摘要:k近邻分类(kNN)是一种简单而有效的非参数分类算法, 但存在着参数需要人工确定, 没有显式构建分类模型造成存储空间大、分类效率低, 且易受到“维灾”效应影响等缺点. 针对这些缺点, 提出一种高效的近邻分类新方法, 构造了两个新的近邻分类器. 新方法使用由K均值聚类产生的优化的簇原型集合为分类模型, 减少了存储空间的同时提高了分类效率; 提出三种类重叠分析策略并引入模糊基准度量以减轻维灾影响. 以该分类模型学习方法为基础, 提出一种新的kNN分类器和组合朴素贝叶斯的新分类器, 算法涉及的参数都可以自动确定. 在人工和现实数据集上进行的实验表明, 新分类器具有良好的分类效率和分类准确率.

摘要:得益于虚拟化技术的成熟发展, 当下私有云和公有云数据中心已经越来越多的出现在企业、学校和研究机构当中. 相对于物理机, 虚拟机拥有更好的迁移性、可扩展性和相对低廉的购入与维护成本, 所以越来越多的中小创业者倾向于购买虚拟机部署服务. 对于云服务提供者来说, 如何在满足SLA情况下对云环境下或者运行于同一物理资源池上的虚拟机合理分配资源从而实现硬件资源池最大化利用变得越来越重要. 本文分析了影响虚拟环境下虚拟机应用性能的关键参数, 并证明了虚拟机应用性能与硬件资源之间存在着复杂的非线性关系, 通过一种SVD特征拓展+非线性模型的方法对运行于同一物理资源池上的虚拟机应用性能进行建模研究, 实验表明该模型有较好的效果, 并且平均预测误差可以达到12%左右.

摘要:由于网络一般都使用公共的网络协议, 对于一些特殊的用户, 出于特殊的考虑, 对公共协议的安全性不够放心, 需要量身打造适合自己的专用协议, 以满足安全性和特殊性的需求. 设计了基于CIPSO标准改造的专用协议, 实现在现有网络环境下的正常通信, 满足根据安全级别等特定信息对数据流转进行控制的需求. 为避免因相似性造成的协议冲突问题, 提出防冲突标识的概念并设计出防冲突协商机制. 采用移植LWIP协议栈的方式实现该专用协议.

摘要:隐马尔可夫模型是对DNA序列建模的一种简单且有效的模型, 实际应用中通常采用一阶隐马尔可夫模型. 然而, 由于其一阶无后效性的特点, 一阶隐马尔科夫模型无法表示非相邻碱基间的依赖关系, 从而导致序列中一些有用统计特征的丢失. 本文在分析DNA序列特有的生物学构造的基础上, 提出一种用于DNA序列分类的二阶隐马尔可夫模型, 该模型继承了一阶隐马尔可夫模型的优点, 充分表达了蕴涵在DNA序列中的生物学统计特征, 使得新模型具有明确的生物学意义. 基于新模型, 提出一种DNA序列的贝叶斯分类新方法, 并在实际DNA序列上进行了实验验证. 实验结果表明, 由于二阶隐马尔可夫模型充分反映了DNA序列碱基间的结构信息, 新方法有效地提高了序列的分类精度.

摘要:针对股票价格的动态性及非线性等特点, 提出了基于改进遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化参数的支持向量回归机(Support Vector Regression, SVR)股价预测模型. 首先将选取的股票价格样本进行小波去噪处理, 然后将经过改进GA优化参数的SVR模型对去噪后的数据进行预测及评价. 结果证明, 改进小波-GA-SVR模型具有良好的预测效果, 对股票价格的预测研究具有一定的意义.

摘要:准确有效地集成海量Web信息, 是Web信息动态聚合、市场情报分析、舆情分析、商业智能等分析型应用的重要基础. 针对数据集成过程中不同实体指代同一实体的问题, 利用搜索引擎返回的页面摘要信息, 设计并实现了一种基于搜索引擎的同义实体识别算法FSE, 并提出了一种基于同义实体识别的Web信息集成框架. 在医院信息集成测试数据集上的实验结果表明, FSE算法效果优于基于VarientDice、VarientCosine、VarientJaccard、VarientOverlap相似度计算的同义实体识别算法.

摘要:大型船舶物资补给可视化仿真可以形象地模拟物资补给搬运流程, 计算搬运时间, 发现搬运中的瓶颈问题, 进而实现搬运流程优化. 在定性分析大型船舶物资补给类型和搬运流程的基础上, 提出了基于Flexsim的大型船舶物资补给可视化仿真体系结构, 设计了仿真模型, 探讨了仿真平台实现的关键技术. 结合具体的案例, 开展了仿真实验, 结果表明, 可视化仿真对于大型船舶物资补给物料搬运系统的设计和运行管理具有重要作用.

摘要:如何实现具有人性化设计、能满足多约束条件的高效排课系统是高校教务工作的难点问题. 针对某高校排课问题, 提出基于空间模型的高校排课算法. 首先对比分析现行各排课算法的优劣性, 然后结合该校实际排课需要, 构建排课问题空间模型和约束模型以降低排课问题复杂度, 并在此基础上, 对遗传算法进行优化, 设计了基于遗传算法的排课算法, 提出了排课问题的解决方案. 实验结果表明, 该排课系统较好的解决了该校的排课问题, 为其他类似问题的解决提供了可借鉴经验.

摘要:详细描述了基于Ayla云平台的远程壁挂炉控制系统设计方案与具体实现, 通过Android手机客户端, 接入Ayla物联网云平台, 实现对家中壁挂炉的远程控制. 壁挂炉与Ayla云平台连接的中间设备, 采用以WM-N-BM-09A片上WiFi芯片和STM32F100BV主控芯片为核心的Ayla嵌入式模块进行开发, 利用WiFi通过无线路由与Ayla云平台建立通信通道, 壁挂炉的运行状态信息、报警数据, 通过Ayla云平台的主动推送机制, 实时推送至手机客户端. 测试结果表明, 基于Ayla物联网云平台的远程控制系统方案, 成本低, 易于实现. 此方案可以被应用于其它远程智能控制系统, 为智能设备的远程控制提供了一种低成本、高可靠的解决方案.

摘要:随着经济的快速发展和国民生活水平的提高, 人们对健康的需求在增加, 健康领域的人群消费在逐步的提高, 如何在不断加快的生活节奏下寻求一种动态便捷、流程简单的健康管理方式也成为人们普遍关注的焦点. 本文基于开源移动终端Android平台, 设计并研发了一个能够实时展现用户的重要身体指标走势的健康管理信息系统. 该系统将具有强大计算和存储能力的云端技术与移动终端相结合, 可以让用户随时随地进行查看; 同时把用户的各种健康信息图形化、数据化, 从用户出发, 最大限度节约用户使用成本, 最终实现系统、科学而友好的健康信息管理.

摘要:针对当前水文监测系统快速发展的需求, 提出了一套完整可行的基于物联网技术的水文监测系统方案. 在该方案中采用了各种新技术, 包括Zigbee无线传感网络技术、嵌入式技术、GPRS移动通信技术、北斗卫星通信技术以及B/S架构技术等. 系统测试结果表明: 该方案在实际全天候环境中稳定可靠,可以实时或定时采集数据,最大延时不超过13秒, 是一个理想的解决方案.

摘要:主要对地铁电气柜逻辑功能测试仪通信系统进行了研究和设计. 电气柜逻辑测试仪通信模块包括两部分: 系统层和管理层的通信以及管理层和测试层的通信. 在电气柜逻辑测试仪中, 系统层和管理层的通信数据量大、频率高, 采用CAN总线通信方式, 而管理层和测试层的通信距离近, 数据少, 采用RS485通信. 在硬件设计的基础上, 又设计了通信软件, 经现场调试, 设计的通信模块能够实现系统间的可靠通信.

摘要:提出了一种基于组件的虚拟实验室反馈模型. 该模型针对虚拟实验室中的实验设备以组件形式实现的特点, 把实验流程的拓扑结构以及实验设备的参数转换为有特定含义的字符串, 同时建立一个实验参照库, 库中预存好标准实验流程字符串, 用户实际搭建的实验流程字符串与库中的预存字符串进行模式匹配, 从而根据匹配结果给出实验指导意见. 该模型满足了学习者在虚拟实验过程对于纠错指导和效果评价的需求, 为改善学习者的使用体验提供了一种解决思路.

摘要:现有卷烟市场监管机制下, 烟草、工商、公安等部门信息共享、应用多以手工交互为主. 模式单一, 协作效率低下, 各部门庞大的市场监管数据难以有效融合是协作的难点. 提出一种在大数据环境下, 融合卷烟市场监管执法各方数据, 实现执法信息共享、业务协同、监管流程优化的技术方案. 实验证明该技术方案有效提升了卷烟市场执法协作的工作效能.

摘要:随着教育技术的发展, 越来越多的人在学习过程中使用PPT文档. 对PPT文档进行概念图的构建, 使得学习者能快速且全面地了解一个PPT文档的知识要点, 有益于学习者加快学习速度, 有益于获取学习者的学习行为. 基于此, 提出了一种利用Microsoft Office编程技术、文本挖掘技术和社会网络分析技术自动提取PPT文档中的概念术语、概念术语之间的关系及构建概念图的算法. 实验结果表明: 该算法可以计算概念术语的重要性; 算法提取的概念术语具有一定的准确率, 提取到的越重要的概念术语的准确率越高.

摘要:在对比研究现有本体构建方法的基础上, 提出了基于叙词表的油田领域本体构建方法, 该方法可以减少构建本体的工作量, 重点解决了叙词表向本体转化过程中的一些问题, 如概念选择的不确定性, 词间一些不确定关系的表示及关系细化等, 提出了叙词表中“用、代、分、属、参”关系进一步细化的原则, 并给出了如何利用OWL描述语言表示叙词及叙词之间的多种关系, 从而实现了叙词表的OWL描述.

摘要:模糊C均值聚类是一种有效的图像分割方法, 但存在因忽略空间上下文信息和结构信息而易为噪声所干扰的现象. 为此提出了DCT子空间的邻域加权模糊C均值聚类方法. 该方法首先结合分块的思想, 对图像块进行离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT), 建立了一个基于图像块局部信息的相似性度量模型; 然后定义目标函数中的欧式距离为邻域加权距离; 最后将该方法应用于加噪的人工合成图像、自然图像和MR图像. 实验结果表明, 该方法能够获得较好的分割效果, 同时具有较强的抗噪性.

摘要:现有的多搬运工具可并行条件下的物料搬运顺序优化模型, 其采用的标准遗传算法收敛速度慢且易陷入局部最优. 提出了该模型的改进遗传算法, 采用精英保留策略代替传统的轮盘选择方法, 使用自适应策略设计交叉算子和变异算子. 以某一具体的舰船补给物料搬运顺序优化问题为背景, 通过实例进行了计算. 结果表明, 改进遗传算法收敛速度大大提高, 具有较高的求解质量和效率.

摘要:随着生物序列数据库中序列数据的激增, 开发兼有高度生物敏感性和高效率的算法显得极为迫切. 通过对生物序列比对问题中Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法深入分析, 提出了Smith-Waterman算法的改进算法, 并通过实验验证该算法, 对改进前后的运行性能进行比较分析. 实验证明, 改进后的算法实现了双序列局部最优解个数的优化, 有效降低了生物序列比对算法时间与空间的复杂性, 提高序列比对的得分率和准确率.

摘要:基于特征点的图像匹配被广泛应用于图像配准、目标识别与跟踪领域, 目前, 两阶段匹配(即先粗匹配, 后精匹配)是最常用的方法, 然而, 两阶段匹配存在两方面的问题, 一方面, 粗匹配阶段对精匹配阶段的影响是不可逆的, 即粗匹配的效果决定了精匹配的最优精度; 另一方面, 精匹配得到的后验知识没能反馈给粗匹配阶段, 以修正粗匹配结果. 为此, 提出一种基于迭代修正的图像特征点匹配算法, 该算法将精匹配得到的后验知识反馈给粗匹配阶段, 从而修正粗匹配结果, 使得粗匹配阶段得到更多的正确匹配对, 减少漏匹配特征点对, 这样经过多次迭代, 能够得到更多的正确匹配特征点对. 实验表明, 提出的算法比经典的两阶段匹配方法能够提取更多的正确匹配特征点对, 减少了漏匹配, 并提升了复杂图像匹配的稳定性.

摘要:由于现有的确定性RFID标签防碰撞算法存在识别效率不高, 数据交换量大等问题, 提出了一种引入部分响应机制的分组式RFID标签防碰撞算法. 算法采用分组策略与部分响应相结合的方式, 读写器按一定次序依次识别每个分组内的标签, 减少了标签碰撞概率和标签识别数量; 对每个分组内的标签采取部分响应机制进行识别, 能有效减少数据通信量. 仿真结果表明, 该算法相比其他几种算法, 具有识别效率高、数据交换量小等优势.

摘要:针对日益严重的网络钓鱼攻击, 提出机器学习的方法进行钓鱼网站的检测和判断. 首先, 根据URL提取敏感特征, 然后, 采用AdaBoost算法进行训练出分类器, 再用训练好的分类器对未知URL检测识别. 最后, 针对非平衡代价问题, 采用了改进后的AdaBoost算法--AdaCostBoost, 加入代价因子的计算. 实验结果表明, 文中提出的网络钓鱼检测方法, 具有较优的检测性能.

摘要:在基于MEMS传感技术的运动姿态测量中, 陀螺仪信号的漂移和载体线性加速度与重力加速度的叠加是影响测量结果准确性的主要原因, 实践中一般采用静态补偿和滤波技术减小测量误差. 基于自主研发的惯性测量单元, 设计了一种新型两级扩展卡尔曼滤波器: 基于四元数的运动姿态测量模型, 首先构造自适应加速度误差协方差矩阵, 消除载体线性加速度, 再采用多传感器融合技术进行数据融合, 修正陀螺仪信号漂移产生的误差. 实验表明, 本文算法结果与业界认可的动作捕捉系统Xsens的测量结果一致, 可有效满足应用需求.

摘要:针对四六级考试翻译题型, 给出了一种基于改进PSO-BP神经网络的评分方法. 通过BLEU和SVD等算法获取到文本特征值以及老师评分作为输入集, 然后用该集合对改进PSO-BP神经网络进行训练, 训练好的BP神经网络可以用来预测翻译分数. 从惯性权值计算和适应度函数两方面优化了PSO-BP算法, 在全局范围内寻找最优解, 使得实验效果更加稳定. 用Matlab进行了仿真实验, 结果表明, 在翻译评分中, 使用改进PSO-BP神经网络比采用多元线性回归能获得更好的相关性, 与人工评分的皮尔逊相关系数平均提高了12%.

摘要:在云存储中心, 由于节点失效带来的文件数据块副本丢失不仅会影响系统的可靠性, 还会影响文件的并发访问效率. 针对Hadoop中默认的副本复制方法存在的问题, 即副本复制过程某些节点数据传输过于集中, 负载不均衡, 磁盘I/O吞吐率低, 提出一种基于热度的快速副本复制算法. 该算法优先复制热度高的数据块, 合理选择数据块复制的源节点和目的节点. 仿真结果表明, 该算法平衡了系统的工作负载, 提高了磁盘I/O吞吐率, 显著降低用户请求平均响应时间.

摘要:对于常用的基于Haar特征的AdaBoost人脸检测算法存在漏检率与误检率高等不足, 增加了Haar特征的扩展种类, 这些新增Haar特征能够有效减少因眉毛与眼睛灰度值近似而引起的误判, 同时去除一些针对人脸分辨效果不好的特征来提高算法的实时性, 深入分析了利用Haar特征与AdaBoost算法构成的级联分类器的特点. 实验数据结果验证了改进后算法的可行性.

摘要:为进一步提高多粒子群协同进化算法的寻优精度, 并有效改善粒子群易陷入局部极值及收敛速度慢的问题, 结合遗传算法较强的全局搜索能力和极值优化算法的局部搜索能力, 提出了一种改进的多粒子群协同进化算法. 对粒子群优化算法提出改进策略, 并在种群进化过程中, 利用遗传算法增加粒子的多样性及优良性, 经过一定次数的迭代, 利用极值优化算法加快收敛速度. 实验结果表明该算法具有较好的性能, 能够摆脱陷入局部极值点的问题, 并具有较快的收敛速度.

摘要:提出一种基于Laplace变换的图像配准算法. 首先利用经典的角点检测算法提取待匹配图像的特征点或角点; 其次利用相位相关法估算出两幅图像的重叠区域, 以缩小匹配范围; 然后对角点邻域模板区域施行Laplace变换; 最后利用基于改进的SSIM (结构相似性)作为相似性度量准则建立特征点之间的匹配关系. 实验结果表明, 该方法可以很好的完成特征点匹配, 匹配点对充足且具有很高的准确率, 而且对亮度差异具有一定的鲁棒性, 从而保证图像配准精度.

摘要:为了使工程资源能够在工程应用中最大程度的优化配置, 利用遗传算法模拟自然进化过程求得最优解的特点, 对遗传算法和多目标优化问题的理论基础和模式定理的进行了分析, 讨论了遗传算法在解决多目标优化工程资源问题过程中的优势, 最后将多目标遗传算法应用于具体工程资源配置实例予以实现. 仿真优化结果表明: 遗传算法在工程资源优化配置过程中更具有先进性, 可靠性和优化性.

摘要:在分析GCC结构的基础上, 阐述了GCC在C4350AL处理器上的移植与优化方案. 针对C4350AL对GCC的x86后端进行了扩展, 实现了GCC对C4350AL的识别. 根据C4350AL的结构特性, 在GCC中为建立了流水线模型描述, 并基于SPEC2006测试程序对模型效果进行了验证. 实验表明采用该模型使得GCC在C4350AL上获得了性能的提升.

摘要:目前数据库关联规则的增量挖掘作为数据挖掘的一个重要的领域, 已经广泛应用于教育, 医疗, 卫生等领域, 因此它成为了当今数据挖掘中最活跃, 最重要的一个分支领域. 数据库中的数据存在大量未知的数据以及不可知的数据变化. 若采用Apriori算法进行计算, 一方面很难取得较好的结果, 另一方面支持度的变化对结果的影响很大, 无法确定支持度的变化, 因此借助属性论中定性属性的机理以及属性计算网络的边界学习算法, 结合IUBM算法提出了一种基于定性属性的关联规则的增量挖掘算法. 比如在以分数划线招生制度下, 定性基准的一分之差, 可能完全改变一个学生的一生的命运. 通过实验表明, 该算法在处理大规模数据的增量式关联规则的挖掘中减少了冗余规则的产生, 同时挖掘效率得到了很大的提升. 对于诸如预测大学生就业的情况及招聘企业对于应届生学习情况的了解等应用十分有意义.

摘要:传统的压缩感知跟踪是基于彩色视频图像序列中的目标跟踪, 但在跟踪过程中可能会受到光照变化和旋转遮挡因素的影响, 从而导致复杂环境下跟踪结果的鲁棒性不足. 为了获得稳定的跟踪结果, 提出了一种基于深度信息的压缩感知人脸检测跟踪算法. 首先, 根据改进的质心分割算法确定首帧深度图中人脸的跟踪位置. 其次, 根据深度信息计算出深度图中每一点对应的平均曲率并形成平均曲率图. 然后, 基于平均曲率图随机提取压缩特征; 最后, 通过压缩降维, 目标邻域搜索, 迭代更新特征模板, 计算出平均曲率图中下一帧人脸的最优跟踪位置, 实现人脸跟踪. 实验结果表明, 将人脸的深度信息和压缩感知特征相结合在光照变化和旋转遮挡情况下具有很好的鲁棒性, 能更好的实现复杂背景下对多姿态人脸的跟踪.

摘要:随着越来越多的数据累积, 对数据处理能力和分析能力的要求也越来越高. 传统k-Nearest Neighbor (kNN)查询算法由于其容易导致计算负载整体不均衡的规则区域划分方法及其单个进程或单台计算机运行环境的较低数据处理能力. 本文提出并详细介绍了一种基于不规则区域划分方法的改进型kNN查询算法, 并利用对大规模数据集进行分布式并行计算的模型MapReduce对该算法加以实现. 实验结果与分析表明, MapReduce框架下基于不规则区域划分方法的kNN查询算法可以获得较高的数据处理效率, 并可以较好的支持大数据环境下数据的高效查询.

摘要:无线Mesh网络作为一种新型无线网络技术, 应用日趋广泛. 为求解无线Mesh网QoS路由问题, 提出一种蚁群-免疫混合算法, 该算法结合蚁群算法和免疫算法的特性, 在搜索解的过程中, 通过增强解的对比度与动态调整参数Q相结合, 加快收敛速度, 防止算法陷入局部最优, 并根据先验知识提出了适应QoS问题的免疫变异策略, 有效的提高了算法的全局性能.

摘要:互联网的发展使有组织犯罪集团的认定与处罚变的更为困难. 针对有组织犯罪集团的特点, 采用共犯网络结构分析和数据挖掘技术相结合的方法确定有组织犯罪集团结构及其组成实体, 提出一种对有组织犯罪集团进行系统分析和挖掘的新算法. 该算法能从大型真实犯罪数据集提取信息, 快速获取有组织犯罪集团证据, 提高了有组织犯罪集团检测效率. 最后将算法与其他现有算法进行比较, 实验结果表明该算法的时间性能优越.

摘要:针对现存阴影检测方法存在的实时性和精确性兼顾不周的问题, 提出加权融合颜色和纹理特征的阴影检测方法: 首先利用HSV颜色信息提取疑似阴影点; 其次, 通过阴影的亮度比计算阴影亮度隶属度, 对于高亮度隶属度的疑似阴影点, 直接判定为阴影点, 减少了纹理检测的计算量; 然后对低亮度隶属度的疑似阴影点提取高效的CS-LBP纹理, 并进行纹理匹配, 根据纹理的相似程度及阴影空间分布特点, 计算出纹理隶属度; 最后, 根据实际中纹理随亮度变化的特点, 提出了依据亮度比自适应调整纹理隶属度权重的特征融合方法, 进行有效的阴影检测. 实验表明, 本文方法实时性良好, 可去除自阴影, 分割精度较佳, 隶属度方法的使用, 使本方法对光照变化及噪声更具有鲁棒性.

摘要:由于皮下间隙液葡萄糖的易测性和测量过程中传感器感染血液的低风险性, 皮下间隙液一直是血糖监测的首选位置. 但皮下间隙液葡萄糖浓度的变化总是滞后于血糖浓度的变化, 而且测量过程中会引入噪声, 不能准确地估测血糖值, 针对这一问题提出了一种基于小波去噪的神经网络软测量方法. 该方法先对与血糖相关的一些辅助变量进行去噪处理, 然后用来训练神经网络, 建立血糖软测量模型. 通过对1号、2号成年人采集的仿真数据进行实验, 结果表明, 运用该方法得到的测量结果比皮下间隙液葡萄糖值具有更小的均方根误差、更好的信噪比、以及更小的测量延时.

摘要:在实际的视觉伺服系统中, 由于摄像机到图像处理设备的传输延迟和图像处理本身占用的时间, 视觉信息的获取会产生时延. 对此, 给出了一个带有时延补偿的视觉跟踪控制方法. 通过实时拟合图像雅可比矩阵, 实现了对机械手末端执行器图像特征信息的实时预测, 从而减小了估计误差. 在此基础上, 设计了一个带有时延补偿的控制方案. 通过对运动目标进行跟踪的仿真实验, 验证了本文时延补偿方法的有效性.

摘要:近来针对Android应用程序的基于GUI(图形用户界面)的分析和测试方法已经成为一个研究热点. 自动化技术和较高的GUI覆盖率可以提高大部分方法的效率和效果. 然而以前的工作并不能充分满足自动化和高GUI覆盖率的要求. 提出了一种在不需要程序源代码的情况下遍历Android应用程序GUI的自动化方法. 其主要思想是通过模拟用户的行为自动探测Android应用程序的GUI. 我们的工作主要解决了UI元素提取和处理、用户行为模拟、GUI遍历算法设计和模型构建三方面中的一些关键问题. 实验结果表明, 该方法能获得较高的GUI覆盖率可以有效遍历应用程序的GUI. 此外, 该方法也将有助于程序安全分析、GUI测试等其他研究.

摘要:在对高光谱图像监督分类中, 传统的监督学习方法对高光谱数据进行分类时需要获取足够的有标记样本作为训练样本, 这样可以有效的避免Hughes效应. 实际情况下的高光谱数据拥有较多的波段和相对较小的训练样本集给传统的遥感图像分类方法带来了挑战. 因此, 提出了一种基于特征组合以及特征加权的高光谱图像分类算法, 针对纹理特征分析难度较大的现实, 利用一阶直方图的统计特征描述图像纹理特征, 通过类内散度矩阵的逆矩阵作为特征加权矩阵构造组合核函数将高光谱光谱特征和空间特征融合起来, 同时利用特征加权的方法用于提高小训练样本的监督分类精度. 实验结果表明, 本文所提的方法对小样本的高光谱数据分类具有良好的效果.

摘要:网络是医院信息化建设的基础. 随着信息化建设的日趋成熟, 各地医疗对运行于网络基础设施之上的各种应用系统越来越重视, 所以其购买的重点也逐渐随之开始向应用系统的管理方向转移. 本课题就是巨鲨医疗结合医院的特点, 开发设计一款适应医院需求的网络管理系统. 通过使用JAVA技术对系统进行了编程, 实现了网络通信、医用显示器一致性验证、对医用显示器远程管理和校准、保存测试报告、资产管理等功能. 在设计、实现以及测试中把遇到的问题进行了研究与改进, 解决了很多的实际问题, 让网络管理系统更加可靠、高速、安全.

摘要:全自动换电机器人代替人工, 实现了电动汽车内电池的自动更换. 其定位系统解决了电动汽车停放随机性导致的电池定位难题, 是换电机器人成功换电池的关键. 该定位系统以机器视觉技术为基础, 通过单目相机拍照, 获取电池的姿态信息, 实现了对电池的精确定位. 介绍了全自动换电机器人视觉定位系统的设计方案、组成及工作步骤, 并通过实验证明该系统具有较高的精度和准确性, 安全可靠.

摘要:为了获得更加理想的网络入侵检测结果, 针对网络入侵特征选取和样本选择问题, 提出一种基于特征选取和样本选择的网络入侵检测模型. 首先提取网络入侵特征, 并进行归一化处理, 然后采用核主成分分析选择入侵特征, 并对样本进行选择, 最后采用极限学习机建立网络入侵检测分类器, 并采用KDD Cup99数据集进行仿真实验. 仿真结果表明, 本文模型得到了理想的网络入侵检测结果, 检测率超过95%以上, 入侵检测效率可以满足网络安全实际应用要求.

摘要:目前电子仪器仪表大量采用串行方式做为通信接口, 无法连入计算机网络, 设计了一种嵌入式串口服务器模块. 模块以微处理器S3C2440A为核心处理芯片, 使用以太网控制器RTL8019AS和电平转换芯片MAX3232处理转换网络数据和串行数据, 并对轻量级IP协议LWIP在uC/OS-II操作系统上进行移植, 使串口服务器能够在网口和串口间实现双向数据透传. 实验证明该模块传输数据实时准确, 能够满足实际工程的需要.

摘要:为解决校园师生方便收发快递快件, 基于PHP技术设计与实现了一种安全、高并发的校园快递超市管理系统. 系统基于thinkphp开源框架, 采用页面静态化、Memcache等技术, 在Web方式下实现可支持一定并发量的快递快件信息的查询、录入、签收、监控、统计等功能. 结果表明该系统提高了快递超市的工作效率; 规范了快递快件管理; 系统数据可帮助快递企业提供决策支持.

摘要:城市道路在不同时段、突发情况下的通畅程度存在较大的差异, 对物流成本的影响已不容忽视. 静态车辆路径规划不能反应路况的变化, 因此本文引入分时段的拥堵指数, 以总成本最小为目标函数, 并采用规避高峰期区域的种群初始化算法, 构造出改进的蜂群算法. 实验结果表明, 采用改进蜂群算法进行路径规划, 由于能回避拥堵路段, 因此虽然不是最短的运输路径, 但却能实现更低的总体运输成本.

摘要:以FANUC 0i数控机床为研究对象,对进给系统的典型故障现象和原因进行深入分析. 提出一种模糊神经网络和专家系统互补的数控机床进给系统故障诊断方法及原理, 并给出采用VC.NET实现的具体方案.

摘要:为有效实现迭代问题的并行化, 提出了面向过程的任务并行化设计方法. 该方法的主要思想是对任务求解的单次迭代过程进行并行化设计. 将面向过程的思想运用到K-means聚类算法的并行设计过程中, 并通过OpenMP编程模型来验证该方法的有效性. 通过实验结果分析得知, 面向过程的任务并行化执行相较于传统的串行执行在效率上有很大的优势, 可以运用到迭代问题的并行化设计过程中.

摘要:卫星光通信终端系统对实时性和可靠性均有要求, 针对不同备份方式, 在不同故障覆盖率下, 利用马尔科夫链理论对该系统的可靠性进行分析. 仿真结果表明, 冷备份方式的系统可靠性比热备份方式的系统可靠性高, 故障覆盖率为1时, 采用冷、热备份相结合方式, 能够同时满足系统的可靠性与实时性需求.

摘要:针对应用FA-DEA与PCA-DEA模型时, 一般都需要同时使用统计分析软件与数据包络分析软件, 提出了在STATA中的实现过程与方法, 并进行了案例分析. 方便了在实际应用过程中使用FA-DEA与PCA-DEA的过程, 并为在统一STATA的环境下设计与应用新的数据包络法提供解决思路.

摘要:为了提高TOTP协议应用在Web认证中的安全性, 依照HOTP认证三原则改进了基于TOTP的认证设计. 改进后的认证系统在一个时间窗口内增加了一个认证次数阈值和时间戳用来更好的抗蛮力攻击和重放攻击, 增加随机数和MD5哈希算法轻量化地抵抗中间人攻击. 最后用PHP语言设计了一个安全、实用的Web认证系统.