摘要:城市记忆资源是留存城市历史，传承传播城市文化的重要资产，其中的照片资源则能较为直观地体现城市历史风貌变迁，这些资源被分散保存在档案馆、图书馆等机构以及私人手中，本研究将分散的照片资源集合，引入GIS地理信息系统，实现照片资源与地理信息的映射，将照片所反映的人物、事件、时间、地理聚焦在方寸之间.同时参考DC与VRA元数据标准，根据实际需求设计出一套照片资源的元数据方案，并制定了四层分类体系.利用该元数据方案和分类体系，系统中著录了大量历史照片资源，并以瀑布流和时间轴的形式向用户呈现.最后，融入Web2.0思想，开发出一个界面美观、用户友好、访客参与的可扩展、可通用的历史图片多维组织展示平台，力求通过影像展示传播老北京文化积淀与精神财富.

摘要:为了方便油藏数据特征的分析和石油的勘探开发过程，本文利用Spark并行计算框架分析油藏数据，并通过数据挖掘算法分析油藏属性之间的潜在关系，对油藏的不同层段进行了分类和预测.本文的主要工作包括：搭建Spark分布式集群和数据处理、分析平台，Spark是流行的大数据并行计算框架，相对传统的一些分析方法和工具，可以实现快速、准确的数据挖掘任务；根据油藏数据的特点建立多维异常检测函数，并新增渗孔比判别属性Pr；在处理不平衡数据时，针对逻辑回归分类提出交叉召回训练模型，并优化代价函数，针对决策树，提出KR-SMOTE对小类别样本进行过采样扩充，这两种方法都可以有效处理数据不平衡问题，提高分类精度.

摘要:文章首先分析了内河电子江图所显示的河流边界与动态变化的真实河流边界的不一致性给船舶安全航行带来的风险，然后对电子江图河流边界随水位的涨落而自动改变的方法进行了研究，提出了两种获取不同水位对应的河流边界矢量的方法和两种水位发布的方式，并且对提出的方法进行了验证.具有一定的实用价值.

摘要:在资源访问无处不在的互联网时代，如何做好对资源的访问控制具有重要的意义.本文利用二粒子纠缠态Bell态的纠缠特性，提出了基于Bell态的资源访问控制协议.该协议基于量子密钥分发（Quantum Key Distribution-QKD），设计了一种利用不对等密钥（不经意密钥）实现的量子资源访问控制协议，同时实现了对资源请求方的身份认证.本文分析了该协议的安全性，证明了协议可以实现资源不被非法授权用户访问，以及特定授权用户只能访问特定资源.

摘要:本文针对无线传感器网络中的数据融合操作面临严重的安全隐患，提出了一种基于虹膜特征密钥的数据融合加密方案，该方案不仅解决了在数据融合过程中密钥记忆和存储难的问题，而且也避免了中间节点攻击数据融合结果的问题.通过抗攻击能力仿真实验分析，该方案相比于传统的数据融合方案较为合理，减少了节点能量消耗，延长了网络生存周期.

摘要:服装企业具有消费需求变动大、可预测性低等特点，由此造成了服装企业长期处于“高库存、高缺货”的困境.作为整个供应链的源头，传统的拍脑袋、开环式的商品企划模式从根源上造成了企业对于消费需求预测的不准确性.为了改变这种局面，可以引进新型的带有假设验证功能的双循环、闭环式的商品企划方法，同时运用GeneXus以模型驱动的软件开发方法快速、便捷构建相应的信息支持系统.通过阐述对于GeneXus技术的运用并结合具体的实例，给出了该信息系统的实现过程及基本框架.将该模式应用于服装企业，系统运行一段时间后相关数据显示，相较于传统模式，该方法在提高预测的准确性、降低库存、提高销售等方面具有相应提高，验证了该方法及信息系统的可行性.

摘要:针对城市排水设施复杂，监控监管、规划及社会服务缺乏高效的管理手段的问题，本文提出了基于传感网与GIS技术设计的排水防涝智慧管网系统的设计方案，实现对排水管网的管理、规划、监控，实时动态掌握管网管线的运行状态，实现对排水管网“动态管理、预警预防、智慧决策”的最终目标，提高排水防涝管理的效率、质量和水平.

摘要:介绍了罗杰斯创新扩散理论（Diffusion of Innovations，DOI）和AHP算法，探讨家长对孩子使用电子书包的关键影响因素的看法和态度，阐述了影响使用电子书包的行为.根据罗杰斯创新扩散理论的创新特质，将27个因素属性，作为创新的定量分析，以层级分析算法（Analytical Hierarchy Process，AHP）为基础设计了电子书包评估系统，并对电子书包评估系统中用户提交数据做了详细分析.

摘要:Android移动终端的APP采用socket通信技术向服务器发送各种LED灯的控制命令；服务器程序通过USB串口通信将控制命令发送给ZigBee协调器，解决了TCP/IP协议与ZigBee协议栈的融合问题；ZigBee协调器解读控制命令，并将相应的控制信号以广播形式转发给所有ZigBee终端节点；而终端节点则根据收到的控制信号驱动以HV9910B为核心的PWM调光电路，实现多种LED的照明效果.实验证明，该系统能够适应多种照明控制系统的需求，具有较好的可拓展性、实用性和健壮性.

摘要:随着计算机和软件技术的快速发展，各种监控软件已经投入实际使用，但由于气象业务和设备的特殊性，常用的监控软件无法完成全面的监控.本文基于开源的Nagios监控软件，根据气象业务和设备特点，研究针对特殊设备的监控方法和软件，为快速、准确进行服务器设备监控提供了一种有效的实现方法.

摘要:针对目前生物质电厂普遍存在的物资管理松散、不规范及交互实时性不够等问题，本文提出了一种基于集约化管理方法的系统对电厂物资进行全过程管控.该方法通过对电厂物资管理流程的全过程分析，采用物联网技术，缩小管理时空；通过对资源的优化配置和数据挖掘提高了物资的利用率、流通率以及品控管理.该系统实际应用于山东高唐电厂，大大提高了生物质电厂物资管理水平及经济效益，对电厂的安全经济高效地运行具有十分重要的意义.

摘要:针对传统网格计算中的监控工具已无法满足云计算平台中虚拟资源监控的问题，本文基于OpenStack云平台设计并实现一套完整的私有云平台中云主机资源监控方案.实验表明该方案可以有效地进行虚拟资源的监控，满足企业私有云中对虚拟资源的监控需求，且系统方案具有良好的可扩展性.

摘要:为提高Java技术在企业应用中的开发效率，缩短开发周期，减少开发成本，通过研究Struts2框架、JDBC协议以及Ajax异步刷新机制，依据MVC设计模式的思想，提出一种基于Struts2+Ajax+JDBC的企业级Web开发架构.通过某企业生产统计管理系统的信息发布模块，阐述了该架构中表示层、控制层、业务逻辑层和持久化层的实现过程.实践表明该架构具有良好的移植性、扩展性和维护性，降低了应用程序的复杂性和耦合度，提高了开发效率和用户体验.

摘要:随着实时嵌入式系统的功能越来越复杂，现有的软硬件分离、软硬件协调等实时系统设计方法已经无法满足其系统实现的要求.本文根据模型驱动开发架构MDA和模型集成开发MIC的核心思想，将时间语义结合服务体/执行流（Servant/Exe-Flow Model，简称SEFM）模型，提出了一种基于模型驱动的实时系统设计方法.首先，本文给出了SEFM模型的元模型表达系统的抽象语义，同时使用XML语言和框图语言来描述SEFM模型的具体语法.结合XML解析技术，根据同一抽象语法的不同具体语法能够相互转化，实现了框图语言的代码生成，最后以实时跟车系统设计方案表明该系统实现方法的可行性和正确性.

摘要:安防场景下，大多数传感器系统（视频、红外、烟雾传感）只能实现单一数据采集、简单处理.提出的移动式智能监控系统以小车为载体，通过对采集视频进行智能分析处理（包括基于背景差分的入侵检测算法和改进的TLD目标跟踪算法），并辅助多传感器模块进行多信息融合协同监控，可以实现入侵检测、移动跟踪监测等功能.实验表明该系统能提供多种终端形式与用户进行友好交互，实现真正的智能安防.

摘要:当前投入使用的车辆检测系统普遍采用图像回传至服务器后主机集中处理的方式，存在输出数据大，处理时间长等缺点.本文依据ITS系统的构成提出了嵌入式硬件平台的搭建方案，着重对视频图像进行分析并对跟踪算法进行优化.使用OpenCV为图像基础处理工具，通过对比canny算子和sobel算子的区别，选定更具优越性的边缘算法.针对拖影问题，背景采用改进的均值法（即间隔取帧）来提取.最后选用核跟踪的方式实现动态目标的跟踪，并将其应用在系统中实现对动态目标的稳定跟踪.

摘要:针对传统SLIC超像素算法在高分辨率遥感影像上分割质量差的问题，提出一种基于降维的改进SLIC与区域合并的方法对建筑物进行分割.首先，对传统SLIC的五维计算进行降维简化，采用灰度特征信息替换色彩信息，减少LAB颜色空间五维特征向量表征的冗余；其次，采用区域邻接图对过分割图像进行合并；最后，对改进SLIC中的主要参数即超像素数目k、紧凑度m和迭代次数p对分割结果的影响做了分析与比较.实验表明：该方法不仅分割出了大部分的建筑物信息，还提高了算法的运行效率与空间效率.运行时间效率比传统SLIC提高了25.5%；对建筑物的提取精度能达到97.6%.

摘要:在机器学习领域，Adaboost算法的实用性和有效性早已被证明.然而该算法原本是为分类问题设计，因而在推荐系统领域研究问题中无法直接应用，对其应用研究相对较少.本文对Adaboost算法进行改进，通过引入阈值，将评分预测问题转化为分类问题，并利用其权重更新的思想训练模型，提出了一个针对评分预测问题的框架，可以将训练出的多个模型集成起来得到最终的评分预测，提高了预测精度.我们选取矩阵分解模型作为基本模型，实验结果表明，使用该框架可以有效提高预测精度.

摘要:近年来，K-SVD算法在功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging，fMRI）数据分析方法的研究中越来越受到关注.在本文中，提出了一种新的基于非负性约束K-SVD （Non-negative K-SVD，NK-SVD）的盲源信号分离（Blind Source Separation，BSS）方法.首先，随机初始化字典矩阵，利用正交匹配追踪算法（Orthogonal Matching Pursuit，OMP）求得稀疏向量矩阵；然后利用NK-SVD迭代更新字典矩阵和稀疏向量矩阵；进一步，对字典矩阵求伪逆，乘以原始信号数据，可得到脑功能激活区；最后，将本文的方法应用于模拟数据和真实数据，结果证明了方法的有效性，并且比传统算法有更好的效果.

摘要:针对城市路口车辆排队系统数据不稳定、时效性差的缺点，提出了利用Flexsim仿真技术模拟路口车辆排队系统的方法.论文首先通过分析现场数据，得出车辆排队系统排队规则、车辆排队系统服务时间；然后，利用ExpertFit拟合分布软件拟合排队系统车辆到达时间间隔函数，并利用排队系统函数进行模型仿真；最后，根据模型仿真结果分析，提出优化方案.结果证明，Flexsim仿真技术能有效地模拟路口交通的堵塞情况，对改善路口交通状况有较好效果.

摘要:为了泛化RRT （快速搜索随机树）算法在智能车辆路径规划领域内的应用，解决该算法搜索效率低、最近邻搜索函数不合理等问题，本文提出了一种基于A*引导域的RRT路径规划算法.该算法将A*算法与RRT搜索算法进行有效地结合，利用由A*算法在低分辨率栅格图中生成的最短路径来构建引导域，以提升RRT算法的采样效率；同时在设计RRT算法的最近邻搜索函数时考虑车辆自身约束，以增强搜索树节点选择的合理性.通过仿真实验和实车测试，对该算法的优越性、有效性和实用性进行了验证.

摘要:针对汉字类别多、风格多等识别难点，提出了一种基于LS-SVM的部分级联特征分类的离线手写体识别方法.具体包括霍夫空间加权采样和局部二值分布直方图两种新的特征提取算法，其可将任意大小的图像映射到固定长度的特征向量上，克服了已有特征提取算法的需要归一化、对笔画密度分布敏感等缺点；提出了基于部分级联特征的分类方式；提出了常见多分类方式的类别与正确率的关系，并给出了相应的数学证明.

摘要:随着大数据的发展，分布式支持向量机（SVM）成为该领域研究热点.传统层级分布式SVM算法（Cascade SVM），在Hadoop平台下寻找全局最优支持向量的过程十分缓慢.本文提出了一种改进方法，先将传统的网格法与粒子群（PSO）算法结合，改进了单机PSO算法，再将单机PSO算法与Hadoop平台结合实现了一种新型卫星并行PSO算法（NPP-PSO）.实验结果表明，相比于单机SVM算法，本文的分布式SVM算法，在保证了准确率的前提下大幅提高了计算速度；而使用NPP-PSO参数寻优后的分布式SVM，分类准确率相比于分布式SVM算法又有了明显提高.

摘要:对电网供电系统短期电力负荷预测模型进行优化，能提升预测结果的准确性和鲁棒性.虽然现有预测模型可以满足预测速度的要求，但预测结果的精确性和稳定性却无法保证.为了得到更加准确和稳定的预测结果，提出了细菌觅食算法优化极限学习机预测模型.首先在电力负荷样本数据中形成训练样本和预测样本集，利用细菌觅食优化算法对极限学习机预测模型中的不确定参数进行优化，然后利用改进后的模型进行电力负荷预测.新模型的优化仿真结果显示，利用细菌觅食算法优化极限学习机预测模型的预测精度和稳定性均优于传统预测模型的预测结果，该算法具有很好地实用性.

摘要:模糊聚类分析主要研究样本的分类问题.本文利用模糊聚类方法对软件缺陷进行分类，引入缺陷数据属性权重计算方法，依据数据挖掘中的属性邻近性度量方法，对缺陷数据进行相似度分析.并按照属性类别进行分析，不仅体现了缺陷数据属性间的形贴近程度，而且体现了属性之间的距离贴近程度.本文方法对软件缺陷数据进行分析并对比度量结果，实验结果充分说明改进后的模糊聚类相似性度量方法在分类准确性方面有一定程度的提高.

摘要:及时、准确预测人体血压变化从而预防人体血压不稳定导致的病情加重的情况发生显得越来越重要.对此本文提出一种基于小波分析与BP神经网络组合的人体血压预测模型，该模型利用小波分解重构法对非平稳的人体血压序列进行分解重构计算，分离出原始序列中的高频细节分量和低频趋势分量，再利用BP神经网络预测算法对各层分量建立预测模型，最后将两种模型的预测值进行叠加，得到原始血压序列的预测值.研究表明，该组合预测模型的预测精度明显高于传统BP神经网络预测模型的预测精度，为人体血压预测提供了一种有效可靠的组合预测方法.

摘要:在现有DOA估计的方法中，加权子空间拟合（WSF）具有很高分辨率.但是求解WSF算子的算法计算复杂度较高，无法满足实时性需求.为了降低计算复杂度，本文针对WSF算法提出了一种低复杂度的联合粒子群算法.首先利用旋转不变子空间法（ESPRIT）可以显式计算DOA结果，计算复杂度极低的特点，并联合利用克拉美-罗界来确定一个新的搜索空间，再随机撒入少量粒子进行粒子群算法，最后在满足一定的速度条件后跳出迭代.此外，本文也讨论了粒子群算法的惯性因子.试验结果表明，跟常规粒子群算法比较，在保持DOA估计精度不变的结果下，本文算法所需粒子数和迭代次数大幅度降低，计算复杂度也明显降低.

摘要:相似度计算是基于用户的协同过滤算法中的一个关键步骤，随着用户数的增加，相似度的计算空间会越来越庞大，同时在将其运用到农资领域个性化推荐时准确度较低.针对这些问题，结合农资受季节和地理位置影响强的特点对原有相似度计算方法进行改进，提出了基于时间与区域粒度的农资协同过滤算法-TA-ACF （Agricultural collaborative filtering algorithm based on both time and area）核心思想是根据已有的农资需求调研结果，建立时间与区域粒度矩阵，据此构造此时间与区域粒度内的用户评分矩阵.实验结果表明，与基于用户的协同过滤推荐算法相比，TA-ACF能够在保证时间效率的前提下，较好的提高推荐的质量.

摘要:对候选特征进行降维在机器学习领域，如分类、聚类问题中占有很重要的地位.现有的方法大多数是基于单一特征对目标T的依赖性或特征与特征之间对Y影响的关联性，互补性和冗余性进行特征选择.然而这些方法几乎都没有考虑到组合特征，如属性A，B仅包含Y中的极少量信息，甚至与Y完全独立，但A&B能提供关于Y的大量信息，甚至完全决定Y.基于此，提出了一种能够从特征集合中挖掘到组合特征与单一特征的特征选择算法，首先对不显著特征进行组合并按照条件概率分布表生成新的候选特征；然后，对单一特征和组合特征利用基于最大相关性和最小冗余度的准则进行选择.最后分别在虚拟和真实数据集上进行实验，实验结果表明该特征选择算法能够较好的挖掘数据集的组合特征信息，一定程度上提高了相应的机器学习算法的准确率.

摘要:本文对直线的Bresenham并行绘制进行了研究，并从概率上计算了当斜率k属于（0，1/2）时，每条扫描线上的平均像素个数，发现采用并行绘制方法在该区间可节约3/4的绘制时间.根据理论分析，结合经典Bresenham画直线算法，实现了并行Bresenham画直线算法，并将绘制结果与windows绘图程序和经典的Bresenham画直线算法结果进行了比较，其绘图结果完全相同.对于扫描线多点并行绘制而言，具有很好的效果，便于硬件实现，以增强对实时绘图的响应.

摘要:本文一方面利用Ajax无刷新技术，无需刷新等待，另一方面利用Oracle 11g数据库服务器中PL/SQL编程创建存储过程实现了海量数据分页查询，把两种技术有机的结合在一起，只将需要显示的那一部分数据查询或计算出来并传输到WEB服务器端，在客户端采用Ajax异步通信技术无刷新的获取WEB服务器端的数据，缩短了用户等待的时间，同时提高了应用系统执行性能.

摘要:针对因大学生对薪酬预期过高而导致就业难的问题，利用基于自然邻居的分类算法对近三年信息类专业毕业生的就业数据进行分析，建立了大学生就业薪酬预测模型.首先采用因子分析方法提取出决定大学生就业薪酬级别的潜在因子并作为模型输入变量，进而应用基于自然邻居的分类算法对就业薪酬进行分类预测.其中，自然邻分类算法成功避免了KNN算法中存在的K值选取难题，且每个节点的邻居数目会根据数据集的分布状况自适应获取.实验结果表明，该模型的预测精度高达80.16%，对于帮助大学生建立合理就业预期、提高就业能力等方面具有一定指导意义.

摘要:移动互联网技术的快速发展，对移动终端定位方法提出了新的要求.针对传统方法在功耗、精度、通用性方面往往不能兼顾的问题，在充分挖掘个人行为习惯的基础上，提出了一种基于隐马尔可夫模型的定位算法.该算法根据地图信息对基站覆盖区域进行路段划分，通过记录个人的行走轨迹，利用其统计规律来辅助建立GSM信号的隐马尔可夫模型，通过测量基站的信号强度序列，完成对当前位置给出较为精确的估计.实验结果表明该算法在保证低功耗的同时有效提高了定位精度.

摘要:针对传统遥感影像目标提取对数据要求严格及应用受限的问题，提出一种基于非线性尺度空间滤波的建筑物提取算法.首先，构造多光谱影像各个波段的非线性尺度空间并进行迭代滤波；然后，搜索全局影像的标准差曲线的第一个谷点，停止迭代过程；最后，利用最大类间方差法分别对各个波段的滤波结果进行二值化.为了验证本文方法的有效性，选取福州市的一幅航空影像，并与同类方法进行对比.试验结果表明，本文算法能在平滑噪声的同时保留建筑物边缘信息，对于提取排列紧密的建筑物有更好的效果，在保证查准率的前提下，查全率有5%以上的提高.

摘要:随着医疗信息共享服务的发展，越来越多的患者病历信息被发布出来，敌手通过患者属性推断患者的隐私信息，从而造成患者隐私泄露.基于上述需求，提出基于KD树的隐私保护数据发布算法.利用KD树的性质，对每一维所在属性的泛化值进行分解，直到所有属性的泛化值不能分解，以确保每个叶子节点的所有属性的泛化值的区域达到最小，以减少信息损失.在对等价元组属性分解期间，对每个节点敏感属性值个数做l多样性约束，以降低隐私泄漏风险.实验结果表明，方案可以减少隐私泄露风险和信息损失.

摘要:本文提出一种基于标签的多因素推荐算法.用户可以根据自己的需求，进行因素自定义和优先级排序，算法先根据用户初始化信息选取资源，随后分析用户行为数据更新用户所属的群及用户的喜好，再通过用户与项目相似度计算、项目关联度计算为用户推荐所需资源.算法模型采用分类组合得出结果，降低了相似度计算的复杂度.将算法应用于企业远程培训平台的个性化学习模式中，结果表明，该算法较好地改善了用户个性化学习资源的推荐效果.

摘要:随着城市生活中医疗、治安、反恐等方面的需求日益突出，非接触式雷达生命体征检测逐渐得到各方面的关注.文章提出一种基于EMD和神经网络的雷达生命体征信号检测算法.由于UWB雷达回波信号的非平稳非线性特性，利用EMD的空间时间尺度特性对信号进行分解，得到一系列的本征模态函数IMF，然后通过结合了免疫遗传算法IGA的BP神经网络对信号进行优化，获得心跳和呼吸信号.结果表明，文章提出的算法比直接用EMD分解重构的信号的准确性高，弥补了EMD分解的端点效应问题，具有广阔的应用前景和研究价值.

摘要:为改进SVM对不均衡数据的分类性能，提出一种基于拆分集成的不均衡数据分类算法，该算法对多数类样本依据类别之间的比例通过聚类划分为多个子集，各子集分别与少数类合并成多个训练子集，通过对各训练子集进行学习获得多个分类器，利用WE集成分类器方法对多个分类器进行集成，获得最终分类器，以此改进在不均衡数据下的分类性能.在UCI数据集上的实验结果表明，该算法的有效性，特别是对少数类样本的分类性能.

摘要:近年来，城市公共安全形势严峻，给社会经济的可持续发展提出新的问题.因而，如何有效地监测突发人群异常状况，已成为目前的一个研究热点问题.由于人群运动目标众多且在不断变化，所以很难通过运动目标的跟踪来研究人群异常.研究表明：当人群出现异常时，最明显的变化就是人群的运动速度的大小和运动方向会突然发生变化，比如，由静止或慢速行走变为快速奔跑、突然改变前进的方向等，相应的，视频帧的运动矢量也会发生同样的变化，由此，提出基于运动矢量的人群异常快速检测算法.实验结果表明，本文提出的算法能够实时、有效的检测出人群运动的异常.

摘要:文章研究了在渗透测试中Web站点的信息抓取的问题.针对Web渗透测试对于信息抓取的全面性、高效性的需求，本文通过对Web站点进行研究分析，提出了基于导航链接的网络爬虫策略，并通过减少迭代次数对传统的MD5去重算法进行了改进，优化了URL去重的效率.通过实验验证表明，该爬虫策略的信息抓取覆盖率和网页下载效率均有所提高.

摘要:建立高校寝室三维模型，通过CFD软件对室内气流组织进行数值模拟，得到室内人体周围关键点的风速、温度值，以及头部与坐骨周围横向截面的PMV-PPD和空气龄分布.利用PMV-PPD和空气龄指标，分析室内2个不同位置送风情况下对室内人体热舒适性的影响.结果表明，在同样的送风速度下，远离排风口位置的送风口2比靠近排风口位置的送风口1更能够提供好的空气品质、较高的热舒适性和较低的室内温度（低于1-2℃）.研究结果可为高校寝室送风口位置的布置提供一定的依据.

摘要:Linux防火墙为开发人员提供了一种可扩展的机制.本文通过对支持向量机原理的深入研究，提出了基于SVM的Linux防火墙系统的设计与实现.利用Netfilter框架捕获网络数据包，在用户态通过支持向量机算法模块对异常网络流量进行分类，并动态的添加Iptables规则，从而抵御网络攻击.实验证明，该系统模型对异常流量的分类有很高的精确度，因此SVM算法在Linux防火墙中的应用是可行的.

摘要:通过分析Docker Remote API未授权访问漏洞的原理，设计并实现Docker Remote API未授权访问漏洞利用工具.该工具弥补了当前网络环境下此种漏洞检测工具的缺失，并提供批量检测功能，大大提高了漏洞检测效率，为漏洞修复等安全工作打下基础，是一种效果好成本低的Web应用安全防护方案.

摘要:大熊猫种群数据是掌握大熊猫种群动态变化的重要依据，因此大熊猫种群数据建模对保护大熊猫具有重要意义.本文针对现有种群动态性建模方法无法捕获复杂生态系统的随机效应和可扩展性差的问题，提出一种使用概率膜系统对成都大熊猫繁育研究基地大熊猫种群数据建模的方法.基于成都大熊猫繁育研究基地大熊猫谱系数据，设计了一个具有两层膜结构，形式化表示大熊猫生态系统的一系列对象和规则的概率膜系统模型.仿真实验结果表明，该模型能反映大熊猫种群动态变化趋势，给管理者提供参考.

摘要:随着大规模云计算数据中心服务器在全球范围内的广泛部署，其低投入，可扩展性强等特点，为这些拥有大数据量的公司或事业单位存储数据提供了便利，并节约了构建IT环境的资金成本，但是在这种数据外包环境下，这必将涉及到信息安全与隐私保护问题.在保证安全性和准确性的前提下，本文提出了基于保护隐私的数据外包存储模型.与数据隐私保护挖掘算法相结合，提出了基于数据通信的数据完整性检测协议，该协议使用数据安全技术，从安全的多角度出发，包括数据传输安全，数据挖掘安全，完整性安全等，使得第三方服务器变得可信.

摘要:随着互联网和Web技术的迅速发展，HTML5规范作为下一代Web应用开发的新标准被W3C和大多数世界主流的互联网公司所支持并推荐.HTML5拥有很多备受关注的新特性，同时其功能也在不断细化和完善并且趋于稳定.其中canvas的引入，使HTML5可以动态的生成各种图形、图表以及动画，已经完全具备游戏开发的基本条件.文中结合HTML5的canvas功能和图形面积算法介绍了《心灵感应》（一款HTML5微信小游戏）的游戏设计方案.

摘要:近年来，大多数的位置服务隐私保护转向了基于用户协作的P2P形式，但是此模式最大的弊端在于协作用户存在不诚信的情况，如果出现恶意的协作用户，那么协作组用户信息可能会被泄露.在此前提下，本文通过添加第三方信任机构为移动用户进行网络行为异常检测的方式，提出一种防范位置隐私泄露给恶意用户的方法，并通过二叉树的形式扩展P2P模式下的寻找协作用户的范围.通过实验验证，可以有效地防范非诚信用户加入匿名组，降低了信息泄露的可能.

摘要:随着网络规模的扩大和复杂性的增强，SNMP已经不能满足网络配置管理的需求.Netconf基于XML设计，是IETF组织制定用于网络配置管理的标准协议，提供了安装、操作和删除网络设备配置的机制.本文以某公司LTE网管系统XMS （eXtended Management System）的设计与实现为例，分析了Netconf在eNodeB配置管理中的应用.

摘要:近些年来，云计算已经成为了互联网领域的一个重要基础设施，越来越多的应用被部署到云计算平台上提供在线或者离线的服务.而虚拟化技术则是云计算的关键技术，提供包括计算、存储和网络在内的资源，一直是云计算技术研究领域的热点问题.从内核虚拟化技术-KVM出现，成为了目前主机虚拟化的主流技术之一.本文对KVM虚拟化技术的架构进行了详细地研究和分析.详细介绍了KVM架构以及环境的构建过程，对于KVM架构中包含的模块以及工作流程进行了详细深入的分析，并对KVM的性能进行测试，得到了有效的对比信息，可作为相关研究和工程技术的参考，具有较高的技术价值.

摘要:支持向量机的核函数类型分为两类：局部核函数和全局核函数.局部核函数的值只受到相距很近数据点的影响，有很好的学习能力.全局核函数的值会受到距离较远数据点的影响，有很好的推广泛化能力.针对局部核函数学习能力良好但泛化能力差的缺点，提出一种结合局部核函数和全局核函数构造新联合函数的方法.实验结果表明，与局部核函数和全局核函数相比，新联合核函数有更好的预测能力，并且能够适应增量学习的过程.