基于SysML的嵌入式软件系统建模与验证方法研究

关键词：sysml模型系统建模 modelica仿真系统结构嵌入式系统

嵌入式软件系统由于广泛采用分布式异构网络,使得软件系统复杂性呈现几何增长,因此需要在系统设计的论证阶段,对系统需求和设计方案进行正确性和充分性验证,进而发现系统性设计缺陷,避免可能引发或导致的严重系统性问题。为此,提出一种基于SysML的嵌入式软件系统结构与行为需求建模方法。通过对嵌入式软件系统的结构和逻辑行为进行层次化建模,并...
基于知识图谱的医疗病历数据存储研究

关键词：医疗病例知识图谱数据存储查询效率统计分析

基于关系数据库的资源描述框架(RDF)存储方案多数未考虑领域特性而造成查询性能不足。为此,提出一种改进的病历图谱存储方案。根据原始病历数据具有多元关系的特征,设计多元关系到RDF三元组的转化方案。基于原始病历数据具有空值多、谓词数量多且谓词不固定等特性,采用基于改进三元组表的存储方案,将病历RDF三元组的实体和属性进行ID化。在此基...
面向移动平台的轻量级卷积神经网络架构

关键词：深度学习卷积神经网络深度可分离卷积神经网络压缩轻量级

针对深度神经网络在移动平台上存在准确度低、过拟合等问题,提出一种轻量级的卷积神经网络架构。将3×3的深度可分离卷积替换SqueezeNet网络模型基本模块Fire中的标准3×3卷积核,并构建SparkNet的网络结构,替换模型卷积得到网络变形结构。实验结果表明,与SqueezeNet网络结构相比,该架构可以提高网络模型的计算速度,有效降低网络模型规模并减少参数...
混合关键性系统寿命优化的任务调度算法

关键词：混合关键性系统寿命感知可调度性动态电压频率调整调度机制

为延长混合关键性系统的设备寿命,考虑瞬时性、永久性2种故障并采取容错方案满足安全需求,提出一种两阶段解决方案。利用动态电压频率调整技术为每个任务确定运行频率,确保热循环对设备寿命的损害最小。使用重执行技术,在可靠性约束和可调度性约束下对设备寿命进行分析,构建一个多目标非线性规划问题,从而得到最优解。仿真结果表明,与RAND、MFPR...
基于TFPCM与随机模型的交通滞留量预测

关键词：交通滞留量时间序列分割极限学习机交通流量预测算法随机模型

交通滞留量预测是实现智能交通灯自动配时的前提,准确的交通滞留量预测可以为交通信号的动态调配提供支持,从而缓解城市交通拥堵问题。为此,提出一种交通滞留量预测系统。利用基于时间序列分割与极限学习机结合的交通流量预测算法,设计道路系统的模拟方案,将得到的预测流量进行仿真,构建扩展的二级马尔科夫随机模型,计算交通滞留量的预测值。实...
基于RSSI与移动锚节点运动轨迹的定位算法

关键词：无线传感器网络接收信号强度指示移动锚节点定位技术距离误差

无线传感器网络获取消息节点的位置需进行实时定位,但由于传感器节点存在能量有限、可靠性差等不足,考虑到能耗和硬件的限制,提出一种基于接收信号强度指示(RSSI)的定位算法.利用未知节点从锚节点处接收到的RSSI值序列估计未知节点的位置,锚节点在监测区域中按照特定的轨迹运动,以覆盖区域内所有的点.仿真结果表明,该算法是可行的,且具有较高的...
面向多层异构网的最大和谐均值用户对级联方案

关键词：第五代移动通信异构网中继协作用户对级联准则最大和谐均值

针对中继异构网中基站负载不均衡的问题,提出一种中继协作的多层异构网用户对级联方案,以实现最佳用户对级联(UPA)。在中继协作异构网中,利用等效的端到端偏置接收功率为每层中一个特定的移动用户对定义最佳中继,基于此给出最大和谐均值用户对级联(MHM-UPA)准则,并假设所有网络元素的位置建模为独立泊松点过程,通过随机几何分析方法推导相应的UP...
基于多属性决策TOPSIS的簇头选择

关键词：无线传感器网络多属性决策簇头选择逼近理想解排序法 pareto最优解

针对LEACH协议中因簇头数目和分布位置不合理导致网络能耗不均衡的问题,利用多属性决策逼近理想解排序法(TOPSIS)进行簇头选择。综合考虑节点的剩余能量、邻居节点数量、到基站的距离和传输范围,使用Pareto最优解选择一组簇头,进而通过TOPSIS算法进行排序选出最佳簇头。仿真结果表明,TOPSIS在剩余节点数和网络能耗上优于LEACH和AHP算法,能够有效...
以用户为中心的基站与波束自适应选择算法

关键词：有限反馈波束赋形平均有效信噪比毫米波自适应基站选择

根据信道环境选择最优的微基站与波束时存在非自适应问题。为此,基于随机向量量化码本的限制反馈波束赋形技术,推导出最大化平均有效信噪比的表达式,提出以用户为中心的分布式毫米波蜂窝小区基站与波束的自适应选择算法。根据用户在蜂窝内的位置,以平均有效信噪比为代价函数,自适应地选择最优的微基站。仿真结果表明,在反馈比特数为6bit以及信噪...
超密集网中基于分簇的功率优化控制方案

关键词：超密集网系统容量区间干扰分簇功率控制权重值吞吐量

超密集网(UDN)的组建可增加热点地区的系统容量,但由于网络中存在严重区间干扰,限制了UDN的部署。为此,提出一种基于小区分簇的功率优化控制方案。通过预先设定的系统平均干扰阈值进行分簇,将系统中干扰较大的小区分到一个簇中,当簇中的小区对其他小区用户的干扰低于设定的阈值时,将此小区从这个簇中去除。该方案的功率控制由控制器根据簇内基站...
利用三阶特征信息的多速率LC-DS-CDMA信号扩频码估计

关键词：多速率信号长码直扩码分多址三阶相关特征信息匹配扩频码估计

针对多速率长码直扩码分多址(LC-DS-CDMA)信号的扩频码估计问题,提出一种利用三阶相关特征信息的匹配估计法。利用m序列三阶相关函数峰值点具有唯一性的特点,构建周期与非周期多速率LC-DS-CDMA信号的三阶相关特征信息矩阵。根据接收信号的长度判断信号的周期性,估计相应接收信号的延迟三阶相关列向量。与相应的特征信息矩阵作匹配运算并对匹配结...
一种负载均衡的RPL多路径数据传输机制

关键词：低功耗有损网络路由协议数据传输多路径度量标准流量分配

低功耗有损网络路由协议(RPL)由于负载不均衡导致节点能耗失衡。为此,提出一种RPL多路径数据传输机制。在网络拓扑构建过程中依据数据传输代价选出每个节点的最优多父节点集。结合无线链路质量、节点剩余能量、节点缓存占用率以及中继节点的子节点数量等度量,设计一种数据流量分配度量标准,基于该度量标准提出能够最大化均衡网络负载的流量分配...
SDN中应用网络分区的控制器部署策略

关键词：软件定义网络控制器部署网络分区控制时延最短路径

鉴于大型软件定义网络中控制器部署的复杂性特点,以最小化控制时延为优化目标,提出一种改进的K-均值网络分区算法。通过聚类划分建模控制器部署问题,考虑在真实网络环境中节点的连通性,采用节点间的最短路径代替传统的欧氏距离计算传输时延。实验结果表明,与基于K-means算法相比,该算法可以有效减小网络的最大时延和平均时延,准确部署控制器。
基于Voronoi图划分的节点模糊信息定位算法

关键词：节点定位 voronoi图划分模糊信息高斯滤波定位精度

针对基于接收信号强度的无线传感器网络节点定位算法精度低的问题,提出一种基于Voronoi图划分的节点模糊信息定位算法。根据锚节点个数对定位区域进行Voronoi图划分,将整个定位区域划分为不同的Voronoi区域,同时获得各个Voronoi区域的顶点坐标。使用高斯滤波方法筛选出可以作为参考节点的顶点坐标,通过顶点坐标和锚节点联合定位未知节点。利用模...
移动数据收集器在WSN中的运动策略研究

关键词：无线传感器网络移动数据收集器数据收集运动策略能量空间

在无线传感器网络中引入移动数据收集器(MDC)可以缓解传统静态网络能耗不均衡与能量空洞等问题。为使MDC对网络的节能效果达到最佳,通过算法设计使节点在远离或靠近sink的不同方向上拥有移动概率,在网络节点密度不同的地方建立大小各异的数据收集树平衡网络能耗,数据收集前调整收集器的位置,以减少数据传输能耗。给出MDC运动策略,并与DSDV路由协...
QARMA算法的相关密钥不可能差分攻击

关键词：qarma算法轻量级分组密码代替置换网络结构区分器不可能差分攻击

QARMA算法是一种代替置换网络结构的轻量级可调分组密码算法。研究QARMA算法抵抗相关密钥不可能差分攻击的能力,根据QARMA-64密钥编排的特点搜索到一个7轮相关密钥不可能差分区分器,在该差分区分器的前、后各添加3轮构成13轮相关密钥不可能差分攻击。分析结果表明,在猜测52bit密钥时,与现有中间相遇攻击相比,该相关密钥不可能差分攻击具有攻击轮...
基于LSH的隐私保护POI推荐算法

关键词：局部敏感哈希隐私保护推荐算法兴趣点同态加密

基于位置的社交网络利用用户的签到数据进行兴趣点(POI)推荐,但是出于对数据隐私的考虑,各种社交平台之间不愿意直接共享数据。为综合各个社交平台的数据从而提供更好的POI推荐服务,提出一种基于局部敏感哈希(LSH)的隐私保护POI推荐算法。通过LSH选取相似用户集合,极大地减少计算量,满足用户的快速响应需求。利用LSH和Paillier同态加密技术,在计...
云存储中基于拼音相似度的密文模糊搜索方案

关键词：云存储拼音相似度布隆过滤器局部敏感哈希模糊搜索加密查询

中文关键词模糊密文搜索方案依赖预定义的关键词模糊集,存在搜索复杂度高和存储空间大等不足。为此,提出一种应用于云存储的基于拼音相似度的多关键词密文模糊搜索方案。运用拼音相似度和欧氏距离衡量汉字的相似度,以布隆过滤器为基础,利用p-稳定分布的局部哈希函数构造索引,实现多个中文关键词的密文模糊搜索。实验结果表明,与基于关键词的加密...
SWIFFT算法效率分析

关键词：杂凑函数 swifft压缩函数快速傅里叶变换效率分析

以SWIFFT算法为重要组成部分的SWIFFTX杂凑算法因实现效率问题未能进入SHA-3第二轮竞选。为此,研究提高SWIFFTX杂凑算法效率的方法,分析SWIFFT算法的实现过程。通过绘制快速傅里叶变换(FFT)流向图,估算实现SWIFFT算法的加/减、乘法运算量。此外,还提出一种计算中间参数ω的方法。分析结果表明:当存储空间较少时,选用16点FFT实现SWIFFT算法效率更...
基于安全三方计算的密文策略加密方案

关键词：属性加密信息安全安全三方计算访问控制密文策略

针对现有密文策略属性加密方案存在用户密钥易泄露的问题,提出一种基于安全三方计算协议的密文策略方案。通过属性授权中心、云数据存储中心及用户之间进行安全三方计算构建无密钥协议,使用户端拥有生成完整密钥所必需的子密钥。安全分析表明,该方案能够有效消除单密钥生成中心及用户密钥在传输给用户过程中易泄露所带来的威胁,增强用户密钥的安...
基于快速响应码约束的光学图像加密算法

关键词：光学图像加密快速响应码二维耦合混沌系统随机相位掩码 gyrator变换相位检索技术

为提高光学图像加密算法的安全性与解密质量,方便密钥的存储、管理与传输,提出一种基于快速响应(QR)码约束与混沌Gyrator变换的图像加密算法。引入二维耦合混沌系统,利用明文像素对其进行迭代后输出2个随机相位掩码。通过2个混沌序列来计算2个Gyrator变换的旋转角度,然后利用明文生成相应的QR码,并将其置于2个随机相位掩码结构的输入平面,通过两...
支持重加密的基于身份可搜索加密方案

关键词：可搜索加密基于身份加密云计算随机预言模型

现有的基于身份可搜索加密算法多数无法实现搜索权限的共享。为此,提出一种在云环境下支持重加密的基于身份的可搜索加密(IBPKS)方案。将基于身份的加密算法应用到可搜索加密中,并以的形式实现搜索权限的高效共享。同时,给出IBPKS方案的形式化定义和安全游戏。实验结果表明,该方案安全高效,在随机预言模型下满足一致性,并能抵抗适应性选择身份和...
基于身份的动态可搜索加密方案

关键词：可搜索加密认证选择明文攻击身份动态搜索双线性对

可搜索加密技术节省用户的本地存储资源,简便用户对所要查询加密文件的搜索操作,但是多数可搜索加密方案都只是静态搜索。为此,提出一种基于双线性对的可以删除指定身份文件的动态可搜索加密方案。引进认证技术,在服务器删除文件之前对删除用户的合法性进行认证,以防止非法用户的恶意删除。分析结果表明,该方案在实现删除功能基础上,具有选择明...
基于LPN的抗擦除攻击认证协议

关键词：共享密钥认证协议擦除攻击带噪声校验学习问题汉明码

针对计算资源受限设备易遭受擦除攻击的问题,在HB协议的基础上提出2种改进方案,使基于带噪声的校验学习的加密认证协议能够抵抗擦除攻击。第1个方案为共享密钥增添一位校验位,从而检测并避免擦除攻击。第2个方案将密钥编码成汉明码,即使在擦除攻击发生的情况下也能恢复密钥。实验结果表明,2个方案都能在保证原协议安全性的基础上,增加抗擦除攻击...
硬件木马旁路检测方法的影响因素研究

关键词：硬件木马旁路检测测试向量工艺波动影响因素

旁路检测方法通过采集电路功耗、延迟、电磁场等物理参数特性筛查硬件木马电路,但其检测性能会受到工艺波动的严重影响,且工艺的不确定性会随着芯片工艺尺寸缩小和亚阈值泄漏电流增大而增加。为此,研究硬件木马旁路检测的影响因素。通过构建旁路检测模型,在中芯国际130nm和65nm标准CMOS工艺下对ISCAS’85 c880基准和木马电路进行实验,结果表明,...
基于卷积双向长短期记忆网络的事件触发词抽取

关键词：事件抽取触发词卷积神经网络循环神经网络自然语言处理特征提取

传统事件触发词抽取方法在特征提取过程中过分依赖自然语言处理工具,容易造成误差累积。为解决该问题,在卷积双向长短期记忆网络的基础上,提出一种事件触发词抽取方法。通过卷积操作提取单词上下文语境信息,同时利用长短期记忆网络保留句子级别特征,从而提高事件触发词的抽取性能。在ACE2005英文语料上的实验结果表明,该方法在事件触发词识别与...
基于改进遗传算法的社区挖掘研究

关键词：复杂网络社区挖掘遗传算法结构相似度赌选择法

传统遗传算法应用于社区挖掘时初始种群划分精确度不高,且容易降低算法整体搜索性能。为此,提出一种改进的遗传算法,并将其引入到社区挖掘研究中。结合结构相似度与赌选择法,使染色体的每个基因趋向于选择结构相似度较大的邻居节点,提高初始种群的社区划分质量并加速算法收敛速度。实验结果表明,在人工基准网络中,该算法的初始种群划分精确...
基于语义扩展与注意力网络的问题细粒度分类

关键词：细粒度分类依存句法语义扩展长短期记忆网络注意力网络

针对问题文本细粒度分类中文本特征稀疏、文本整体特征相似、局部差异特征较难提取的特点,提出基于语义扩展与注意力网络相结合的分类方法。通过依存句法分析树提取语义单元,在向量空间模型中计算语义单元周围的相似语义区域并进行扩展。利用长短期记忆网络模型对扩展后的文本进行词编码,引入注意力机制生成问题文本的向量表示,根据Softmax分类...
基于图模型的中文多谓词语义角色标注方法

关键词：语义角色标注多谓词图模型联合语义分析随机爬山算法

针对语义角色标注中的多谓词现象,从图模型角度出发,提出一种中文多谓词语义角色标注方法。对句中的多个谓词进行联合语义分析,并采用随机爬山算法优化图模型。利用句中多个谓词之间的全局特征,提升语义角色的区分度。在中文命题库上的实验结果表明,该方法可以明显提高语义角色标注的分类效果。
基于多源融合特征提取的在线广告预测模型

关键词：计算广告广告点击率特征选择机器学习预测模型

针对智能移动终端应用平台上的广告点击率(CTR)预测问题,在传统PC端Web平台在线广告CTR预测方法的基础上,提出一个新的智能移动终端在线广告投放业务架构。基于此架构,构建基于机器学习的在线广告预测模型,对用户基本信息、广告内容、用户使用环境等多源特征进行融合提取,实现在线广告CTR的精确预测。结合移动APP应用环境的特点,将用户历史行为...
基于区域与分类回归融合的AU强度估计算法

关键词：运动单元强度检测区域特征提取特征融合支持向量机有序回归

脸部动作编码系统为人脸表情信息定义了脸部动作单元(AU)的概念,但在AU强度的检测上由于各级别之间的区分度较低且个体间人脸表情差异较大,导致检测效果较差。为此,挖掘AU激活和区域之间较强的相关特性,提出一种新的基于区域和特征融合的特征提取算法,并同时给出一种AU强度计算方法,即在对高AU强度和低AU强度二分类后根据有序回归判断AU最终的强...
变样本量学习最小二乘支持向量机算法

关键词：最小二乘支持向量机稀疏性变样本量学习预剪枝 kkt条件

为增加最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法解的稀疏性,提高其运算效率,提出一种变样本量学习LS-SVM算法。从训练集中随机抽取部分样本作为初始工作集,在学习阶段将样本训练过程分为样本增量和样本减量2个阶段。在样本增量阶段,按KKT条件选取特定样本加入工作集并进行训练,在样本减量阶段,采用负松弛变量剪枝策略与基于对偶目标函数差的剪枝策略实现...
基于改进卷积神经网络与听觉谱图的乐器识别

关键词：听觉谱图卷积神经网络卷积核时频特征乐器识别

针对传统乐器识别需要音乐的低级声频特征及识别性能依赖特征选取的问题,利用接近人耳感知且低冗余度的听觉谱图作为5层深度卷积网络的输入,逐层抽象出音色的高级时频表示用于乐器识别。为有效捕获听觉谱图中的时频信息,将卷积网络第1层矩形卷积核改进为频率、时间轴上的多尺度卷积核。在IOWA乐器库上进行的仿真实验结果表明,该神经网能获得96.9...
基于深度学习的个性化网吧游戏推荐

关键词：个性化网吧深度学习推荐算法深度神经网络游戏场景

与传统推荐模型相比,深度学习可以更好地理解用户需求、项目特征及用户与项目之间的互动性,从而更有效地发现用户和项目之间的匹配关系。将深度神经网络应用于网吧游戏推荐场景,分析用户的个人偏好,根据时间推移兴趣的变化,对用户历史游戏行为记录进行建模训练,为用户提供个性化Top-N游戏推荐。基于深度神经网络设计训练模型,输入层采用对用户历...
基于双词语义扩展的Biterm主题模型

关键词：biterm主题模型双词词向量双词语义吉布斯采样

针对Biterm主题模型短文本文档的双词产生过程中词对之间缺乏语义联系的情况,提出一种融入词对语义扩展的Biterm主题模型。考虑双词的语义关系,引入词向量模型。通过训练词向量模型,判断词与词之间的语义距离,并根据语义距离对Biterm主题模型进行双词语义扩展。实验结果表明,与现有Biterm主题模型相比,该模型不仅具有较好的短文本主题分类效果,...
超深卷积神经网络的图像超分辨率重建研究

关键词：卷积神经网络图像超分辨率 prelu激活函数深度学习网络深度

针对VDCN网络结构在大尺度因子上超分辨率效果较差的缺点,提出一种高精度单图像超分辨率重建方法。将ReLU激活函数更换为PReLU激活函数,增加网络层数,使用25个带PReLU激活函数的卷积层进行训练和测试。实验结果表明,与VDCN方法相比,该方法耗费时间较少,且性能更稳定。
融合前景信息的背景模板优化显著性检测算法

关键词：显著性检测背景模板选择策略显著图前景信息

当显著目标位于图像边界时,已有显著性检测模型往往将显著性区域误检为背景模板,导致检测效果不佳。为此,提出一种背景模板优化的显著性检测算法。设计一种选择策略移除图像边界区域的显著超像素模块,建立改进的背景模板后计算基于背景的显著图,从该显著图中得到紧凑的前景区域,描述显著目标的外观和位置后计算基于前景的显著图。在此基础上,将2...
基于改进容差机制的图像去雾算法

关键词：容差机制颜色衰减先验暗原色先验去雾颜色失真天空区域

传统容差机制图像去雾算法中的容差参数选取受图像是否含天空区域影响,且修正后的透射率容易出现分层现象。为此,提出一种基于颜色衰减先验的容差机制透射率纠正算法。通过判断图像每一像素点的亮度-饱和度差值与原始透射率的比值大小提取天空等明亮区域,根据原始透射率值以及亮度-饱和度差值对该区域透射率进行放大修正,使其趋近于真实值。实验...
基于深度特征融合的中低分辨率车型识别

关键词：卷积神经网络特征融合稀疏化中低分辨率车型识别

针对中低分辨率车型识别问题,建立一种改进的卷积神经网络(CNN)特征融合模型。采取特征融合策略对CNN中的不同低层特征进行融合重复利用。为防止出现过拟合现象,结合网络模型稀疏化的结构,使用数据增强方法优化训练数据。分析和实验结果表明,该模型不仅能产生更具区分性的特征,而且能避免由环境等因素引起的干扰,与传统CNN模型相比,具有更高的识...
一种基于改进FCN的多光谱图像建筑物识别方法

关键词：多光谱图像建筑物识别全卷积神经网络多尺度信息训练集扩充

多光谱图像的建筑物目标在不同尺度下具有不同特征,利用传统全卷积神经网络(FCN)进行识别时精度较低。为此,提出一种基于改进FCN的多光谱图像建筑物识别方法。通过旋转图像进行训练集扩充,从网络的第1层~第12层提取图像在4个旋转角度和不同尺度下的低层特征,将其归一化为同样尺寸的图像后提取更高层特征,以实现对多光谱图像建筑物的精确识别。实...

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