嵌入式系统体系结构进行可靠性建模,实现AADL可靠性模型到广义随机Petri网(GSPN)可靠性计算模型的转换。研究表明,该方法使AADL可靠性模型向GSPN模型的转换规则更加完备,能对嵌入式系统的可靠性进行准确与全面的分析与评估。
在采用多跳通信方式的分簇无线传感器网络中,接近sink点的簇头负担较重,容易过早耗尽能量而失效,造成网络分割,降低网络传输质量。针对该问题,在研究已有工作的基础上提出一种结合不等分簇和冗余簇头机制的路由算法。经仿真验证,该算法在延长网络生命周期、节约网络能耗和提高数据传输可靠性方面有较好的性能。
针对传统协同过滤方法的稀疏性问题,提出基于标签(Tag)和协同过滤的混合推荐方法TAG-CF。通过Tag分类信息获取项目的最近邻居,采用基于项目的最近邻方法预测用户评分值,并利用该预测值填充用户评分矩阵,构造密集的伪矩阵,运用基于用户的的协同过滤方法在伪矩阵上计算用户对项目的预测评分值。实验结果表明,TAG-CF能有效降低推荐系统的平均绝对误差,提高推荐质量。
提出一种基于粗糙集的社区结构发现算法。将信息中心度作为衡量节点之间关联度的标准,在处理社区间边界节点时引入粗糙集中的上下近似集概念。将网络中的各个节点划分到社区中,从而将复杂网络划分成k个社区,k值由算法自动选定,并通过模块度确定理想的社区结构。在Zachary Karate Club模型和College Football Network模型上进行验证,实验结果表明,该算法的准确率较高。
针对电力系统数据集成中存在的语义异构问题,提出一种基于本体的数据集成框架。依据电力参数估计系统的数据需求模型,分析数据集成存在的语义冲突类型,在传统数据集成框架的数据集成中间件模块中加入本体语义描述模块。采用本体描述信息资源域中的概念,通过实现语义冲突主动发现并构建语义映射关系。实验结果表明,该框架能有效解决数据集成过程中的语义异构问题。
为解决传统最大频繁模式在项集频繁度与项集长度规模之间的制约关系,提出最大亚频繁模式概念及其挖掘算法MSFP-mining,包括最大亚频繁模式概念并分析其要素特点,基于AFP-tree、CMP-tree、SFP-tree、SFP-growth的候选MSFP挖掘方法,基于MSFP-tree的最大亚频繁模式超集检测和剪枝策略及对MSFP-mining挖掘性能的实验验证。实验结果表明,该算法利用差别频繁度实现核心项集、附加频繁项集、补充频繁项集的阶段性求取和组合,在保证项集频繁度基础上实现最大亚频繁模式挖掘,扩展频繁模式规模。
提出并实现一种基于通用分组无线业务网络的无线IP语音通信系统。该系统结合S3C2410处理器的低成本、高性能与嵌入式 Linux软件系统高可靠性等优点,采用独特的双缓冲四线程语音数据处理方法和延迟可控技术,使实时语音播放更加平滑,并将总体时延控制在可接受范围内。性能分析结果表明,模块化的系统设计方法使该系统只需更换通信模块即可接入3G网络。
针对异常电磁信号检测中常见的输入数据存在参数缺失的问题,提出一种基于不完整数据的异常信号检测方法。该方法借鉴几何数学的思想,通过将缺失数据与正常数据进行比对,分析出缺失数据异常的可能性,给出该数据的异常概率计算方法。通过该异常概率能直接检测出部分异常信号,并给出剩余不完整数据的异常可能性的排序,从而有利于在资源有限时优先处理异常概率高的信号,达到处理资源优化配置的目的。实验结果表明,该方法能给出缺失数据点的异常概率。
将无证书公钥密码体制和代理盲签名相结合,利用两者的优点,提出一个无证书代理盲签名方案。该方案具有盲签名的盲性以及不可追踪性,同时消除了对证书的依赖,能够解决密钥的托管问题。在适应性选择消息及适应性选择身份攻击下,该方案可以体现出存在性不可伪造的特点,能够有效抵抗公钥替换攻击。
基于RSA密码体制,提出一个新的(v, t, n)公平秘密共享方案。在该方案中,秘密份额由各参与者自己选择,其他人均不知道该份额。在重构秘密时,即使存在v(v
在高安全领域,XML文档中可能包含不同程度的敏感信息,需要受到强制访问控制策略的保护。为确保高敏感数据的完整性,在BLP模型的基础上对主体和客体的安全标签进行改进,提出EBLP模型,讨论在该模型下的安全标签分配问题,研究该模型的体系结构并给出XML文档的访问控制算法。
提出一种多Agent系统中基于狄利克雷分布的信任模型。该模型利用狄利克雷分布解决二元评价的局限性,使信任模型可以按等级来评价信誉。提出层次过滤算法,以解决推荐信息中存在的各类恶意Agent问题。仿真实验结果表明,该信任模型能有效抑制不诚实推荐和策略性欺骗。
针对大规模资源受限项目调度问题计算复杂的特点,提出一种合作式协同进化分布估计算法(CCEDA)。将合作式协同进化框架与分布估计算法相结合,将复杂问题分解为子问题,利用改进的分布估计算法对每个子问题进行协同优化求解。为提高分布估计算法的局部搜索能力,给出一种对解进行局部搜索的方法。将CCEDA用于求解标准问题库PSPLIB,并与GAPS、GA-DBH、GA-hybrid与GA-FBI算法进行比较,结果证明CCEDA拥有更好的求解性能。
通过分析最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型的超参数选择对分类器的影响,提出一种采用多样性保持的分布估计算法(EDA-DP)优化选择LS-SVM模型参数的方法。使用基于EDA-DP的LS-SVM分类器模型对基准数据集和雷达目标高分辨距离像数据集进行仿真实验,结果表明,该模型相比基于网格法的分类器模型,平均识别率分别提高了4.2%和1.76%,具有更好的分类性能和泛化能力。
针对粒计算中细粒层到粗粒层的转换问题,提出一种基于范畴论的粒合成形式化方法。以粒结构为对象,将粒结构映射作为态射构成粒结构范畴,利用范畴论的外推实现粒结构合并,并给出相应的粒合成算法GrSA,结合具体案例说明该方法解决粒合成问题的过程。应用结果表明,该方法能够实现粒层之间的转换。
现有电池荷电状态(SOC)估计方法所需训练和学习时间较长,很难满足动力电池的实时性要求。为解决该问题,利用小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络对电池SOC进行评估,CMAC神经网络具有学习算法简单和逼近任意非线性函数的能力。对镍氢电池的模拟测试结果表明,与反向传播神经网络相比,CMAC神经网络的学习和收敛速度较快,能实时估计出电池SOC,并使估计误差在可接受范围内。
多核计算环境下采用图像处理并行算法可提高图像处理的速度,但已有的并行设计只针对边缘检测、图像投影等特定算法进行,没有形成通用的并行算法设计范式。为此,在研究图像处理算法可并行处理机制和多核架构特点的基础上,提出分析、建模、映射、调试和性能评价及测试发布等5个设计步骤的基于多核计算环境的图像处理算法并行设计范式,以图像傅里叶变换并行算法设计为例在单核、双核、四核、八核计算环境下验证了该并行范式的有效性。实验结果表明,该范式在图像处理并行设计方面可扩展图像处理的应用空间。
针对结构相似性测度(SSIM)不能较好地客观评价图像模糊与强高斯噪声失真的问题,提出一种边缘加权的结构相似性测度(EWSSIM),以符合人眼视觉系统(HVS)特性。EWSSIM将原始图像和失真图像的整体轮廓信息与局部纹理细节信息加权,更充分地描述图像的结构相似度。通过LIVE图库的仿真结果表明,与SSIME相比,WSSIM能够更好地评价图像模糊与强高斯噪声失真,且在各类失真图像的评价一致性上优于SSIM。
利用齿轮箱振动信号的自相似性,以局域标度分析算法提取齿轮箱振动信号中包含的微弱设备状态特征信息,将局域标度指数与主成分分析法相结合,通过提取局域标度指数多元统计量的低维主分量对齿轮箱状态进行监测。实验结果证明,该方法具有较高的检测效率和准确识别率。
为提高可扩展处理器体系结构(SPARC)的设计抽象层次和仿真速度,设计一种符合第8版SPARC(SPARC V8)的事务级模型。该模型基于TLM2.0标准,采用解释型指令集仿真方法实现程序执行。通过构建验证环境,证明该事务级模型能够正确运行并跟踪SPARC V8程序,仿真速度比寄存器传输级提高2个数量级。
针对CYCHU-10紧凑型低能强流回旋加速器的实际运行需求,基于有限状态机理论,提出一种层次化的加速器控制系统设计方法,在Simulink环境下利用Stateflow完成系统建模和仿真。仿真结果表明,该设计能全面反映加速器中的动态逻辑关系,可用性及可靠性较强。
图形处理器(GPU)具有较强的单一运算能力及高度并行的体系结构。根据上述特点,选择基于位并行技术的多模式串匹配算法M-BNDM,将其移植到GPU上加以实现和优化。通过对需要处理的数据进行预处理,将串匹配的过程简化为更适合CUDA计算数据的位操作。对基于CUDA架构的并行串匹配算法的性能影响因子进行分析。实验结果表明,与同等CPU算法相比,该算法能够获得约十几倍的加速比。
针对考试系统中的试卷生成问题,提出一种基于题型的递归随机分割算法。该算法根据输入的试卷生成参数,利用概率密度函数与矩阵方程计算参数,确定各难度级别中不同题型的试题抽取数量,从而生成试卷。通过对算法的分析和生成试卷的测评,证明该算法的效率较高且通用性强,能够较好地满足考试系统需要。