摘要:大数据时代的到来，更强的计算机和更成熟的大数据平台工具让企业从海量数据中挖掘数据价值成为了可能，尤其是基于Hadoop的大数据平台，甚至利用廉价的商业硬件处理TB、PB级别的数据. 在最初Hadoop大数据平台落地建设的过程中，往往功能先行，而忽略了安全的管控策略，直到2009年Yahoo团队提出了基于Kerberos的身份验证方案，才带动了Hadoop大数据平台安全管控工作的全面开展. 本文介绍了Hadoop大数据平台的基本历程，描述了2009年之前Hadoop大数据平台存在的传统安全问题，并尝试着将目前行业内Hadoop生态系统组件的安全性和每个组件的安全解决方案做一次系统的梳理，希望为构建Hadoop大数据平台管控方案时提供参考意见，以便合理利用先进的安全管控方案保护好企业、用户的隐私数据.

摘要:运动目标检测算法在视频监控等领域应用广泛，但是现实场景中由于噪音、光照变化等因素导致背景复杂多变，传统的运动目标检测算法往往效果不佳. 为了提升算法效果，提出了一种新的基于深度编解码网络的运动目标检测算法，将问题转化为像素级的语义分割问题. 事先使用大量数据离线训练出一个编解码网络，来学习背景与视频帧之间的差异性，实际应用中首先使用高斯混合模型进行背景建模，之后将所得背景与视频帧作为网络输入即可直接获取检测结果. 该方法利用了深度卷积网络在抗噪及特征学习等方面的优点，无需进行复杂的参数调优即可实现高性能的运动目标检测. 我们在CDnet2014数据集上进行了实验评估，实验结果显示我们所提出的算法较原GMM算法有很大提升，甚至在一些场景中的表现优于现有的一些顶尖算法. 另外得益于非常简单的背景建模方法以及网络结构，我们的算法在使用GPU的情况下能够近乎实时地进行运动目标检测，实用性很强.

摘要:近年来，随着各种网络应用平台愈演愈烈，多种关系网络中用户之间往往存在大量相似的局部社区结构. 鉴于传统单视角社区发现算法在划分时无法同时考虑多种因素，本文将在多视角原理上提出一种基于局部协同选择聚类的多视角社区发现模型，该模型中主要解决了传统多视角聚类算法的条件限制问题（节点，聚类个数和充分的属性信息）和过度调整问题. 首先，构建选择调节矩阵来训练各视角中的共同部分节点集，并集成其共同节点的社团结构，然后，构建局部优化矩阵将共同节点结构做为训练集，利用核岭回归（KRR）原理完成各视角中孤立节点的划分，最后通过UCI数据集和DBLP数据集来分别验证聚类精度和算法适用性.

摘要:微博用户行为预测旨在研究用户的行为习惯，本文主要从用户属性、用户兴趣和用户情绪三个方面，对影响微博用户行为的因素进行研究分析，提取影响用户行为的特征，训练预测模型. 实验中还将情感和兴趣特征在预测模型中的作用进行了对比，结果显示预测模型在转发行为预测的平均准确率能够达到82.56%，在评论行为预测的平均准确率能够达到84.59%，在点赞行为预测的平均准确率能够达到79.35%，表明了用户兴趣和情感特征对于微博用户行为预测结果提升中的有效性.

摘要:本文研究了室内单目机器人上的视觉目标人发现与跟随问题，分为场景变化检测，目标人检测，目标人视觉追踪和目标人主动跟随几个部分，主要研究了场景变化检测算法和目标人视觉追踪算法. 高速的场景变化检测算法通过对场景建模来分析该场景是否变化，为目标检测部分提供潜在变化帧和潜在变化区域. 实验结果表明能够提高系统运行速度，减少机器人运行时的卡顿. 视觉目标追踪算法结合表观模型和SLAM过程得到的地图点信息，估计目标区域内属于背景的部分，减少由于遮挡和目标尺度变化对于追踪算法的表观模型的影响，实验结果相比于对比算法取得较大效果提升. 本文尝试使用近年来效果较好的深度神经网络来进行目标检测. 使用小型深度网络并加强对于室内场景下人的学习，在运行速度和检测效果方面取得较好的平衡. 在视觉目标人的发现和跟踪的基础上，我们实现了机器人的跟随. 由于单目视觉仅能够提供目标的方向信息，所以机器人主动跟随的目标是保持目标人在成像平面的水平居中位置. 在目标无遮挡和部分遮挡的情况下，机器人能够成功的跟随人.

摘要:针对天基系统星上处理能力不足、技术落后、无法实现多源数据在轨实时处理等难题，本文提出一个应用于中低轨微小卫星的天基网络化通用服务平台的设计概念，为现在的卫星技术发展提供新的硬件架构，同时异构的体系结构既可以实现星上的独立运行，又可以为星载计算机的数据处理提供硬件加速. 本文主要介绍天基网络化通用服务平台的硬件设计，包括芯片选型、对外关系以及所需的存储容量和为实现接口的兼容性，在FPGA上设计实现了MIL-STD-1553B总线的总线控制器向远程终端发送数据的相关模块.

摘要:在“互联网+”普及的环境中，无论是消费者，还是服装定制企业，对于互联网在线服装定制都拥有较高的接受程度和需求. 交互式是一种新型的线上服务模式，它的出现为人们提供了一种新的消费理念. 针对服装定制行业的发展现状，文中提出并研究了基于WeX5的交互式服装定制平台移动端. 首先介绍了系统用到的关键技术，指出了应用移动端模式定制的优势. 然后分析了服装线上定制的需求，完成了系统移动端的设计.

摘要:四旋翼飞行器姿态控制是四旋翼飞行器控制系统的核心. 通过分析四旋翼飞行器的飞行原理，模型建立，设计了四旋翼飞行器的姿态控制系统；在该系统中采用STM32系列处理器作为主控芯片，MPU6050三轴加速度集和三轴陀螺仪惯性测量单元、磁力计等传感器用于姿态信息检测. 本文中传感器使用结构简单的数字接口对数据进行交换，运用模块化的思想对系统进行设计. 使用PID控制算法进行姿态角的闭环控制，最终实验结果表明，在实验平台上四旋翼飞行器飞行效果稳定，系统满足四旋翼飞行器飞行姿态控制的要求.

摘要:在高可信软件的设计和开发中，软件容错是提高系统可信性的一种实现技术之一. 容错性就是指软件在故障出现时保证提供服务的能力，对退化故障进行容错的一种处理方式就是依靠冗余技术. 本文在分析结构冗余及其对可信性的影响的基础上，在基于构件的可信软件系统中提出了对核心构件进行冗余的机制，包括单个构件的双模冗余结构、组合构件的双模冗余结构和构件的三取二冗余及其扩展结构，并给出了其故障检测和判断方法. 同时，在各种冗余结构的基础上对系统可靠性能进行分析.

摘要:在航天软件领域，为适应相关软件的快速发展与迭代，需要一种引导软件，使其能够对不同应用程序进行重构并保证其高可靠性. 本文基于SPARC架构设计并实现了一种引导软件，该引导软件既可以根据引导标识自动引导某个程序，又可以在地面指令控制下进行应用程序重构、引导等. 同时，采用三冗余架构、反弹墙、EDAC保护等可靠性措施，确保运行过程中的大多数软件错误能够得到恢复. 最终在计算机模块上进行测试，测试结果达到了预期目的.

摘要:XML文档是半结构化数据，对其进行频繁路径挖掘可以分为两步：XML文档序列化和序列挖掘阶段. 现有的序列化方式将XML文档表示为Xpath路径集合，其中有大量的节点冗余；序列挖掘阶段采用的类Apriori算法需要多次扫描数据库并产生大量的候选集，采用的PrefixSpan算法会产生大量的投影数据库，占用较大的内存. 针对以往XML频繁路径挖掘算法存在的不足，本文提出一种高效的挖掘算法——基于序列前缀技术的XML频繁路径挖掘算法（PXFP，Prefix-based XML Frequent Path Mining Algorithm）. PXFP算法以广度优先方式遍历XML文档树并将每个节点表示为“节点：父节点”的形式，这种序列化的方式减少了节点冗余. 在序列挖掘阶段借鉴PrefixSpan 算法中前缀的概念，但不产生投影数据库，仅得到直接后缀（即前缀的子节点），通过记录频繁子路径的位置信息逐渐扩大频繁模式的长度，位置信息的引入减少了对数据库的扫描. 实验结果表明，PXFP算法取得了比PrefixSpan算法更高的时间和空间效率.

摘要:随着Web应用的不断普及，其安全问题越来越显突出，特别是SQL注入漏洞攻击，给用户的安全体验造成了巨大的威胁. 针对二阶SQL注入漏洞，本文提出了一种基于chopping技术的二阶SQL注入漏洞检测方法. 首先通过对待测应用程序进行chopping，获取到一阶SQL注入疑似路径；然后对一阶SQL注入疑似路径中的SQL语句进行分析，确定二阶SQL注入操作对，进而得到二阶SQL注入疑似路径；最后通过构造攻击向量并运行，确认二阶SQL注入疑似路径中漏洞是否实际存在. 实验结果表明，本方法能够有效地检测出二阶SQL注入漏洞.

摘要:短文本因其具有特征稀疏、动态交错等特点，令传统的权重加权计算方法难以得到有效使用. 本文通过引入翻译决策模型，将某种词性出现的概率作为特征，提出一种新的基于词性特征的特征权重计算方法，并用文本聚类算法进行测试. 测试结果表明：与TF-IDF、QPSO两种权重计算算法相比，改进的特征权重计算算法取得更好的聚类效果.

摘要:针对Web安全中的SQL注入问题，提出了一种新的SQL注入过滤方法——LFS （length-frequency-SQL syntax tree）过滤方法. LFS方法包括学习和过滤两个阶段，其中，学习阶段在安全的环境下，通过爬虫和数据库代理构建URL和SQL语句映射表；过滤阶段通过对URL长度、访问频率及SQL语法树这三个方面进行检测，以此实现对用户输入进行过滤，防止SQL注入攻击. 仿真实验及结果分析表明LFS方法相较于传统的关键字过滤和正则表达式过滤能够更有效的防止SQL注入攻击.

摘要:室内机器人在采用里程计法长距离导航时，定位精度下降很快，以及以往人工路标定位方案的识别准确率低，又难以满足导航实时性的要求. 针对这些问题，本文设计了能快速准确识别的人工路标，从而来修正机器人里程计法导航的累计误差，并通过卡尔曼滤波将人工路标和里程计法的定位信息有效地融合起来. 实验结果表明，数字人工路标的识别准确率高，且识别速度满足导航实时性的要求，该方法有效地提高了移动机器人里程计法导航时的精度和鲁棒性.

摘要:本文在分析了现有轨迹模型基础上，提出了轨迹相似度计算模型以及基于移动对象加速度和轨迹偏转角的移动对象轨迹预测模型，综合计算和预测模型提出了移动对象轨迹预测方法. 该方法包括：1）对历史轨迹基于轨迹相似度进行聚类分析，形成训练集聚类，并基于各训练集聚类对目标移动对象的轨迹数据进行轨迹相似度并行计算，找出最大相似度的历史轨迹；2）结合历史轨迹以及移动对象加速度和轨迹偏转角的预测模型进行轨迹预测. 经过对测试轨迹集进行实验的结果表明，本方法在误差为500 m以内的预测准确率能达到90%以上，而且预测时间相对较短，具有较高的实用价值.

摘要:为适应当前“大数据+深度模型”时代的到来，利用FPGA进行各种算法的硬件加速为其提供了一种可行的解决方案. 本文利用Vivado HLS工具，基于遗传算法设计了一套智能硬件加速架构，编程实现自动生成tcl文件、自动调用HLS工具完成仿真和提取报表中的数据进行分析，并对Xilinx公司所给的FIR和DCT等案例程序进行了测试. 实验中寻找到了较优的解决方案，效率相比人工不断尝试的方法有了数量级的提升，满足了当前一般算法在硬件加速的通用性.

摘要:为了解决由于OpenStack的负载分发不均衡而引发的存储性能下降、资源利用率降低、I/O响应时长增加等问题，提出对加权最小连接调度算法进行改进. 通过对对象存储的负载均衡调度算法研究，利用存储节点的CPU、内存、硬盘、I/O资源利用率信息，并结合节点任务请求连接数，计算存储节点负载能力、性能和权值. 负载均衡器根据每个存储节点的权值大小判断任务分发方向. 经实验证明改进的负载均衡调度算法能够解决存储读写性能下降的问题，提升数据吞吐率、存储读写性能和系统稳定性.

摘要:伴随着互联网的广泛流行，以微博为代表的社交网络产生了大量的数据. 从这些数据中挖掘到有用的信息成为当今研究的一项重要方向. 根据微博文本的特点，本文提出来一种基于联合分类器过滤掉噪声微博，然后利用LDA模型进行主题发现. 联合分类器模型是由朴素贝叶斯、支持向量机和决策树三种模型通过简单投票机制结合构成的，实验结果联合分类器的准确度达到87%，显然这种分类方法是可行的，也是有效的.

摘要:为了改善传统自适应遗传算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的情况，提出了带密度加权的自适应遗传算法. 该算法基于种群的分布密度，动态调整遗传算法的交叉概率和变异概率，并且在算法中使用了保留最佳个体法. 实验结果表明：该算法在破坏种群局部稳定性、跳出局部极值的同时，又能以较快的速度收敛于全局最优，提高了算法的实用性和鲁棒性.

摘要:全基因组关联研究（Genome-wide association studies，GWAS）是指在基因水平上进行关联分析来寻找致病基因的方法. 传统的研究方法没有考虑到基因之间的相互作用，而且在复杂的因素情形下往往效率、准确率较低. 针对上述难题，本文提出一种基于互信息的结构性关键SNPs集合选取方法. 在互信息理论和仿真数据的基础之上，逆向构建SNPs互信息网络，给定互信息一个阈值范围，找到对应阈值下相关统计量进行比较分析，选取出合适的阈值. 根据选取的阈值，筛选出对网络结构有明显影响效果的“结构性关键SNPs”. 实验结果表明：本文采用的参数取值方法能够准确快速地筛选出对网络结构有明显影响效果的关键SNPs.

摘要:针对单一图像源下目标跟踪精度不高和当目标存在部分遮挡时目标跟踪丢失的问题，本文提出了一种结合红外图像和可见光图像特征进行融合的方法. 首先在进行目标跟踪时，提取可见光图像的颜色信息作为目标模型的参数，提取红外图像的灰度信息作为目标模型的参数，并分别得到目标位置及其子图. 然后再利用目标子图和目标模型分别进行Bhattacharyya系数的计算，根据权值函数来计算各自系数的权值，最后用Mean Shift算法对加权后的目标进行跟踪. 该方法充分利用了红外图像与可见光图像的优点，提高了目标跟踪的精度，解决了当目标存在部分遮挡时目标跟踪丢失的问题.

摘要:针对现有音乐平台分类类别固定、检索内容限制过多的问题，本文提出了一种基于用户评论的自动化音乐分类方法. 首先，通过linear CRF统计分词模型、n元取词和紧密度分析方法学习得到适合音乐语料分词的字典. 其次，使用linear CRF在上述字典的基础上进行分词，对分词结果进行分合测试，修正分词结果. 然后，使用优化后的TFIDF关键词提取算法进行标签提取，再经过标签合并得到音乐的候选标签. 接着，从全局角度出发对标签进一步筛选，得到音乐的关联标签. 最后，建立音乐和标签之间的概率分类模型，对音乐进行分类. 实验结果表明，该音乐分类方法准确率较高，可以从用户评论中自动地获取音乐多个维度的分类标签，为个性化的音乐检索提供了保障.

摘要:调度问题是组合优化领域中一类重要的问题，批调度问题更是考虑了工件的尺寸和机器的容量，增加了调度的难度. 本文针对差异工件批调度问题，把蚁群算法和鱼群算法相结合，提出了一种混合算法：引入鱼群算法中拥挤度的概念，并且与蚁群算法相结合，这不仅能避免算法早熟现象的发生，也加快了算法后期的收敛速度. 通过负载率与利用率的比较，混合算法相对于单一的算法，有着更高的效率和更好的效果，能够使寻优个体更快的寻找到满意解.

摘要:电力系统中模型数据交换的实现具有重要的实际意义. 为了更好的解决这一问题，提高系统的互操作性，在研究由国际电工技术委员会（IEC）制定的IEC 61970系列标准中的公共信息模型（CIM）、分析XML文件的解析方法和电网物理模型的相关设备类属性描述的基础上，提出了一种使用Java语言对CIM/E文件进行解析的方案. 即将CIM/E电网模型数据解析成内存中的结构化数据，并且将数据存入数据库，以防下次使用时再次解析，提高重用性，这里使用的是MySQL数据库，并且最后用导出的电网模型CIM/E文件进行了验证. 提出的解析方案对实际电力系统中模型数据的解析具有一定的指导和参考意义.

摘要:本文针对Linux内核实现的伙伴系统进行了抽象分析，并通过实例演示了算法的执行过程. 分析了用于物理地址空间管理的三级数据结构及其关系. 在此基础上，详细描述了用于分配和回收页框的伙伴算法. 对于待回收的内存块而言，计算其伙伴的索引及合并内存块的索引是回收操作的关键，讨论了相关计算方法的几条结论并予以证明.

摘要:点云拼接在三维物体重建中有着广泛的应用，由于扫描设备会受到光照、遮挡或物体尺寸等的影响，使得扫描设备不能在同一视角下获取待测物体的全部点云信息. 针对迭代最近点算法（ICP）受点云初始位姿影响较大，鲁棒性差的特点，提出一种将多视点云数据作为研究对象，基于改进ICP算法的点云拼接算法. 该算法在选取特征点时，将坐标轴与阈值相结合，设定一个阈值约束候选点的搜索范围，然后得到欧氏距离最近的点集，并使用ICP算法进行点云拼接. 实验结果表明使用本文算法较传统ICP算法在迭代耗时、拼接精度上有明显的优势.

摘要:针对输电线路三维可视化系统中大规模地形场景的渲染问题，提出一种基于静态LOD的虚拟地形绘制优化算法. 建立输电线路廊道内地形高程数据的分块模型，将视角移动速度纳入细节层级的评价因子中，结合视点距离、地形复杂度等因素改进评价函数. 通过阈值判断网格内数据点高程值的方差，选择不同的线性插值函数完成地形曲面的模拟效果. 实验结果表明所提算法有效减少了运动状态下地形三角面的绘制数，具有更加流畅的虚拟场景帧数和良好的地形仿真效果.

摘要:路径规划问题是足球机器人研究的一个重点. 以往的路径规划算法忽略了球员的移动对其周围区域产生的影响，导致实际所求得的最优安全路径并非那么安全. 为了解决这个问题，提出了一种对动态障碍物避障的A^*算法. 该方法根据带球球员以及对方防守球员的影响力对球场进行了区域划分，并为每个区域设置了风险值，再运用改进后的A^*算法规划路径. 实验结果表明，该方法能够有效减少带球球员被对方防守球员包围的可能性，并且综合考虑了路径的长度与安全性，规划出的路径性能更好.

摘要:许多方便的可穿戴设备被用于医疗用途，如测量心率（HR）、血压和其他信号. 随着睡眠质量监测问题的出现，如何从这些信号中区分睡眠和唤醒状态成为关键问题. 提出了一种基于动态时间规整（DTW）的贝叶斯方法用于睡眠和唤醒分类. 利用心率和血氧饱和度（SpO2）的信号去分析睡眠状态和一些睡眠相关问题. 利用DTW从原始的心率、血氧饱和度信号中提取特征，然后贝叶斯分类方法用于区别睡眠和唤醒状态. 最后，从睡眠心脏健康研究网站收集数据的一个真实案例研究验证了基于DTW的贝叶斯方法的可行性和优势.

摘要:目前BWDSP104X编译器对程序中条件分支的处理是采用传统的谓词优化方法，及每条指令和一个谓词相关，只有当谓词为真时指令才被执行，但它存在的局限性是当涉及到多条件谓词时，并不能消除跳转分支，且多条件谓词之间可能存在控制依赖关系，不利于指令并行和指令流水. 因此在现有编译器框架下，针对传统谓词优化方法的不足之处，本文提出一种基于BWDSP104X体系结构下多条件谓词编译优化方法. 实验结果表明，与传统谓词优化方法相比，该优化算法在BWDSP104X编译器上能够取得平均5.62的加速比.

摘要:圆角过渡特征的识别在特征识别与设计特征重构方面有着非常重要的作用. 本文提出了一种基于设计意图推理的圆角过渡特征识别方法. 该方法首先对圆角过渡面几何形状进行识别，然后捕捉一般圆角过渡特征的设计意图，并识别过渡特征、推理出过渡特征之间的先后顺序，用有向无环图描述过渡特征之间的关系，对有向无环图进行拓扑排序得到过渡特征的一个线性序列. 文章最后给出了实例来证明该方法的有效性.

摘要:移动自组织网络是个多跳无线网络，依靠节点间的合作和转发增强网络的性能，若将内容部署在网络中适合的位置可以极大地减少节点获取数据的成本，提高网络的性能. 由于节点是理性的，在没有利益驱动的情况下，节点难以与其他节点合作进行内容部署. 本文将虚拟积分激励的方法用于此类内容部署问题中，激励节点相互合作进行内容部署工作，从而提高网络性能和降低网络成本. 实验结果表明，本文的激励方法可以有效地减少内容部署成本.

摘要:随着发病率的逐年上升，糖尿病正日益成为严峻的世界健康难题，尤其是在发展中国家，其中大部分的糖尿病患者是2型糖尿病. 经过科学验证：通过及时有效的诊断，大约80%的2型糖尿病并发症能被阻止或者延缓. 基于大规模不平衡数据集，提出一种集成模型用于精准地诊断糖尿病患者. 数据集包含了中国某省从2009年到2015年数百万人的医疗记录. 实验结果证明该方法具有良好的性能，并取得了91.00%的敏感度，58.24%的F₃值以及86.69%的G-mean值.

摘要:针对说话识别领域短语音导致的训练数据不充分的问题，选择能够突出说话人个性特征的GMM-UBM作为基线系统模型，并引入SVM解决GMM-UBM导致的系统鲁棒性差的问题. 选择不同的核函数对SVM的识别性能有较大的影响，针对多项式核函数泛化能力较强、学习能力较差与径向基核函数学习能力较强、泛化能力较差的特性，对两种单核核函数进行线性加权组合，以使组合核函数兼具各单核的优点. 仿真实验结果表明，组合核函数SVM的识别率和等错误率明显优于不引入SVM的GMM-UBM的基线系统及其它三个单核函数，并在不同信噪比情况下也兼顾了系统识别准确率与鲁棒性.

摘要:基于三星S3C2410芯片为主控制器的实验平台，设计实现了一款匹配效率更高的波特率自适应CAN驱动. 文中介绍了CAN驱动结构并详细解释了波特率自适应CAN驱动的原理，结合常用的轮询法和采样法进行自适应. 同时方案提出了新的改进，将用户影响加入波特率自适应流程来提高驱动工作效率. 最后本文对该驱动进行了数据通讯测试以及性能分析.

摘要:路由协议是TCP/IP协议族中重要成员之一，包含内部网络协议和外部网络协议，高校常见的网络协议是静态路由及OSPF路由. 本文分析和总结OSPF协议及静态路由相关概念，针对高校网络安全管理工作需求，引入静态黑洞路由来主动查封部分网络服务. 基于此，本文将黑洞路由网络架构引入到校园网的安全管理中，给出核心网络架构及具体的配置流程，借助黑洞路由能第一时间快速查封事故点降低二次危害，并降低其对整个校园网络的负面影响，最终通过网络测试其黑洞路由配置的有效性.

摘要:科学技术的进步，推进着军事武器装备的快速更新. 在高度信息化的时代，急需智能化军事信息处理技术. 本文针对飞行器、坦克车辆、火炮弹炮、导弹武器等军事文本中的武器命名实体，提出了基于词向量、词状态的特征，利用深度神经网络模型的识别方法. 实验表明：在测试语料上取得F-1值0.9102的效果.