在线生物文献磁共振图像识别方法

关键词：在线文献磁共振成像塔式梯度方向直方图塔式关键词直方图图像分类

为实现在线生物文献磁共振成像（MRI）图像库的构建,利用图像特征的塔式梯度方向直方图（PHOG）和塔式关键词直方图（PHOW）进行互补特征表示,使用支持向量机对MRI图像与非MRI图像以及脑部MRI与非脑部MRI图像进行自动分类。实验结果表明,空间形状信息与局部分布信息融合的特征能提高图像分类的准确率,为构建在线文献中MRI图像库的知识系统提供技...
模型未知的非双曲型非线性序列去噪算法

关键词：非双曲型非线性序列最小描述长度梯度下降方法去噪算法

针对模型未知的非双曲型非线性序列难以实现去噪和轨迹重影的问题,基于模型选取的最小描述长度准则,从过拟合和欠拟合的角度分析边缘误差算法对离散系统的非最优性和不适应性,利用改进的全局误差算法对系统进行建模,结合梯度下降方法的稳定性和Newton-Raphson算法的快速收敛性提出一种融合算法,用于在机器精度内实现非双曲型非线性离散系统时间...
稳定且维护细节的液体与烟雾模拟算法

关键词：流体模拟对流项数值粘性半拉格朗日方法

半拉格朗日方法在欧拉模型的液体与烟雾模拟中,因均值运算过多而存在数值粘性的问题,且表面提取算法会抹平液体表面的细节。为此,提出一种稳定且维护细节的液体与烟雾模拟算法。采用精确的数值方法求解对流项,在流体的边界及内部分布隐式的无质量粒子,利用简单的插值策略以及粒子和网格的双向影响,保证数值的稳定性,减少数值粘性,并结合基于显式...
星载软件系统错误传播研究与分析

关键词：单粒子翻转错误传播率错误暴露率故障注入脆弱性

针对星载软件系统因宇宙射线和环境扰动而产生的软件错误及错误传播问题,研究星载软件系统错误传播分析方法。利用该方法从信号和模块2个层面评测软件的可靠性,并根据结果对系统信号或模块的脆弱性进行分析,找出系统较为脆弱的信号与模块,以及最可能传播错误的信号传播路径。定义信号与模块的错误传播率、暴露率等参数,设计参数的计算方法,提出...
基于边独立演化的机会网络时间演化图模型

关键词：机会网络边独立时间演化图生灭过程 laplace后继法则随机图

根据机会网络中拓扑的高度动态性和随时间演化的特性,提出一种基于边独立演化的时间演化图（E-TEG）模型。该模型采用马尔可夫链和生灭过程刻画演化过程的时间相关性,利用Laplace后继法则估计边的出生和死亡概率,E-TEG最终收敛于非均匀随机图。采用CRAWDAD数据集对模型进行实验,结果表明,E-TEG能够准确反映机会网络中消息传输路径的演化特性。
无参数聚类边界检测算法的研究

关键词：边界点无参数边界度聚类三角剖分

为自动快速地提取聚类的边界点,减少输入参数对边界检测结果的影响,提出一种无参数聚类边界检测算法。该算法不需要任何参数,在生成的三角剖分图上计算每个数据点的边界度,用k-means自动计算边界度阈值,按边界度阈值将数据集划分为候选边界点和非候选边界点两部分,根据噪声点在三角剖分图中的性质去除候选边界点中的噪声点,最终检测出边界点。实...
基于虚拟执行的动态工作流演进算法

关键词：工作流工作流模型工作流演进历史记录虚拟执行

为实现工作流管理系统中工作流演进的控制,解决流程实例动态调整的问题,给出工作流模型相关定义的形式化表示及正确性标准,提出基于数据流相关信息历史记录的虚拟执行算法,适用于模型结构变化及模型存在循环结构等情况。该算法能判断流程实例能否迁移,通过回退和撤销的策略保证工作流实例快速迁移。具体应用实例证明了迁移算法的正确性与可行性...
基于决策树的回归测试子集选取

关键词：决策树回归测试测试子集选取测试需求测试知识

软件版本的频繁变更及测试资源的限制要求软件回归测试采用新的测试用例集合的生成和约简技术。为此,介绍基于决策树的回归测试子集的选取方法,将测试用例和测试需求作为一种知识表示系统,对测试知识表示系统进行约简,将约简后的系统构造成一棵决策树,由决策树获得被约简的回归测试子集。理论分析证明该方法复杂度较低。
基于结构标记树的XML可查询压缩方法

关键词：xml数据数据压缩查询处理重复路径结构标记树

针对支持查询的XML数据压缩方法存在的路径和数据重复等问题,通过去除XML数据中的重复路径,简化XML数据结构,提出结构标记树的概念及其生成算法,设计一种基于结构标记树的可查询XML数据压缩方法SSTQC,对XML数据进行压缩和组织查询。SSTQC一次扫描XML文档,具有较好的的压缩性能和查询效率。
基于角点弯曲度的时间序列相似性搜索算法

关键词：时间序列相似性搜索角点弯曲度形态特征平滑

针对基于点距离的时间序列相似性搜索算法鲁棒性较差的问题,提出一种面向形态的时间序列近似表示方法和相似性度量算法。算法不依赖于时间序列长度和领域知识。在充分利用时间序列时变特征的基础上,以角点为分界点,利用角点处的弯曲度提取时间序列的特征,近似表示时间序列。实验结果表明,该算法具有良好的平移和伸缩不变性及较好的鲁棒性,搜索能...
基于竞争学习的K质心组合聚类算法

关键词：竞争学习组合聚类

K-Means算法的聚类结果对初始簇的选择非常敏感,通常获得的是局部最优解而非全局最优解。为此,在K-Means聚类算法基础上,引入组合聚类和竞争学习概念,提出一种基于竞争学习的K质心组合聚类算法CLK-Centroid。该算法采用竞争学习策略计算簇的质心,以适应噪声数据和分布异常数据的要求,使用组合聚类策略提高聚类的精度。在数据集上构建多个CLK-Cen...
基于扩展标记的改进本体概念分类算法

关键词：本体描述逻辑概念包含测试本体概念分类扩展标记

研究Pellet系统本体概念分类算法及其优化技术,在此基础上给出一种基于扩展标记的改进算法。该算法通过概念间已知的包含关系,控制分类过程中遍历时概念加入的顺序,并最大程度地双向传播这些关系,从而有效地降低概念包含测试的次数。验证结果表明,该算法的概念分类性能平均提高约22%。
基于加权标识S-图的最短路径研究

关键词：petri网加权标识网模型最短路径

为解决智能交通系统中交通运输网络分析和最短路径问题,提出加权标识S-图最短路径算法。根据Petri网基本原理和加权S-图的特点,给出交通网络加权S-图的网模型。阐述加权标识S-图最短路径的基本原理、求解加权标识S-图的最短路径定理及证明。通过交通运输网络示例和实验对算法进行验证,对比分析算法性能。结果表明,加权标识S-图最短路径算法能够...
基于描述逻辑的带依赖属性UML类图

关键词：统一建模语言类图描述逻辑依赖属性知识库推理

分析基于描述逻辑的统一建模语言（UML）类图形式化方法的研究现状和存在的问题,提出一种基于描述逻辑的带依赖属性UML类图的形式化方法。研究带依赖属性UML类图的数据属性依赖、行为属性依赖和全局属性依赖的描述逻辑形式化问题。给出带依赖属性UML类图向描述逻辑知识库转化的方法,以及带依赖属性UML类图知识库可满足性定理及其正确性证明。
实时性环境中JVM垃圾收集算法

关键词：实时性环境 java虚拟机增量式收集器堆空间划分引用追踪

提出一种适用于实时性环境的Java虚拟机垃圾收集算法。该算法通过对增量式收集器中堆空间划分方式和引用跟踪进行改进,以减少垃圾收集时带来的不确定性暂停,并且该算法可以指定用户在一个时间段内进行垃圾收集,以便使应用程序暂停时间达到最短,从而适用于实时性环境。实验结果表明,该算法能有效减少垃圾收集时暂停的频率和时长。
面向海量存储的文件系统评测基准

关键词：海量存储文件系统性能测试集群评测元数据操作测试

为满足海量存储文件系统级性能评测需求,开发一个通用的符合POSIX.1标准的文件系统基准评测工具LZpack,可为不同文件系统的性能评测比较提供一种有效的方法,也可为使用文件系统操作API集合的应用程序设计者提供性能评价的依据。LZpack采用集群评测的评测架构,可以对文件I/O性能及元数据操作性能进行准确评测。对LZpack的系统结构和关键问题进行...
一种基于GLR的3G网络呼叫建立机制

关键词：3g网络网关位置寄存器本地路由呼叫建立位置管理

针对现有3G系统传递过程中系统开销较大的问题,提出一种改进的基于网关位置寄存器（GLR）的3G网络呼叫建立机制。利用GLR在3G网络中的作用,采用本地路由和缓存策略改进现有3G系统中的呼叫建立机制。仿真结果表明,在该机制中,存在一个最优的移动域门限值来平衡位置更新和终端寻呼的代价,从而获得位置管理总代价最小化。
无线网络中自私功率控制行为研究

关键词：无线网络功率控制动态博弈网络吞吐量惩罚函数

在满足网络吞吐量要求的前提下,研究节点的自私功率控制行为对网络性能的影响。针对非相干频移键控调制方式,证明最优传输策略的存在性,提出一个重复的动态博弈。由于链路会将发送功率从干扰较高的时间段移到干扰较低的时间段,该博弈在某些情况下无法收敛,因此引入惩罚函数确保该博弈收敛,并通过模拟实验验证该方法的有效性和正确性。
复杂网络二维抗毁性测度指标及评价算法

关键词：复杂网络动态流抗毁性二维指标测度指标

为衡量网络结构破坏和动态流变化对网络性能的影响,构造一个具有二维特征的抗毁性测度综合效率指标,利用基于度和介数的节点删除法模拟蓄意攻击,将网络遭遇攻击后动态流的总流动成本的倒数作为网络的综合效率值以评价网络遭遇攻击后的破坏程度,并设计网络抗毁性能评价算法。以某快递企业的配送网络为例进行验证,结果表明对于具有动态流的现实网...
基于功率退避的MAC协议优化算法

关键词：功率退避时间退避功率控制移动ad hoc网络 mac协议

针对多跳稠密的移动Ad hoc网络面临的网络生存时间、无线资源利用效率以及时延要求等问题,提出一种新的功率控制MAC协议,该协议在功率退避基础上结合改进的时间退避机制,采用较灵活的竞争窗口调节方法有效地缓解冲突。仿真结果表明,该协议可以减少移动节点消耗的功率,提高节点的能量利用效率和系统的吞吐量性能。
认知无线网络中的跨层资源优化

关键词：认知网络功率控制多目标优化自适应克隆自适应变异

跨层资源优化是设计认知无线网络重要的一环,是典型的多目标优化问题。为此,提出一种自适应克隆与邻域选择优化算法解决认知无线网络中的资源优化分配问题。以使用带宽、消耗功率、数据传输速率等指标作为认知网络优化目标,并将其在算法中进行优化。通过2种典型测试函数的仿真比较,结果表明该算法能够有效解决认知无线网络中的频谱资源分配、功...
一种高效的QMC检测算法

关键词：垂直分层空时码排序qr分解排序串行干扰消除

基于垂直分层空时码的MIMO-OFDM系统提出一种高效的QMC检测算法,该算法对信道矩阵进行一次排序QR分解,对最先检测的信号层采用ML-OSIC算法,用M算法检测中间的信号层,逐层增加保留值M以提高算法有效性,利用串行干扰消除检测余下的信号层。与QRD-M算法相比,QMC检测算法能降低计算复杂度。仿真结果表明,该算法以更低的计算复杂度获得更接近最大似然...
基于网络编码的对等网络互惠资源共享方法

关键词：对等网络网络编码资源共享线性编码编码向量

传统网络消息传播基于存储转发路由机制,网络节点对于网络消息不进行任何处理,网络编码理论允许节点对传播的信息进行编码处理。基于此,利用网络编码数据包能携带更多网络信息的特点,提出一种对等网络环境下的互惠资源共享方法,保证对等网络资源共享的高可靠性和鲁棒性,并通过仿真实验加以实现。仿真实验结果表明,网络编码互惠资源共享方法能够...
基于DupAck的Ad Hoc网络TCP性能改进

关键词：ad hoc网络传输控制协议无线丢包拥塞丢包性能改进

为改进传输控制协议（TCP）在无线网络环境下的性能,分析Ad Hoc网络数据丢失的原因,提出一种区分无线丢包和拥塞丢包的算法。该算法通过在发送端检测返回的重复Ack的相对单向传输时延,探测到网络真实的拥塞状况,以便采取合理的拥塞控制措施。仿真结果表明,该算法能够正确区分无线丢包和拥塞丢包,改善Ad Hoc网络的TCP性能。
基于分层思想的基本通信系统CPN建模

关键词：基本通信系统分层思想对象子网着色petri网建模

针对通信系统建模复杂度高、可靠性差、模型缺乏形式化验证方法以及可重用性差的问题,提出一种基于分层思想,并结合面向对象的概念,利用着色Petri网（CPN）对基本通信系统进行建模的方法。该方法融合CPN和面向对象技术的优点,从形式化、可视化的角度描述基本通信系统的运行过程。以一个简单的基本通信系统为例进行建模,证明该模型与实际系统中的...
基于事件概率的无线传感器网络K覆盖算法

关键词：无线传感器网络事件概率 k覆盖节点能量网络生存周期

无线传感器网络在对目标区域进行K覆盖过程中易产生大量冗余节点,消耗网络中大量节点能量,并受外界环境因素制约。为此,提出一种基于事件概率的K覆盖算法。根据对监测目标区域节点关注程度的大小赋予不同概率值,通过节点之间信息交换和关联属性确定最小节点集和最大目标集,从而完成对目标区域节点K覆盖,优化网络资源,减少节点能量的消耗。仿真实...
基于博弈论的P2P激励机制

关键词：对等网络博弈论激励机制纳什均衡理论资源分配

对等（P2P）网络中的搭便车问题使得网络节点只享用信息资源服务而不为系统贡献资源,导致网络中的共享资源不断减少,严重影响P2P网络系统的性能。为此,根据博弈论中的纳什均衡理论提出基于RDEC算法的激励机制。通过模拟实验并对相关数据进行分析,结果表明,该策略能改进P2P网络中资源的公平共享,最大化系统的效用。
基于网格状多涡卷蔡氏混沌系统的数字水印

关键词：数字水印混沌数字水印网格状多涡卷混沌吸引子超混沌密钥空间

基于网格状多涡卷蔡氏混沌系统和离散余弦变换（DCT）理论,提出一种改进的数字水印算法。采用网格状多涡卷蔡氏混沌系统生成的混沌序列作为密钥,增强算法的安全性;利用网格状多涡卷混沌系统复杂的混沌动力学行为,弥补低维混沌系统用于数字水印时密钥空间过小的缺陷。实验结果表明,该方案在抗几何攻击、抗裁剪和密钥空间抗穷举攻击方面具有较好的...
基于椭圆曲线的可证明安全的签密方案1

关键词：可证明安全签密标准模型公开可验证性前向安全性

签密方案可以同时实现保密和认证,且实现代价小于加密和签名之和,但大多数签密方案都没有严格的安全证明。为此,基于椭圆曲线群上的困难问题提出一个可证明安全的签密方案。方案仅需要一次双线性对运算,实现快速。在标准模型下,证明该方案既具有密文不可区分性与签名不可伪造性,也具有不可否认性、前向安全性和公开可验证性。
自适应融合的小波域水印方法

关键词：灰度水印自适应融合拼贴误差分形编码峰值信噪比

当前多数水印方法通过实验获取最佳融合参数或直接采用固定的融合参数,但都无法获得理想的效果。为此,提出一种自适应计算融合参数的方法,该方法可以针对不同的载体图像、水印信息及攻击类型计算出对应的融合参数。与现有方法相比,该方法可以避免重复实验,无需对嵌入水印的载体图像所受攻击类型进行预估。实验结果表明,该方法自适应能力强、运算...
基于身份的广义签密算法

关键词：签密数字签名加密基于身份的密码体制广义签密双线性对

提出一种基于身份的广义签密算法,该算法以一个密码模块实现签密、加密和签名3种功能,减少密码组件,可满足于更广泛的应用需求。给出详细定义,验证算法的正确性,并对其性能进行分析。分析结果表明：算法同时满足机密性和可认证性,与已有的L-K算法相比,在不考虑预计算的情况下,计算量具有一定优势。
基于辫群的指定验证者签名方案

关键词：辫群共轭问题 p次根问题安全性

针对辫群上左右子群的可交换特性、共轭查找问题及p次根的难解性问题,提出一个基于辫群的指定验证者签名方案。在指定验证阶段,该方案使用验证者的私钥,使得除了指定的验证者之外,其他人都无法验证签名的合法性。实验结果表明,该方案安全有效,可以满足指定验证者签名的需求。
智能卡私钥文件潜在风险分析

关键词：智能卡公钥基础设施私钥智能卡操作系统生命周期

在病毒、木马泛滥的情况下,智能卡终端的安全性得不到保障,因此在智能卡私钥文件的生命周期中（如产生、更换、撤销过程）仍然存在安全风险,导致以私钥安全为核心的各类PKI应用出现各种问题。为此,介绍原有智能卡安全体系,对私钥在整个智能卡生命周期中的使用进行研究,并对潜在的风险进行全面分析,提出一种基于生产公钥证书的智能卡私钥保护方案...
基于MDA与UML扩展的安全软件开发方法

关键词：模型驱动架构统一建模语言角色访问控制安全软件开发平台无关模型

为提高软件安全性,提出一种基于模型驱动架构（MDA）与统一建模语言（UML）扩展机制的安全软件开发方法。采用UML扩展机制建立系统安全相关的平台无关模型,将软件的安全性分析提前到设计的早期;利用MDA方法进行软件安全属性的建模,降低后期开发的风险与成本。图书管理系统实例验证了该方法的有效性。
PKI在虚拟专用网络中的应用

关键词：虚拟专用网络公开密钥基础设施 ipsec协议数字签名

虚拟专用网络（VPN）中的IPSec协议不能解决通信各方的身份认证问题。为此,在VPN中引入PKI认证技术,描述PKI在VPN中的应用,包括身份认证、密钥管理和访问控制3个方面,给出PKI在VPN中的配置模型与功能模型,并对VPN用户数字签名的实现过程进行分析。
虚拟机监视器的安全性分析

关键词：虚拟机监视器安全性超级调用直接内存传输虚拟cpu

分析虚拟机监视器的安全性能,结合开源虚拟化软件Xen分析其潜在威胁和漏洞,如超级调用、I/O直接内存传输等。设计并实现一种通过修改Xen VCPU状态信息来破坏虚拟机稳定性的方法,同时给出具体的防范措施,如可以对关键数据结构计算其校验值,及时发现是否被入侵,也可以直接禁止模块的加载,避免一切可能由模块带来的安全性问题。
安全结构化对等网络的节点信誉管理机制

关键词：结构化对等网络信誉机制分布式哈希表资源共享

提出一种安全结构化对等网络的节点信誉管理机制。使用全局储存方式保存信誉度信息,将文件信誉与节点信誉相结合,避免恶意节点通过修改标识符伪装友好节点的行为。对文件共享系统中的基本操作过程进行分析。在各种节点行为下进行模拟实验,结果证明了该信誉管理机制的有效性。
一种改进的不平衡数据集分类方法

关键词：不平衡数据集偏转森林集成分类器过抽样

传统的机器学习方法在解决不平衡分类问题时,得到的分类器具有很大的偏向性,表现为少数类识别率远低于多数类。为此,在旋转森林分类方法的基础上,提出一种改进的不平衡数据处理方法——偏转森林。通过对少数类进行过抽样改变训练数据的分布以减小数据的不平衡,采用随机抽取的方式确保生成偏转矩阵的样本间存在差异,从而提高集成分类器的分类精度...
基于粗集优势关系的属性赋权相对熵优化模型

关键词：粗糙集优势关系属性依赖度粒度相对熵

针对传统粗集理论中属性赋权不一致,甚至相悖的问题,把2个概率分布的相对熵扩展到任意2个单维向量的相对熵,并将相对熵视作一种距离。通过定义属性重要度的代数观和粒度观确定优化权重的取值范围,根据各方案的属性值尽可能靠近理想值、远离负理想值的原理,建立单目标赋权优化模型。针对等价关系的局限性,将优势关系引入属性权重确定方法中。基于...
自适应混沌粒子群优化算法

关键词：粒子群优化算法混沌自适应惯性权重早熟收敛全局优化

粒子群优化算法在求解复杂函数时,存在收敛速度慢、求解精度不高、易陷入局部最优点等问题。为此,提出一种自适应混沌粒子群优化算法。在基本粒子群算法中引入混沌变量,当算法陷入早熟收敛时进行混沌搜索,同时引入非线性递减的惯性权重。实验结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较高的收敛精度,能有效避免早熟收敛问题。

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