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动态可扩展机群系统任务分配算法

吴潜蛟; 兰蓉 长安大学信息工程学院; 西安710064; 西安交通大学经济与金融学院; 西安710061

摘要:结点机性能差异及动态运行环境是导致系统运行状态忙闲不均的主要原因。该文提出了结点机差异测量的指标和方法,结合机群系统主/从计算模型和SPMD应用类型提出了3种任务分配算法。实践证明了该算法的有效性。

  • 基于快速公钥签名的自组网QoS多播路由认证

    关键词:qos    多播    公钥    ntrusign    认证    

    提出了一个新的具备安全功能的Ad hoc网多QoS约束的多播路由协议NSQMRAN。该协议采用新型公钥签名算法NTRUSign作为密码机制为路由报文签名,加强了安全性。NSQMRAN为Ad hoc网QoS多播路由协议增加了源认证机制,从而提供了QoS多播路由报文的来源真实性、数据完整性和抗否认等安全服务以抵御恶意节点的攻击。基于NS2的仿真结果表明,在Ad hoc网中,与采用RSA公钥算法的协议相比,采用NTRUSign的NSQMRAN协议网络性能较好,产生较少的端到端延迟。

  • Linux内核模式下C++语言的导入研究

    关键词:linux    内核模块    

    使用C++代替C作为Linux内核环境开发语言,有利于将面向对象的设计与编程引入Linux内核。但是在Linux内核中保持C++与内核的兼容性和自身的语言特性是一个具有挑战性的问题。该文对Linux内核模块装载机制和C++语言在Linux内核模式下内存分配机制进行了分析,实现了在Linux内核开发中应用C++语言的切实可行的方法。

  • 基于Chord算法的可扩展高性能元数据存储环设计

    关键词:分级存储系统    linux内核    chord算法    消息摘要算法    元数据    

    Hazel Nut是一个基于块的分级存储系统,为满足该系统元数据内存需求量大、访问速度快、动态可增长的要求,设计并实现一种可扩展高性能的元数据存储环SCRing。SCRing由元数据存储环shell ring、映射环chord ring和缓存表组成,shell ring与chord ring分别用于存储与定位数据块元数据信息,缓存表用于缓存数据块元数据在内存中的位置。通过消息摘要算法计算得到SCRing双环节点间的映射关系。依据SCRing对消息摘要算法的实际需求,结合Linux内核版本,测试并比较Linux内核支持的消息摘要算法的速度、均匀性和稳定性,得出SCRing所应采用的算法种类和使用模式,并在此基础上对SCRing读写性能进行验证,结果表明SCRing具备可扩展性和高性能,满足Hazel Nut系统元数据访问需求。

  • BWDSP104X字节寻址模式扩展及64位数据运算模拟实现

    关键词:编译器    字寻址    字节寻址    字节对齐    64位数据运算    寄存器对    

    目前BWDSP104X编译器的编程模型支持以字为单位的寻址方式,不支持非32位宽数据并且不兼容以字节为单位的寻址模式。通过对BWDSP104X前端相关数据类型进行修改,产生基于字节寻址模式的中间代码,而后端由此输出一系列32位机器指令来完成对应的字节地址转换或数据操作,从而实现字节寻址模式的扩展。利用寄存器对模拟实现64位数据的存取与运算,提高浮点数据运算的精度。实验结果表明,该编译器兼容字节寻址模式以及64位浮点数据类型,能较好地满足高速实时信号处理的需求。

  • 电信服务系统特征交互的Z规格及验证

    关键词:特征交互    z规格    电信系统    形式化描述    形式化验证    

    为对电信服务系统的特征交互问题进行精确、简洁的形式化描述,提出将Z语言应用于该问题的研究。对3种主要特征交互类型进行形式化描述,包括完整性破坏、相同触发条件和坏循环类型。针对特征交互的具体案例,通过Z语言得到精确、无歧义的形式化规格,分别描述各业务之间的交互过程,并在Z规格的基础上对其进行分析及形式化验证。研究人员可根据特征交互的形式化规格及验证结果掌握系统内部的冲突和缺陷,从而有效预防和解决电信系统特征交互问题,保障基础系统和新增功能模块的稳定性。

  • 基于需求的断言自动生成技术

    关键词:断言自动生成系统    需求    验证方法    寄存器传输级    行为窗    

    基于断言的验证方法已经广泛应用于芯片设计和验证,其主要作用是提高验证效率和验证质量,然而单纯依靠手工编写断言需要耗费大量人力和时间,使得断言的应用受到较大限制。为此,提出一种基于需求的断言自动生成方法。通过规范波形描述方式、定义行为窗及解析寄存器传输级代码,给出信号组合算法及波形分析算法,并设计包含波形库、断言库及波形解析器的断言自动生成工具。实验结果表明,与手工编写的断言相比,该方法生成的断言在数量上满足每100条寄存器传输级代码对应10条~20条断言的要求,并且正确率较高。

  • 基于排队论的低功耗无线传感技术及其应用

    关键词:低功耗    排队论    路由节点    最佳休眠时间    数据采集    网站监控    

    无线传感器网络中多数低功耗协议通过控制休眠时间来降低系统功耗,而网络系统的多样性使其难以准确预估路由节点的最佳休眠时间。为此,引入排队论模型对局部路由节点的最佳休眠时间进行预测,从而增强路由节点的低功耗性能。针对单路由节点的情况,根据排队论进行建模估算休眠时间,通过Zigbee技术搭建具体的无线传感器网络系统并由硬件控制路由节点的休眠。将该系统应用到茶山温湿度检测项目中,利用网关从Internet远程网页监测茶山温湿度。应用结果表明,该方法可有效降低系统功耗。

  • 基于DTN的高分卫星传感器网络性能优化研究

    关键词:高分卫星传感器网络    延迟容忍网络    快照集成路由    链路利用率    网络拥塞    

    高分卫星传感器网络的节点分布稀疏、链路通断频繁,并且传输数据量大,容易出现网络拥塞、丢包率高等问题。为此,提出一种快照集成路由方法。利用网络周期性、可预测性的特点,以及延迟容忍网络(DTN)存储、等待、转发的路由机制,将快照分割后的网络拓扑进行集成规划,并以最小化最大链路利用率为目标建立数学模型,以实现网络流量的均匀分布。实验结果表明,与联系图路由协议、基于相遇记录和传递性的概率路由协议相比,该方法能减少网络拥塞,实现流量均衡,并降低数据传输的丢包率。

  • 随机网络中邻居节点发现算法优化研究

    关键词:移动自组网    最低连接错误概率    能量消耗    随机网络    oeenda算法    

    随机网络中节点与邻居节点持续保持联络会加大各节点的能耗。为此,提出一种最佳节能邻居节点算法(OEENDA),该算法在一个有界延迟时间内通过探测机制搜索邻居节点,使用最低连接错误概率实现节点的最低能量消耗。仿真结果表明,与QPS算法和AARP算法相比,OEENDA算法能提高节点发现邻居节点的有效通信,并降低节点自身能量消耗。

  • 三天线X信道中改进的空时处理方案

    关键词:多输入多输出    x信道    预编码    干扰对齐    传输效率    

    为提高通信系统的可靠性,针对每个用户配置3根天线的多输入多输出X信道,提出一种改进的空时处理方案。为每个用户设计3×6的空时码字,通过干扰对齐预编码,对接收信号进行线性处理后消除非期望接收的码字,利用另一层预编码的设计实现期望接收码字的正交传输,从而消除码字间的干扰。实验结果表明,该方案可有效提高信道传输效率。

  • 光纤—无线接入网络中的下行数据分配算法

    关键词:下行数据分配    光网络单元    无线终端    能量消耗    数据传输    

    光纤-无线接入网络通过光网络单元将无线子网和光纤子网融为一体,是目前广泛部署的一种接入设施。在接入网络运行期间,如何节约其能量消耗进而降低维护成本成为研究热点。为此,针对光纤-无线接入网络中下行数据流的传输,研究能量有效的下行数据分配问题,在保证数据传输质量的前提下使用最少数目的光网络单元承载下行数据流以节约能耗。在证明该问题复杂性的基础上,提出一种基于线性规划松弛的启发式下行数据分配算法,并通过理论分析论证了该算法的性能下界。实验结果表明,该算法在传输性能和能耗节约方面均能获得较好的结果。

  • 加权网络中改进的熟人免疫策略研究

    关键词:边权优先    熟人免疫策略    bbv网络    病毒传播    si模型    

    在仅知道节点本地信息的情况下,基于加权网络的特点,提出一种边权优先的改进熟人免疫策略。借助经典的sI病毒传播模型,考虑节点之间病毒传播概率的差异性,在人工网络和真实网络中进行仿真分析,结果表明,在加权网络中,边权优先的改进熟人免疫策略获得的免疫临界值比经典的熟人免疫策略低,免疫效果好,并且计算复杂度比目标免疫策略低,所需的节点信息少。BBV网络的优先连接特性越明显,改进熟人免疫策略的效果越好。

  • 扩展的Welch-Gong序列构造与分析

    关键词:伪随机    自相关    互相关    线性复杂度    

    Welch-Gong(WG)序列是一类具有良好随机性的二元序列,该随机性包括长周期、0,1分布均匀、理想的二元分布、二值自相关、与m序列三值互相关、指数级增长的线性复杂度等。针对WG序列变换,对奇数项式进行研究,考虑多项式通过WG变换的复杂程度,将WG变换中特定的五项式推广为一般的三项式。分析结果证明,相应WG序列能够保持较好的随机特性和较高的线性复杂度。选取一个具体实例对基于三项式的WG密码体制的硬件实现进行分析,对算法设计的评估有一定的参考价值。

  • 基于协议分析与模糊测试的SIP漏洞挖掘研究

    关键词:会话初始协议    协议分析    漏洞挖掘    模糊测试    测试用例    

    针对会话初始协议(SIP)可能存在的安全漏洞以及对SIP漏洞挖掘研究工作不足的问题,基于协议分析与模糊测试,提出一种SIP协议漏洞挖掘方案。该方案在分析SIP协议语法、格式和会话流程的基础上,对可能出现漏洞的SIP消息生成对应的畸形数据包作为模糊测试的测试用例,并在会话建立的过程中随机发送畸形数据触发测试目标,在监视到SIP客户端发生异常时记录异常信息,并分析导致异常的错误是否能被利用。实验结果表明,该方案能更全面地挖掘出由协议分析结果和模糊测试发现的SIP漏洞,提高挖掘数量和效率。

  • 基于模糊聚类的社团划分算法

    关键词:复杂网络    社区发现    隶属函数    模糊等价关系    等价类    

    目前大多数的社团划分算法将网络划分为若干个相互独立的社团,但是对于某些实际网络,社团与社团之间不是相互独立的,即某些社团之间存在公共节点,大多数的社团划分算法无法对这类实际网络进行合理的社团划分。针对该问题,提出一种基于节点间共享邻居数的隶属函数,结合模糊聚类算法进行社团划分,即设置合理的截集阈值α,将位于同一个等价类内的节点划分到同一社团。在GN经典人造网和空手道俱乐部网络、海豚网络上进行测试的结果表明,对社团结构已知的网络划分结果符合实际情况,在对海豚网络进行社团划分时,与Newman快速算法、利用堆结构的贪婪算法、标签传播算法相比,该算法得到的模块度更高,并且能够更好地检测出实际网络中的公共节点。

  • 众包平台作弊用户自动识别

    关键词:众包    作弊用户    行为特征    逻辑回归模型    可靠性    精确性    

    众包借助于网络聚集大众的群体智慧有效地完成各种任务,但在现实的众包平台中普遍存在仅为获得报酬而不认真工作的作弊用户,使得众包获得的任务数据质量不够可靠,制约了众包解决问题的能力。针对该问题,提出作弊用户自动识别方法。通过对百度众包平台参与用户的答题行为进行分析,总结出百度众包平台中存在的作弊用户类型,基于对作弊用户行为特征的分析,采用逻辑回归模型对众包用户建模,根据用户行为特征值计算获得众包用户的可靠性,进而基于用户可靠性实现作弊用户自动识别。实验结果表明,与现有的多数投票决策、标准问题集、Sp EM方法相比,该方法的识别精确度较高,可达97%。

  • 视频中运动人体身份识别的认知物理学方法

    关键词:认知物理学    数据场    步态识别    人脸识别    

    人脸和步态数据是典型的非线性模型,现有的人脸和步态降维方法主要是线性方法,对信息损耗较大,识别率较低。为此,提出一种人体身份识别的认知物理学方法,将人脸特征和步态特征用数据场进行表征,利用数据间的相互作用和运动实现数据的自组织聚类,以非线性变换的方式实现身份特征数据的降维。用最大势函数值对降维后的样本库进行排序,实现离散点快速检测和样本检测的二分法查找。基于改进的D-S证据论对人脸和步态进行多层融合。实验结果表明,与线性变换的人脸与步态识别方法相比,该方法可提高7%的人体身份识别率,减少40%的识别时间。

  • 基于蚁群算法的异常数据检测方法

    关键词:异常检测    属性    异常数据    蚁群算法    路径选择    

    由于传统基于0-measure度量的异常数据检测方法在对异常数据进行检测时需要对路径进行全搜索,并且在数据量较少的情况下会产生误判,因此其在检测效率和查准率上具有明显的缺陷。为此,根据蚁群算法的正反馈性质,提出一种将蚁群算法和属性相关分析相结合的属性异常点检测方法。将蚁群收敛到的路径作为异常路径,计算异常路径上各个节点0-measure值,并根据0-measure值确定数据异常点。实验结果表明,该方法在查全率、查准率和效率上均优于传统的基于0-measure度量的异常数据检测方法。

  • 一种基于谱分割的短文本聚类算法

    关键词:短文本    相似度矩阵    无向带权图    rmcut准则    聚类算法    

    短文本具有稀疏高维的特点,现有聚类算法在大规模短文本上的聚类精度较低且效率低下。针对该问题,提出一种以谱聚类理论作支撑,基于谱分割准则RMcut的新聚类算法。依据谱聚类理论,将短文本集合构建成一张带权无向图,并计算得到文档-文档的相似度矩阵,为聚类算法提供信息。不断迭代地用2-way方式划分该图,划分过程中使用RMcut值作为划分是否终止的条件,利用Prim算法将原图中的顶点加入到聚族中,以得到质量较高的聚类结果。实验结果表明,该算法具有较高的时间性能,与K-means算法、词共现聚类算法及基于免疫的聚类算法相比,聚类结果更准确。

  • 基于协同相似计算的查询推荐

    关键词:查询推荐    最近邻    向量空间模型    欧氏距离    朴素贝叶斯    点击预测    

    单个用户历史搜索点击数据具有稀疏性特点,容易导致查询推荐不准确和无法提供多样性查询的问题。为此,提出将每个用户的查询日志作为文档,利用空间向量模型计算文档间的相似度,并将用户在历史数据中对链接的点击频率作为对链接的偏好评分,采用改进的欧氏距离计算用户的最近邻居,计算出当前用户的相似用户集,将相似用户历史行为数据扩充到单个用户数据中。基于朴素贝叶斯模型训练数据并预测查询-链接的点击率,将其作为权重用于点击图中,应用点击传播产生查询推荐。实验结果证明该方法可获得较高的准确度和平均精度均值。

  • 一种基于概率的卡方特征选择方法

    关键词:文本分类    卡方统计    特征选择    不均衡数据集    概率方法    

    传统卡方特征选择方法没有考虑在不均衡数据集上词出现的类别数量、词的频度以及在类间与类内的分布情况等,以致不能为不同的类别选择出有效的特征词。为此,提出一种卡方特征选择方法。以词概率和文档概率衡量词文档频繁程度,并用来分别计算类别频数因子、词的类间集中因子、词在类内的均衡度因子、文档的类间集中因子。基于这些因子修正卡方值,利用同一个词不同类别的差异程度因子,使得改进的卡方能选出更高效的特征词。文本分类实验结果表明,与改进前的方法相比,该方法能使宏观F1值得到一定程度的提高,在不均衡数据集上具有更好的分类效果。

  • 交叉分辨率自适应字典学习的单帧超分辨率算法

    关键词:超分辨率    自适应字典学习    镜像图像    峰值信噪比    结构相似性度量    

    两步自适应字典学习的超分辨率算法易受插值图像影响而导致图像模糊。针对该问题,提出一种改进交叉分辨率自适应字典学习算法。根据自然图像的冗余性,即不同分辨率图像依然有相似的图像块,直接以低分辨率图像作为字典学习对象。为了弥补单帧图像作为字典学习的不足,采用镜像图像进行字典学习,以产生容量更大的字典。输入低分辨率图像,利用新的字典通过稀疏表示获得高分辨率图像,采用峰值信噪比(PSNR)和结构相似性度量(SSIM)评估重建效果。实验结果表明,与立方插值、SUSR、MSS、HLSR算法相比,提出算法的重建图像纹理保留得最好,图像效果更加丰富自然,且算法运行速度较快,在多数情况下具有最高的PSNR值和SSIM值。

  • 基于网函数插值的高密度椒盐噪声去除方法

    关键词:网函数插值    椒盐噪声    图像降噪    高密度    图像处理    

    图像在获取和传输过程中容易产生椒盐噪声,严重影响图像质量。针对高密度椒盐噪声滤波处理难的问题,基于网函数插值,提出一种高密度椒盐噪声图像降噪方法。利用椒盐噪声的奇异点和不相关特性检测椒盐噪声,根据椒盐噪声所在位置,采用网函数插值方法对图像进行恢复和重构。实验结果表明,与经典的中值滤波和自适应中值滤波方法相比,该方法对于高密度(密度〉70%)的椒盐噪声能取得更佳的滤波效果,更好地保持图像细节。

  • 基于空间梯度信息的自适应边缘算法优化

    关键词:多晶硅    晶畴识别    图像分割    边缘优化    自适应检测    

    针对基于阈值分割的多晶硅晶畴检测方法中出现的边缘断点以及伪边缘问题,提出一种基于空间梯度信息的自适应边缘提取优化算法。对双峰法和Otsu法相结合的图像分割算法进行改进,使分割阈值能够根据图像特征自适应地选取。结合原图的空间梯度信息得到梯度边缘,将梯度边缘与初始边缘进行综合处理以连接边缘断点并去除伪边缘。实验结果表明,该算法简单有效,对不同特征的多晶硅图像均能较好地实现自适应提取完整连续的边缘。

  • 基于树形结构的半全局立体匹配算法

    关键词:立体匹配    半全局匹配    树形结构    匹配代价    动态规划    

    半全局匹配算法中匹配代价的计算不能完全利用待匹配点周围的像素,在影像纹理相似区域会造成误匹配现象。针对该问题,提出一种加入2种树形结构的半全局匹配算法。研究代价函数聚合路径方向对匹配结果的影响,将2种不同的树形结构加入到半全局匹配代价函数中,利用动态规划原理计算新的匹配代价,并从4条路径进行匹配代价的聚合,在视差最大允许范围内求解聚合后的匹配代价,查找出使匹配代价最小的视差作为待匹配点的视差值。实验结果表明,该算法在计算匹配代价时,克服了半全局匹配算法不能充分利用影像像素的问题,结合树形结构的特点可实现对待匹配点周围像素的完全利用,比原有算法具有更高的匹配精度,且将匹配代价聚合的路径由16条减至4条,执行效率提高2倍以上。

  • 基于多尺度图像融合的单幅图像去雾算法

    关键词:单幅图像去雾    多尺度    图像融合    图像金字塔    多分辨率融合算法    

    为了有效增强雾天降质图像的质量,基于多尺度图像融合技术,提出一种单幅图像去雾算法。将图像转换到梯度域,采用透射率计算各尺度值并进行梯度域增强及重建,避免因尺度值选择不当造成增强后的图像色彩失真。根据各尺度增强图像的对比度和饱和度计算其相应的权重,再利用多分辨率融合算法对经过不同尺度增强后的图像进行融合,从而得到最终的清晰图像。实验结果表明,该算法在主观视觉效果和客观评价指标上均优于现有图像去雾算法,且耗时更短。

  • 基于SLIC的GrabCut减小姿态搜索空间算法

    关键词:人体姿态估计    姿态搜索空间    超像素    简单线性迭代聚类算法    grab    cut算法    

    针对人体的高自由度导致姿态估计过程中搜索空间过大的问题,提出一种基于简单线性迭代聚类(SLIC)超像素算法的Grab Cut减小姿态空间算法。运用SLIC算法对图像进行超像素分割,以超像素作为s-t图中的节点构建图模型,利用超像素区域的颜色特征平均值作为该区域内每个像素的特征值,分别为前景和背景超像素建立混合高斯模型,迭代更新高斯参数,运用最小割算法完成前景提取,并在得到的前景区域中进行后续的姿态估计。实验结果表明,基于SLIC的Grab Cut与基于Grab Cut的减小搜索空间算法在运行时间和姿态估计准确度上均有较大程度提升。

  • 基于联合非负字典学习的遥感图像超分辨重建

    关键词:联合字典训练    稀疏表示    超分辨重建    遥感图像    计算复杂度    

    针对图像的超分辨重建问题,提出一种基于联合非负字典学习的单幅图像超分辨重建算法,并将其用于遥感图像的超分辨重建。利用已有的高分辨图像,通过预处理得到高低分辨样本集。给出联合非负字典学习技术,并采用该技术对高低分辨样本集训练得到稀疏的高低分辨字典,使用高低分辨字典重建高分辨图像,并分析算法的计算复杂度。实验结果表明,与双三次插值法、联合字典训练算法、耦合字典训练算法相比,该算法在保证较好重建效果的同时需要较小的计算量。

  • 基于改进简化粒子群优化的多目标跟踪算法

    关键词:多目标跟踪    简化粒子群优化    社会模型    终止策略    鲁棒    

    基于多目标跟踪中的遮挡问题与互动社会模型间的联系,提出利用具有群间相互动态信息的多群社会模型改进简化粒子群优化算法,并用于多目标跟踪。在粒子群的多样性基础上初始化新群,预测目标速度。结合多群的优化,在连续性信息和目标之间修改简化粒子群优化的更新方程式,即更新目标速度和目标位置。为了适应目标进入和离开现场,构建初始化新群和终止迭代的策略。CAVIAR数据集、PETS2009数据集和Oxford数据集上的实验结果表明,相比于颜色粒子滤波算法、基于直方图的算法、局部稀疏法和高斯密度函数法,提出的算法在多目标跟踪精度方面至少提高了10%,大多数跟踪轨迹的数量增加了约8%,能鲁棒跟踪多个目标。

  • 基于Wigner-Hough变换的栓接电缆接头松动故障检测

    关键词:松动故障    时频分布    hough变换    峰值变化率    

    检测供配电线路栓接电缆接头松动故障对于预防电气火灾具有重要意义。为此,提出一种基于WignerHough变换(WHT)的松动故障检测方法。利用Wigner-Ville分布对接触电流进行变换,使其具有时频联合特征。通过Hough变换提取时频分布中的特征信息,并求取变换峰值及峰值变化率区间长度。根据不同实验条件下WHT峰值存在明显差异的特点识别松动故障,同时利用峰值变化率区间长度表征松动程度。实验结果表明,该方法能够有效检测配电线路电缆接头松动故障。

  • 基于激光测距仪与微惯性测量单元的室内个人导航方法

    关键词:室内个人导航    同时定位与地图创建    激光测距仪    微惯性测量单元    扫描匹配    仿射变换    

    现有室内定位导航技术大多需要提前部署传感器网络,不适用于应急救援场景。为此,基于激光测距仪与微惯性测量单元提出一种新型的室内个人导航方法,在室内个人导航中引入同时定位与地图创建技术,无须提前部署传感器网络,实时生成室内二维平面图,并通过扫描匹配算法进行导航定位。实验结果表明,与惯性导航定位相比,该方法可以在不同的轨迹与环境下获得更精确的定位结果。

  • 基于颜色粒子滤波的多目标跟踪器设计

    关键词:多目标跟踪器    冲突预防模型    遮挡    身份切换    跟踪准确率    

    针对多目标跟踪中的目标遮挡和身份切换问题,在颜色粒子滤波的基础上,将单目标跟踪器扩展为多目标跟踪器。当目标轨迹彼此较接近时,利用自适应冲突预防模型分离临近轨迹。当目标发生遮挡时,跟踪器的整体模型会被分割成多个部分,使用可见部分执行跟踪和遮挡推理。当目标外观相似时,使用轨迹监测方法处理遮挡情况。当目标发生完全遮挡时,重新初始化遮挡者周围的粒子并采集目标,从而实现多目标跟踪。实验结果表明,与MIT和LSAM跟踪器相比,该跟踪器在假阴性率、假阳性率、误匹配率和多目标跟踪准确率方面均具有明显的性能优势。

  • 通用型状态监测系统移动终端设计

    关键词:状态监测系统    移动终端    适应性    通用型    显示界面    显示内容    

    为提高现有状态监测系统移动终端的复用性并降低系统开发成本,提出一种通用的状态监测系统移动终端设计方案。分析通用型状态监测系统移动终端的实现原理,给出移动终端的交互设计及通用性实现,并将其应用于高耸建筑和温室大棚状态监测系统进行通用性验证。结果表明,该移动终端可根据服务器要求自动改变显示界面和显示内容,从而满足不同状态监测系统和监测对象的监测需求,并且大幅提高了状态监测系统移动终端的复用能力与通用性。

  • MIMO-OFDM系统中低功耗FFT/IFFT处理器设计

    关键词:ieee    低功耗    快速傅里叶变换    多输入多输出    正交频分复用    混合基多通道延时转换结构    

    针对IEEE802.11ac多输入多输出(MIMO)正交频分复用(OFDM)系统,设计一种支持8组128点数据并行处理的低功耗FFT/IFFT处理器,利用RAM实现对输入和输出数据的顺序调整,使得处理器可以与MIMO—OFDM系统中其他模块直接进行数据通信。该处理器通过Verilog语言实现,采用TSMC65nm工艺库进行逻辑综合,结果表明其在0.9V,125oC的工艺库最差工作条件下可达到100MHz工作频率,与利用寄存器延时单元实现输入和输出数据顺序调整的FFT/IFFT处理器相比,总的门数减少了32.98%,功耗降低了79.4%。

  • 基于iOS的移动办公系统设计与性能优化

    关键词:移动办公    iphone操作系统    模型一视图控制器    cell重用机制    耦合性    后台服务架构    

    对传统移动办公系统业务需求与性能进行分析,提出一种基于iPhone操作系统(iOS)的移动办公系统。利用Cocoa框架提供的视图模型控制器、委托Delegate以及Cell重用机制等设计模式降低程序模块间的耦合性,同时通过由J2EE技术框架搭建的后台服务架构为移动端提供相关数据。测试结果表明,与未使用Cell重用机制的移动办公系统相比,该系统可使内存消耗降低19.6%,并有效减少用户操作界面的卡顿现象,提高系统操作性能。

  • 基于多Agent建模的电子商务生态系统演化实验研究

    关键词:多主体建模    repast仿真平台    复杂适应性系统    电子商务生态系统    计算实验    

    根据电子商务生态系统特点,使用多主体(Agent)建模技术并基于Java语言在RePast平台上构建电子商务生态系统模型。通过计算实验的方法对系统模型进行仿真实验,结果表明,该系统模型能够直观展现演化过程以及微观因素与宏观演化的关系。通过修改系统模型的不同运行参数,可模拟不同的系统环境,从而为相关企业制订相应的调整战略、实现系统的可控演化提供依据。此外,借助多Agent建模技术和RePast平台构建实验模型,并通过计算实验方法进行仿真实验可为研究电子商务生态系统的演化提供合适的手段。

  • 基于认知网络的无人机通信网络系统

    关键词:无人机通信    认知网络    网络系统架构    智能决策    跨层交互    

    针对无人机群组网通信系统受人为影响较大、自主性较差的问题,提出一种基于认知网络的无人机通信网络架构设计方案。借鉴脊椎动物神经系统和人类社会组织模式,设计基于认知网络的无人机群组网通信系统的功能架构和组织架构。给出跨层交互式的无人机通信系统节点级架构,基于观察-确认-决策-行动反馈环建立无人机群的层次化认知网络行为模型,得到具有认知能力的层次化多路由方法。仿真结果表明,在更换路由表项时,该方法能减小吞吐量的抖动,缩短起伏时间,提高系统的可靠性和智能化决策的程度。

  • 光纤通道信用更新驱动的流量与差错控制机制

    关键词:光纤通道    信用    流量控制    差错控制    航电网络    机载平台    

    针对航电系统设计要求,提出一种以信用更新为驱动的流量与差错控制机制。通过优化帧头格式,接收端以截半更新方式获取信用值,驱动发送端信用计数校对更新,同时全双工通信采用差错重传策略,实现数据发送方信用计数参数管理、数据帧传输差错控制和接收方信用触发更新三者功能的结合,解决资源死锁问题,避免发生超时响应。实验结果表明,与信用相对更新式控制机制相比,该机制能充分利用机载平台的内存资源,在接收通道数据帧缓存容量有限的情况下,保证节点间大数据流消息序列传输的吞吐率,提高实时性,满足航电网络对数据可靠高效的传输要求。

  • 自相似业务量生成方法研究及改进

    关键词:自相似性    网络业务量    网络建模    分形高斯噪声    赫斯特参数    

    当前被广泛使用的分形高斯噪声法对高斯噪声功率谱逼近效果较差,生成自相似业务量精度不高。针对该问题,提出一种高次方线性拟合方法。将分形高斯噪声的功率谱分成有限项和无穷累加项2个部分,采用Matlab的拟合工具箱cftool对功率谱的无穷项进行高次拟合,减少运算量,克服以往采用数学推导过程复杂的问题,弥补数学推导过程中使用连续积分代替离散求和时造成的误差。仿真结果表明,改进方法生成自相似业务量的相对误差比采用公式推导的方式低,用小波法估计时相对误差降低到0.05%,生成自相似业务量的速度较快,生成长度为2^20的自相似序列用时0.634S。

  • 基于弧形不相交生成树的多链路故障恢复方法

    关键词:ip网络    链路故障    弧形不相交生成树    路由    可扩展性    平均路径长度    

    IP网络的设计以光学主干网络为基础,光学组件发生故障后会导致IP网络多条链路失能,传统的光层恢复方法计算复杂性较高,且实用性不强。针对上述问题,基于弧形不相交生成树的IP快速重选路由网络模型,利用报文转发算法对平均路径长度进行比较,提出一种改进的多链路故障恢复方法。仿真结果表明,对k-边连通网络而言,只要并发链路故障数小于等于(k—1)个,该方法均能实现故障恢复,在恢复多处故障的同时可降低路径伸展度和平均路径长度。

  • 基于DVTD的移动用户出行模式识别研究

    关键词:dvtd算法    聚类特征树    簇    用户出行模式    动态速度阈值    

    针对移动用户出行模式识别过于复杂的问题,提出一种基于密度与动态阈值的任意形状聚类挖掘算法。利用数据预处理技术提取移动用户在各路段的速度,通过MCFT树构造用户速度分类模型,采用DBSCAN方法进行核心子聚类合并,最终生成MCFT树任意形状的聚类结果,从而达到利用动态速度阈值有效识别用户出行模式的目的。实验结果表明,通过DVTD算法得到动态速度阈值识别用户出行模式具有较高的可行性,提高了用户出行识别的准确性。

  • 一种基于深度神经网络的无线定位方法

    关键词:无线定位    深度神经网络    回归    深度学习    堆叠去噪白编码器    

    考虑到信号波动会对无线定位产生影响,基于深度神经网络提出一种回归的无线定位方法。采用四层深度神经网络结构进行定位,通过堆叠去噪自编码器对网络结构进行预训练,避免采用人工设计的方式,从大量有噪的样本中,自动学习有效特征。分不同时段从现实场景中采集数据进行实验,结果表明,针对波动的无线信号,该方法能有效提高定位准确率。

  • 基于邻域旋跳迭代机制的无线传感器网络节点定位

    关键词:无线传感器网络    邻域旋跳    邻域聚类    节点定位    多维测距    网络分组投递率    

    针对无线传感器网络(WSN)测距过程中的多维动态弹性测距问题,提出一种基于邻域旋跳迭代机制的节点定位算法。对WSN中的节点进行邻域聚类,将一阶邻域节点与二阶邻域节点作为网络邻域,根据邻域半径的排斥与吸引情况实现网络节点的定位,并通过迭代机制实现误差的最小化,最终获得精确的节点位置坐标。仿真结果表明,与基于RSLM机制的节点定位算法和SOCP网络节点定位算法相比,该算法能有效降低多维测距中的节点位置误差和网络控制开销,并提高节点定位精度和网络分组投递率。

  • OpenFlow网络中可伸缩视频的自适应传输算法

    关键词:openflow协议    自适应视频传输    可伸缩视频编码    自回归模型    码率切换    

    针对OpenFlow网络中的自适应视频传输问题,提出一种可伸缩视频自适应传输算法。在OpenFlow网络中,路由器的控制面被分离,由控制器观测可以得到网络的带宽变化。采用自回归模型,根据前一段时间的网络状况预测网络带宽在未来一段时间内的变化情况,控制器根据预测结果决策并告知客户端动态改变请求的视频层数。实验结果表明,该算法在保证较低中断的同时,能够准确地预测网络变化,提高视频播放质量。

  • 模糊认知图在信息安全风险评估中的应用研究

    关键词:模糊认知图    信息安全    风险评估    资产增值树    风险聚合    

    由于各类信息安全风险评估标准过于复杂,企业在实施中大多只能替代性地选择按照安全标准进行建设,从而导致安全措施与系统实际情况不符,无法根据系统变化快速调整。针对该问题,提出一种实施难度低的风险评估方法。利用模糊认知图获取资产间关系,通过模糊认知图推理过程计算系统风险值。以一个移动办公信息系统为例对方法进行应用研究,结果表明,该方法效率高、成本低,能够及时、合理地反映系统的风险状态。

  • 数据库中数值型数据的加密存储与查询方法

    关键词:加密处理    两阶段查询    数值型数据    比较值    混淆值    

    为提高数据库中数值型数据的密文查询效率,提出一种为数据库中数值型数据建立索引的新方法。对敏感数据应用单调递增函数计算得出比较值,应用非单调函数对敏感数据计算求得混淆值,将比较值和混淆值组成索引值并随密文数据一起存人数据库中。密文数据的查询采用两阶段方法,第一阶段查询时先根据查询条件计算得出比较值,将数据库中的索引值去混淆后与其进行比较,筛选出符合条件的密文结果集,第二阶段对一阶段得到的密文结果集解密后查询得到最终所需的结果集。实验结果表明,该方法能够提高数值型数据的密文查询效率。

  • 理想格上高效的身份基加密方案

    关键词:理想格    身份基加密方案    可证明安全性    差错学习    高斯抽样    对偶加密    

    基于格的身份基加密方案是近年来密码学研究的热点之一,但是标准格上的身份基方案密钥大且密文扩张率高。为此,基于理想格构造一个密钥较小且密文扩展率较低的身份基加密方案。采用基于NTRU的数字签名与理想格上的对偶加密相结合的方法,在随机预言机模型下证明其安全性。分析结果表明,密钥生成中心的公钥和私钥分别只含有1个和4个环元素,用户的解密密钥只含有2个环元素,密文只含有2个环元素且密文扩张率较小,加密和解密分别只需要4次和2次多项式环上的乘法。与基于传统数论的身份基加密方案相比,提出方法的计算效率更高。

  • 基于定向虚拟骨干网的WSN移动代理迁移协议

    关键词:无线传感器网络    代理迁移协议    恶意节点检测    能量模型    定向虚拟骨干网    

    在无线传感器网络(WSN)中,基于静态路径的代理迁移协议能耗较大,存在较多恶意节点。为此,在能量模型和定向虚拟骨干网的基础上,提出一种定向虚拟骨干网的移动代理迁移(DVB—MAM)协议。该协议利用静态路径计算代理迁移,基于能量模型和定向虚拟骨干网得到代理迁移的下一个节点,使用代理克隆功能减少代理的路径长度。在数据聚合过程中使用信任评价框架检测恶意节点,能够在早期发现恶意节点。实验结果表明,与基于树的路线设计算法相比,提出的协议能耗减少了约26%。当存在恶意节点时,与其他协议相比,该协议的平均投递率最多可提高26%,能够有效预防节点故障和防御恶意节点攻击。

  • 基于ASIFT与图匹配的物体识别方法

    关键词:物体识别    仿射变换    尺度不变特征变换    图匹配    

    为提高物体识别对仿射变换的鲁棒性并降低误识别率,提出一种新的物体识别方法。采用仿射一尺度不变特征变换(ASIFT)方法检测图像中的关键点,提取各关键点的局部特征,包含ASIFT特征、纹理特征和颜色特征,并用三元图表示融合后的特征。采用分层匹配的思路识别物体并进行关键点匹配,匹配成功后再进行图匹配以降低误识别率。在PVOC-2007和COIL-1002个公共测试数据集下对该方法的参数选取和识别性能进行综合评价,结果表明,该方法具有较高的识别率,可有效进行物体识别。

  • 基于词性特征与句法分析的商品评价对象提取

    关键词:中文评价词    评价对象    句法树结构    词性特征    句法路径    

    针对中文在线评论中语言不规范以及多样性导致评价对象识别错误的问题,提出基于词性特征与句法分析的商品评价对象提取方法。根据中文语言特点,利用形容词、副词、动词的词性特征构建规则提取评价词。通过子句序列的句法树结构提取候选评价对象并进行过滤。基于核心句法路径筛选评价搭配,以减少提取过程中引入的评价对象以及评价词噪声,从而提取出真正的评价对象。实验结果表明,引人句法树结构与核心句法路径使得商品评价对象识别的,值达到80%以上。

  • 心电身份识别中特征筛选策略研究

    关键词:基准点检测    特征贡献率    心电信号    身份识别    逐步判别    生物特征    

    基于心电信号的身份识别是研究生物特征身份识别中的热点。在研究基于心电波形基准点方法的基础上,根据获得的特征在身份识别中的贡献率,提出一种特征的筛选策略。利用心电波形基准点的实际检测准确率,修正特征的原有贡献率,得到可应用的实际贡献率,从而获得优化后的可用于身份识别的关键特征集。采用PTB数据集和自采数据集进行实验,结果表明,经筛选策略修正后,PTB数据集用于识别的特征从9个增至12个,自采数据集的特征从17个增至18个,身份识别准确率分别达到98.7%和90.21%。

  • 基于MapReduce与项目分类的协同过滤算法

    关键词:协同过滤    项目分类    相似度计算    并行计算    分布式处理    评分预测    

    针对传统协同过滤算法中存在的数据稀疏性和系统可扩展性问题,提出一种新的协同过滤算法。根据用户对不同项目的评价信息得出项目评分矩阵,利用朴素贝叶斯分类器对项目进行分类,通过修正的余弦相似度计算方法在相同类中寻找项目最近邻集合。结合Hadoop平台下的MapReduce并行计算框架进行数据分布式处理,最终形成评分预测列表进行项目推荐。实验结果表明,与基于用户分类的协同过滤算法和基于项目分类的协同过滤算法相比,该算法能有效解决因数据稀疏导致预测精度较低的问题,具有较高的推荐准确性,并且通过算法并行计算提高了系统运行效率和可扩展性。

  • 一种改进的带参数AdaBoost算法

    关键词:间隔理论    adaboost算法    权重调整策略    泛化性能    交叉验证    

    基于间隔理论的AdaBoost改进算法大多通过直接优化基于间隔的损失函数,以提高算法的泛化能力。通过改进AdaBoost算法的权值调整策略,增加间隔增量从正到负变化的样本权重,进而抑制训练样本间隔的负向移动,优化损失函数。通过100轮5倍交叉验证结果表明,与PAB,IPAB等算法相比,该算法的分类准确性和稳定性都有一定的提高。

  • 基于判别式滤波和双边滤波的快速图像去雾研究

    关键词:去雾    暗通道    四叉树判别式滤波    双边滤波器    容差机制    

    为了提高图像去雾算法的运行效率,并解决明亮区域去雾后颜色失真的问题,提出一种基于两次滤波的快速图像去雾算法(TBFIDA)。利用改进的四叉树方法得到鲁棒性强、稳定性好的环境光亮度,在最小通道图中,采用判别式滤波获取粗略的大气散射图,消除光晕现象,使用双边滤波器对粗略的大气散射图作进一步保边平滑优化操作,得到更加精确的大气散射图,并通过容差机制进行透射率修正,解决天空明亮区域去雾后的颜色失真问题。应用大气散射模型形成无雾图像。实验结果表明,TBFIDA能较好地恢复场景的颜色,对景深突变区域也能够保持边缘细节,获得较真实的清晰无雾图像,具有较高的准确性、鲁棒性和实时性。

  • 基于超像素和改进迭代图割算法的图像分割

    关键词:图像分割    改进迭代图割算法    简单线性迭代聚类算法    超像素    能量函数    

    基于经典的图割(Graphcut)理论,提出一种基于超像素和改进Graphcut算法的图像分割算法。采用改进简单线性迭代聚类算法,得到前景边缘信息保存较完整的超像素图像。以超像素为处理单元,通过融合颜色、梯度等信息重建能量函数,并基于Graphcut框架进行分割。仿真结果显示,与Grabcut算法相比,改进算法不仅具有更高的分割精度,提取的目标边缘较完整、光滑,而且大幅提升了分割效率。

  • 基于暗原色先验的雾霾图像清晰度复原

    关键词:canny边缘检测    二分图    膨胀腐蚀算法    透射率    独立成分分析    

    传统暗原色先验算法处理单幅图像时间较长、复杂度较高,且图像质量有待提高。针对上述问题,提出一种改进的暗原色清晰化算法。应用Canny边缘算子定位大气光向量A值区间,并结合二分图算法确定A值,利用中值Rank变换型滤波处理透射率,较大程度地去除噪声并保持完整的边缘细节,采用膨胀和腐蚀方法进一步优化透射图。测试结果表明,与传统暗原色算法和Retinex算法等相比,改进算法的图像处理效率较高,生成图像的前景色彩鲜明,并保留了少量的雾气,使图像更加真实。

  • 基于轮廓特征点的重叠车辆检测与分割

    关键词:freeman链码    特征点    运动矢量    车辆分割    重叠检测    

    在交通视频场景中,由于环境、设备安装角度等因素的影响,可能会引起车辆相互遮挡的情况,从而造成车辆检测及跟踪的误差。为此,基于轮廓特征点,提出一种重叠车辆检测与分割方法。利用背景差分法获得目标区域,运用Freeman链码检测目标区域的边缘轮廓点,通过链码对确定特征点。根据目标区域的特征点数及占空比进行重叠车辆的判断,若重叠,则对目标区域进行凸包分析,寻找最优分割点分割重叠车辆。实验结果表明,与基于椭圆拟合的方法及基于凹性分析的方法相比,该方法不需要车辆形状以外的先验知识,能较为准确地分割重叠车辆,具有较好的适应性。

  • 一种多尺度超像素显著性检测算法

    关键词:显著性检测    自适应中心环绕    多尺度融合    超像素分割    块效应    

    针对采用区域间对比度检测图像显著性带来的涂抹效应的不足,提出一种超像素显著性检测算法。采用简单的线性迭代聚类超像素分割方法将图像分割成大小不同的区域。根据区域问对比度检则图像显著性区域,运用自适应中心环绕对不同分割尺度的显著图进行处理,消除显著图的涂抹效应,通过多尺度融合得到最终显著图。在数据集MSRA-1000上对该算法进行验证,结果表明,相比SEG,MSS等算法,该算法具有更高的查准率与召回率。

  • 出行者行为建模技术研究

    关键词:交通信息服务    行为建模    出行个体    gps误差    聚类算法    

    针对目前交通信息服务中出行服务方式和出行需求数据来源单一的问题,在研究交通出行个体的出行行为基础上,提出一种面向交通出行者的行为建模方法。设计基于条件约束的驻留点识别算法(SPRA),以此构建出行者移动行为模型。给出有限驻留点(FSP)聚类算法,消除因GPS误差造成的行为轨迹相异现象。设计基于兴趣点的智能语义匹配(ISM)算法,用于构建含有兴趣点的出行模式序列。通过仿真实验对上述方法的有效性进行验证,结果表明,采用SPRA算法和FSP聚类算法处理后驻留点识别精度可达90%,与基于余弦相似度的行为匹配算法相比,ISM算法的查全率更高。

  • 复杂Agent网络人工社会财富演化模型

    关键词:糖域模型    社会网络    财富交易    财富演化    协同演化    资源共享    

    为了研究社会网络与社会财富之间的相互影响,提出一种复杂Agent动态网络模型。在糖域模型中,基于社会圈子网络的理论,赋予Agent不同的社会半径生成熟人网络,根据财富共享规则在熟人网络中选择朋友生成财富信息共享网络。网络中的Agent采用财富资源共享的朋友关系社会网络寻找财富,实现财富的首次分配,加入社会财富交易机制。Agent之间通过财富交易机制进行财富交易,实现财富二次分配。Agent财富分布的变化又会影响Agent的熟人网络和朋友网络,最终形成社会财富和社会网络协同演化。仿真结果表明,该模型能合理调整社会关系,有助于缩小社会贫富分化和发展良好的社会关系网络。

  • 博弈论在固定翼无人机地面目标跟踪控制中的应用

    关键词:固定翼无人机    无人机跟踪    四阶动力学方程    博弈论    动态规划    

    目前多数使用固定翼无人机(UAV)跟踪地面目标的方法需要一个或多个严格假设,限制了UAV的使用方式。针对该问题,提出一种基于博弈论的UAV跟踪方法。使用四阶动力学方程进行跟踪目标和UAV的初始化建模,对2个动态方程式集合运用零阶保持以获取整个系统的离散动态时间,得到博弈目标函数,并利用动态规划确定最优控制策略。使用单相机固定翼UAV的仿真实验验证了该方法的有效性,与基于分段引导方法和视觉私服控制方法相比,其仰角和距离参数的方差较小,可将目标控制在可视范围内。此外,讨论风对实验的影响,结果表明,该方法可使UAV的最大抵抗风速达到6m/s。

  • 基于潜在语义的双层图像-文本多模态检索语义网络

    关键词:多模态    潜在语义    层次模型    聚类算法    跨模态检索    深度神经网络    

    为提高多模态检索中相似性匹配的准确度,同时保持检索结果的可解释性,构建一种双层的多模态语义网络。对每个单模态的数据分别建立一个子语义网络,把子语义网络中的节点聚类成不同的分组。将子语义网络的分组作为节点,依据语义关系建立多模态语义网络,并进一步聚类成不同的分组。在进行信息检索时,按照与构建多模态语义网络相反的顺序即可检索到相关的信息。实验结果表明,与基于哈希索引、低秩矩阵嵌入和深度神经网络的检索方法相比,所提方法具有更高的检索准确性。

  • 面向蒙古族歌曲旋律的自动伴奏算法

    关键词:自动伴奏    蒙古族歌曲    和弦序列    伴奏音型    模进    

    自动伴奏技术基本建立在欧洲七声大小调式的基础上,而针对中国五声民族调式的自动伴奏研究还非常薄弱。为此,面向蒙古族歌曲旋律,提出一种新的自动伴奏算法。根据蒙古族歌曲旋律的特征构建伴奏和弦生成算法,利用该算法和预先构建的和声进行规则库为主旋律生成伴奏的和弦序列。设计伴奏音型匹配算法,从预先构建的伴奏音型知识库中选取合适的伴奏音型,对选取的伴奏音型进行模进,从而生成伴奏。实验结果表明,该算法对于基础薄弱人群的认可度较高,可以满足他们对音乐的伴奏需求。

  • 强跟踪修正SRCKF算法在单站无源跟踪中的应用

    关键词:单站无源跟踪    强跟踪滤波器    平方根容积卡尔曼滤波    状态估计    渐消因子    

    为提升平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法在单站无源跟踪中对机动目标的跟踪性能,提出一种强跟踪修正SRCKF算法。利用标准卡尔曼滤波对状态变量及误差协方差矩阵平方根进行预测,替代原有的容积点加权和的近似计算方法。使用一次状态估计值构造新的测量方程,并结合标准卡尔曼滤波进行二次滤波估计,从而提高滤波精度。借鉴强跟踪滤波器思想,将时变渐消因子引入状态预测误差协方差阵的平方根中,实时调整增益矩阵,从而使算法具有自适应跟踪目标能力,增强其应对突变机动的鲁棒性。仿真结果表明,与SRCKF算法相比,该算法在常规机动以及突变机动下都具有更高的跟踪精度。

  • 一种基于起源信息的元数据预取策略

    关键词:起源信息    元数据    预取    文件关联    分布式存储    

    在分布式文件系统中,对元数据的预取能够减少元数据服务器的请求响应延迟时间。现有的元数据预取策略大多基于元数据的历史请求序列,并未考虑文件的起源信息。为此,提出一种基于起源信息窗口的元数据预取策略,通过分析进程行为与元数据请求的关联性,提取起源信息窗口,统计元数据文件之间的关联度,生成关联规则哈希表,进行更激进的元数据预取。实验结果表明,与传统的最近最少使用算法和基于权重有向图的元数据预取算法相比,该策略的Cache命中率分别提高49%和7%。与Nexus算法相比,能有效减少内存开销,提升关联规则的查询效率。

  • 基于FPGA的动态部分可重构智能I/O接口设计与实现

    关键词:现场可编程门阵列    片上系统    vivado工具    petalinux环境    部分可重构    总线接口    

    由ASIC芯片实现的总线接口中,存在装备计算机配置冗杂、软硬件升级不灵活、芯片垄断和停产、体积功耗瓶颈日趋明显等问题。为此,基于Xilinx公司的ZYNQ-7000系列现场可编程门阵列,设计部分可重构的智能I/O接口。采用可编程片上系统技术,基于Vivado2014.4和PetaLinux开发环境和开发工具,以RS232,RS422,CAN总线接口为例,通过TCP/IP网络数据包切换总线接口配置指令,动态切换对应的局部比特流文件,以按需通信方式实现各接口的实际配置。仿真实验结果表明,部分可重构技术与片上系统技术的结合使得产品设计流程更加灵活,可降低产品对硬件的依赖度和更新换代的成本,减小资源和功耗的消耗,在一定程度上提升产品的安全性及可靠性。

  • 结合社会化网络的文献综合计量模型

    关键词:社会化网络    文献计量    altmetrics计量    主成分分析    delphi赋权法    综合评价    

    近年来国际上提出一种基于社会化网络的Altmetrics文献计量法,该方法能较准确地反映文献的社会影响力,并能弥补基于引用的传统文献计量方法时效性差、评价指标不全面、评价具有马太效应等缺陷。为在国内学术环境下实现Altmetrics方法的研究和应用,通过融合基于引用的传统指标与基于社会化网络的Altmetrics指标,对国内学术网络环境下的指标数据源进行统计和计算,结合Delphi赋权法和主成分分析赋权法求得各项影响力指标的权重因子,从而得到适应于国内学术环境的ALS综合计量模型。实验结果表明,主客观赋权法能互相弥补缺陷且所得结果更接近于真实情况,通过ALS综合计量模型求得的文献排名与传统引用量排名基本一致。

  • 一种遥感数据快速传输策略研究

    关键词:遥感数据    传输策略    md5值    并行下载    对等网络    

    针对遥感数据在传统C/S模式下服务器负载重、传输速度慢的问题,提出一种快速的遥感数据传输策略。根据数据连接的下载速率变化,动态调整连接任务量,通过检索接入下载网络的客户机资源,选择合适的节点为用户提供资源下载服务,提高用户下载速率。实验结果表明,该策略能提高用户获取遥感影像数据的速率,有效改善用户的下载体验,尤其在下载并发数较多的情况下,能较好地满足用户对遥感数据分发速度的要求。

  • 基于结构化标签的控制流错误检测算法

    关键词:瞬态故障    控制流错误检测    基本块    结构化标签    故障注入    软件容错    

    在高辐射宇宙环境下,大量射线容易使航天计算机发生瞬态故障,导致程序出现控制流错误,而传统控制流错误检测算法存在运算复杂度高、具有滞后性和配置不灵活等缺点。为此,基于结构化标签提出一种可配置的控制流错误检测算法。算法使用2个标签,通过对基本块设计结构引入双指令环,解决块间滞后性的问题,实现基本块间和块内的控制流检测。实验结果表明,与同类算法相比,该算法在保证等效检错能力的情况下可使空间开销降低49.3%,时间开销降低17%~45.3%,故障覆盖率提高6.2%~8.6%。

  • 软件无线电系统中CORBA中间件优化设计与实现

    关键词:软件无线电    公共对象请求代理体系结构    实时性    性能优化    tao中间件    对象请求代理    

    为提高公共对象请求代理体系结构在软件无线电系统中的实时性,对TAO中间件进行研究,测试TAO在软件无线电系统中的性能并分析导致其时延较大的因素。以优化TAO对象请求代理的内部函数调用过程为目标,提出简化函数横向调用步骤、尽量保持程序纵向执行的优化设计方案。在pushpacket函数中完成大部分连接建立和报文处理工作,并裁剪功能相对简单的冗余类,减少函数调用的时间开销。实验结果表明,优化后的TAO传输时延明显降低,并具有较高的实时性,能满足软件无线电系统的需求。

  • 基于桌面网格技术的高能物理计算系统

    关键词:高能物理计算    桌面网格    虚拟化    镜像元数据    dirac平台    boinc系统    

    针对传统的集群计算资源无法满足高能物理计算中对于海量数据处理的需求,基于桌面网格技术提出一种新型高能物理计算系统。该系统通过虚拟化技术,实现高能物理计算在桌面网格上的应用部署,并且设计镜像元数据服务进行远程镜像库管理。根据高能物理计算的特点,实现以DIRAC,BOINC,3G-bridge为基础的新型桌面高能物理计算系统。系统以BOINC计算服务为基本框架,3G-bridge处理作业请求,DIRAC提交计算作业。测试与分析结果表明,该系统能对高能物理作业提供稳定高效的计算服务,计算结果可靠,具有高可扩展性。

  • 申威同时多线程功能模拟器实现与应用

    关键词:申威处理器    功能模拟器    体系结构模拟器    同时多线程    线程级并行    

    同时多线程(SMT)技术允许来自多个线程的不相关指令同时执行,实现线程级并行与指令级并行相结合,提升处理器的性能。在SMT设计中,运用体系结构模拟器进行实现性分析与正确性验证。以申威多核功能模拟器为基础,提出申威SMT功能模拟器设计方法,并实现申威SMT功能模拟器。模拟结果表明了申威SMT功能模拟器设计实现的正确性,并基于申威SMT功能模拟器构建RTL级实时验证平台,在处理器设计验证领域具有较高的应用价值。

  • 基于HBase的数据完全本地化分析平台设计与实现

    关键词:数据本地化    mapreduce模型    hbase数据库    java本地接口    cairgorm框架    django框架    

    为充分利用I/O资源并提高数据分析效率,针对高能物理数据分析过程及数据存储特点,利用Java本地接口技术,提出基于HBase C++访问接口的数据完全本地化分析平台,并设计MapReduce模型的相关算法及组件,根据Mapper任务的优化分配及组合提高CPU资源的利用率。通过集成高能物理数据分析环境、作业管理系统、ROOT绘图模块等,实现全新的Web用户接口,简化用户操作。测试结果表明,与传统基于文件存储的数据分析系统相比,该平台的数据分析速度更快,可扩展性更好。

  • MWSN中基于右手法则的分布式节点路径选择算法

    关键词:无线传感器网络    移动无线传感器网络    网络分割    路径选择    右手法则    

    针对移动无线传感器网络(MWSN)中的网络分割问题,提出一种基于右手法则的分布式节点路径选择算法。在MWSN中,以Sink节点为主对网络进行初始化,利用右手法则计算移动传感器节点所需移动的位置与方向,以维持整个网络的连通性,并使每个传感器节点都能将感测数据回传至Sink节点,提高MWSN的覆盖范围。实验结果表明,该算法能避免网络分割的产生,提高MWSN网络生存时间及整体效能。

  • 雷达通信一体化系统中低复杂度PAPR抑制算法研究

    关键词:分数阶傅里叶变换    正交频分复用    雷达通信一体化系统    峰均功率比    限幅法    压缩感知    

    为解决基于分数阶傅里叶变换的正交频分复用雷达通信一体化系统的高峰均功率比(PAPR)问题,提出一种低复杂度的PAPR抑制算法。该算法在发射端通过限幅法降低系统PAPR,在接收端结合压缩感知原理,运用改进的正交匹配追踪算法重构被限幅的信号。仿真结果表明,该PAPR抑制算法能够避免高信噪比条件下限幅法所引起的信号失真和带外辐射,在保证误码率性能的同时有效降低PAPR,并且相比传统基追踪算法具有更低的计算复杂度。

  • 基于公平性的星地协作系统分布式中继选择策略

    关键词:星地协作系统    陆地移动卫星通信    公平性    中继选择    放大转发模式    

    针对星地协作系统中继节点间的不公平性,提出一种基于放大转发(AF)模式的分布式中继选择策略。对陆地移动卫星通信信道进行分析,得到系统中断概率的闭环表达式,通过引入调和因子平衡各节点被选作中继的概率,并利用AF模式将来自卫星和地面的中继节点信号进行最大比合并,从而均衡各中继节点的功率开销。仿真结果表明,与集中式中继选择策略和基于最佳路径的中继选择策略相比,该策略能有效提高星地协作系统的公平性,并降低计算复杂度。

  • 移动自组织网络带宽保证时隙分配算法

    关键词:时隙    移动自组织网络    时分多址    服务质量    数据传输    

    目前多数时隙分配算法未对时隙采用有效的分类和统计方法,降低了时隙分配时的重复利用率,影响移动自组织网络中多媒体数据流的正常传输。为此,在对各链路时隙根据使用状况进行分类的前提下,提出一种端到端的服务质量(QoS)带宽保证时隙分配算法。在进行时隙分配时,先分配无冲突时隙,再分配存在冲突的时隙,在满足QoS带宽需求的情况下,最大限度地利用各链路时隙。仿真结果表明,与启发式时隙选择算法(Heuristic)、最小费用优先算法相比,该算法能更有效地对时隙进行再次分配,且建立满足QoS带宽需求路由的成功率较高。

  • 基于IP over AOS的空地网络互联性能研究

    关键词:空地网络互联    空间数据链路    传输层协议    协议转换网关    数据传输    

    在构建天地一体化网络时,可使用IP技术实现空地网络互联,但空间数据链路时延较长且易阻断。针对该问题,设计一种空地网络互联模拟系统。在传输层采取分段传输控制协议(TCP)技术提高网络传输性能,利用空地网关实现链路层和传输层的协议转换。基于该系统,测试TCP和空间通信传输协议标准-传输协议的传输速率及支撑各应用服务的性能。实验结果表明,与标准TCP相比,分段TCP技术满足视频、语音等服务的传输性能要求,能有效支持各种应用服务。

  • 基于主成分分析和学习矢量量化的会话初始协议识别研究

    关键词:会话初始协议    主成分分析    学习矢量量化    特征值    加密协议    流特征    

    针对加密会话初始协议(SIP)识别困难以及相关研究工作较少,对入侵检测、网络流量监控等工作带来不便的问题,提出基于主成分分析(PCA)和学习矢量量化(LVQ)网络的SIP协议识别模型。通过对SIP协议的网络流特征进行PCA,提取出累计贡献率高于85%的相关流特征作为SIP协议识别过程中的主要特征,并进行LVQ网络训练,构建出完整的SIP协议识别模型。实验结果表明,PCA_LVQ模型对SIP协议的识别率均高于90%,通过PCA提取的SIP协议网络流属性区别于非SIP协议的属性,该模型对SIP协议的识别效果较好。

  • 基于依赖的J2EE程序污点分析方法

    关键词:污点分析    依赖关系    建模方法    数据依赖图    多阶段分析    

    污点分析通常采用近似或简化方法对大规模程序进行分析,导致分析结果不精确。为此,扩展现有变量依赖关系定义,对不同方法参数的依赖关系以及域变量和参数的依赖关系进行建模,提出一种面向J2EE程序、基于需求的数据依赖图构建方法。根据预定义的污点分析方法和扩展定义的依赖关系构建数据依赖边,采用多阶段分析方法遍历依赖图中的依赖路径,以有效分析较大规模程序。实验结果表明,与现有Java污点分析方法TAJ相比,该方法的精确度和时间性能均有较大提高。

  • WSN中自适应多路径安全路由协议

    关键词:无线传感器网络    多路径路由    加权门限秘密共享    安全等级    数据分片    

    无线传感器网络采用多路径路由及数据分片提高网络的入侵容忍能力,分片及使用路径数量越多,数据传输的安全性越高,而需要的计算、存储及能量开销越大。针对上述问题,根据数据的安全等级选择传输方案,提出一种自适应多路径安全路由协议。通过按需路由的方式,以源节点两跳邻居节点为标识,建立多条不相交的路径,并评估路径的安全概率,由基站根据安全性要求选择多路径及分片参数,源节点利用加权门限秘密共享对数据进行分片,并沿多条路径传输。分析结果表明,与采用(t,n)门限的方案或RS编码进行数据分片的路由协议相比,该协议能够有效地减少计算时间和降低存储空间。

  • 基于EXIT图的连续变量密钥分发数据协调优化

    关键词:低密度奇偶校验码    连续变量    数据协调    外信息转移    门限值    

    在量子密码通信中,未优化的低密度奇偶校验(LDPC)码的度分布性能较差,得到的协调效率较低,且传输距离较短。针对上述问题,提出一种基于连续变量的量子密钥分发数据协调算法。利用外信息转移图分析特点,从基于粒子群的高斯近似算法得到的度分布中,通过比较门限值大小筛选出性能更好的度分布,进而优化低密度奇偶校验码。仿真结果表明,与密度进化算法和高斯近似算法相比,外信息转移图可以有效地优化LDPC码度分布,同时,当连续变量分组数为2×105时,与未优化的LDPC码相比,优化的LDPC码能降低收敛信噪比,提高协调效率,延长传输距离。

  • 基于加权邻域极大边界判别式嵌入的人脸识别算法

    关键词:人脸识别    特征提取    极大边界    加权邻域    判别式嵌入    

    在研究局部极大边界判别式嵌入的基础上,提出加权邻域极大边界判别式嵌入算法。该算法是一种基于流形的特征提取算法,在构建目标函数时采用数据的最优重构系数,能够较好地保留数据的邻域几何结构,且不用计算高维矩阵的逆,克服了特征提取中的小样本问题。在2个通用人脸库上的识别实验结果证明,该算法充分利用了每一个流形的判别信息,在缩小同一类别邻域节点距离的同时增加不同类别邻域节点之间的距离,有效区分了不同的类别,能够获得较好的识别结果。

  • 基于LDA模型的音乐推荐算法

    关键词:协同过滤    音乐推荐    主题挖掘    latent    dirichlet分配模型    吉布斯抽样    基于lda模型的音乐推荐    

    互联网的普及以及音乐资源的电子化使得人们可以更方便地获得音乐资源。但随着音乐库变得越来越大、资源越来越丰富,人们已经很难准确及时地找到自己喜欢的音乐。因此,对于音乐网站而言,需要一个合适的音乐推荐算法向用户推荐音乐。根据已有的基于音频信息的音乐推荐以及协同过滤方法,分析用户的音乐试听数据以及下载数据,并结合Latent Dirichlet分配(LDA)主题挖掘模型,提出一种音乐推荐算法。实验结果表明,与基于用户的协同过滤算法以及基于项目的协同过滤算法相比,该算法可以更加高效地向用户推荐感兴趣的音乐。

  • 基于自标注在线顺序极速学习机的图像识别方法

    关键词:机器学习    极速学习机    迁移学习    自标注算法    图像识别    

    针对图像识别领域目标域标注数据较少而未标注数据较多的情形,为能充分利用未标注数据以提高模型识别能力,提出一种自标注在线顺序极速学习机(SLOSELM)算法。基于源域中已标注数据构建极速学习机(ELM)模型以识别目标域中未标注数据,选取识别结果中置信度高的样本,并采用SLOSELM算法对ELM模型进行自适应调整,提高图像识别能力。在真实数据集上的实验结果表明,应用SLOSELM算法后ELM模型的图像平均识别能力提高约18%,相比Co-training算法识别时间更短。

  • 一种多信息融合的药物-靶标关联预测算法

    关键词:多信息融合    半监督学习    药物相似性    靶标相似性    

    在药物结构相似性和靶标序列相似性的基础上,结合药物-靶标相互作用网络信息,考虑分类器和数据集合分布的复杂性,提出一种半监督学习算法预测药物与靶标之间的关联。实验结果表明,该算法的预测性能较DBSI,KBMF2K等算法有所提高。对其预测到的药物-靶标相互作用数据进行打分并排序,从中提取前30%的数据,其中有部分相互作用可在KEGG,DrugBank,SuperTarget和ChEMBL数据库中得到验证。

  • 基于颜色直方图金字塔的图像自动标注方法

    关键词:颜色字典    颜色直方图    金字塔匹配核    图像标注    直方图相交距离    区域特征    

    针对图像自动标注应用,提出一种基于金字塔匹配核(PKM)的颜色直方图特征标注方法。图像以金字塔方式划分成越来越细的格子,统计每个格子的颜色直方图并进行对数处理,以平衡不同颜色对直方图的贡献。所有格子的直方图经过加权处理后连接成单一向量,称为颜色直方图金字塔,通过直方图相交距离度量向量之间的相似度。在corel5k数据集上的实验结果表明,该方法在全局颜色直方图、分块颜色直方图和尺度不变特征变换特征方面优于传统方法,与同样基于PKM的空间金字塔匹配(SPM)方法相比,F度量值提高了10%。

  • 基于高阶条件随机场模型的改进型图像分割算法

    关键词:高阶条件随机场模型    图像分割    能量最小化    局部最优解    

    在图像分割中,将条件随机场(CRF)模型及其高阶模型广泛用作能量函数,后者以二阶CRF模型为基础,通过引入高阶势函数反映各分割块内像素标记的一致性,使分割的目标边缘更加精确,但能量最小化的计算效率不理想。针对该问题,提出一种基于鲁棒PnPotts高阶CRF模型的改进型图像分割算法。根据给定的标记集合运行最大流/最小割算法得到局部最优解,再用局部最优解修改节点的标记,对未确定标记的节点运行α扩展算法,并在每次迭代过程中动态更新图的流和边的剩余容量,使得每次迭代的时间快速减少。实验结果表明,与α扩展算法相比,改进算法在保持原有分割效果的基础上,相同图像的能量最小化收敛速度比原算法快2倍~3倍。

  • 基于多邻域信息的监控图像超分辨率算法

    关键词:超分辨率    双三次插值    灰度梯度    方向信息测度    参数估计    数据融合    

    针对当前视频监控图像分辨率较低、目标难以辨识的问题,基于多邻域信息,提出一种监控图像超分辨率算法。根据源图像中各像素点沿多个方向灰度梯度的变化,在双三次插值的基础上,通过改进算法获得超分辨率图像的插值结果。该算法考虑了源图像中边缘部分灰度变化方向的多样性,使得重建图像的边缘细节更加自然清晰。实验结果表明,与传统双三次插值算法相比,该算法能较好地再现图像的各种边缘信息,改善图像的主观视觉效果,所获得的超分辨率图像的峰值信噪比、均方误差以及图像相似度等评价指标均优于传统算法。

  • 基于回转对称双边滤波的Retinex图像增强算法

    关键词:图像增强    retinex算法    回转对称双边滤波    otsu算法    图像去噪    分段线性变换    

    针对单尺度Retinex算法存在光晕现象、噪声放大现象以及图像泛灰的不足,基于回转对称双边滤波,提出一种Retinex图像增强算法。采用回转对称双边滤波估计光照图像,并消除其对视觉效果的影响,得到反映图像本质属性的反射图像,有效去除光晕现象。运用Otsu阈值分割算法确定图像的阈值,并依此判断图像的亮、暗区域,采用双边滤波对这些区域进行不同程度的去噪处理,在去除噪声的同时能够较好地保留图像细节。采用分段线性变换增强低对比度区域的对比度,改善图像泛灰的不足。实验结果证明,与单尺度Retinex算法、基于双边滤波的Retinex算法相比,该算法能够有效去除光晕现象,明显改善噪声放大现象,获得更为丰富的图像信息,从而增强图像的对比度。

  • 基于局部突出性稠密块匹配的人体重现

    关键词:人体重现    目标提取    表观特征    局部结构信息    稠密块匹配    局部突出性    

    人体重现是人体目标提取及跟踪中的关键技术,目前多数方法都是通过提取人体表观特征并计算特征相似度来实现人体匹配,对表观特征差异较大的图像识别准确率较高,但不适用于表观特征相似的图像。考虑到同一行人不同图像的表观特征局部结构信息比不同行人相似图像表现得更相似,提出一种基于局部突出性稠密块匹配的人体重现算法。提取每个稠密块的组合特征,计算每块在局部区域里的相似性,并据此确定其在局部区域里的突出权重。在VIPeR和CUHK数据库上的实验结果表明,该方法识别率较高,对视觉、姿势和光照的变化具有强鲁棒性,并且对多数表观特征相似的行人也能给出准确的匹配结果。

  • 基于均值漂移的p电压图像分类算法

    关键词:p电压    电网络系统    半监督    图像分类    均值漂移    

    p电压算法是电网络系统中基于样本理论电压的一种半监督分类算法,在图像分类中仅选取两个标记样本(源点和汇点),分类正确率较低,构图复杂度大,且不能处理规模较大的图像。为此,提出基于均值漂移(mean shift)的p电压图像分类算法。通过mean shift算法平滑图像以降低图像特征的多样性。在平滑图上选取多个标记样本作为多源、多汇节点以提高学习有效性。在每个平滑区域内分别选取一个样本作为未标记样本,以保证携带丰富的图像特征信息。利用标记样本和无标记样本作为原图像的数据子集构图,以减小构图规模进而为分类大规模图像提供条件。实验结果表明,该算法在降低时间复杂度的同时提高了图像分类的正确率,适用于大规模特征复杂的图像分类。

  • 基于深度相机的自主虚拟化身情感交互技术

    关键词:虚拟化身    情感交互    人机交互    眼动模型    动态时间规整    

    人机情感交互是虚拟现实的研究热点之一,深度相机的普及使基于深度相机的人机交互技术得到广泛应用。将微软Kinect2.0作为交互设备,定义不同情感语义的姿态和手势,设计基于模板匹配的手势识别方法。以建立人机情感和谐为设计目标,提出虚拟角色情感交互方法,构造虚拟化身的认知结构和情绪交互规则,并在计算机上实现原型系统。实验结果显示,虚拟化身可以通过表情动画和头部运动响应用户的身体动作,表明该技术方案具有可行性。

  • 基于跟驰模型的车辆虚拟仿真方法

    关键词:智能驾驶模型    启动速度    跟驰    车间距    交通仿真    

    在城市道路交通仿真中,现有智能驾驶模型存在车辆启动较慢的问题。为此,提出一种改进的智能驾驶模型。该模型考虑两车间距对车辆速度的影响,增加基于车间距的加速度调整项,引入车间距与期望间距差,使汽车在启动过程中具有较大的加速度,同时减少汽车在行驶过程中与前车之间的距离。对城市道路进行三维建模,模拟城市十字路口交通状况,实现城市车流仿真动画,以检验模型的合理性和有效性。实验结果表明,改进模型能减少汽车起步较慢和车间距变化异常的现象,使汽车的行驶行为更符合真实城市交通的驾驶特点,逼真再现城市道路交通中车辆的跟驰行为。

  • 基于共生进化的柔性分拣作业单机调度优化

    关键词:分拣作业    单机调度    共生进化    灾变    柔性    

    在工业生产线上,由于零部件放置位置具有随机性,传统的遗传算法很难得到一个较优的分拣方案。为此,受生物共生进化策略的启发,设计一种采用共生进化算法求解柔性分拣作业最优路径的方法。为避免陷入局部最优值,并解决最优解受初始种群影响的问题,采用灾变策略,设置阈值T。若连续T次进化都没有获得更优解则启动灾变,重新产生共生种群,但继承灾变前最优共生体中子个体之间的共生关系。在保留原有种群共生体最优信息的基础上,获得一些全局性的有效信息。实验结果表明,引入灾变策略后的共生进化算法比层级分析法与未引入灾变策略的共生进化算法具有更快的收敛速度,对给定的复杂分拣装配作业能得到更短的路径。

计算机工程

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