一种求解NCP问题的信赖域-SQP-filter算法

先将非线性互补问题(NCP)转化为与其等价且有可行解的辅助问题,再将引入了信赖域方法思想的SQP方法与Filter技术相结合,提出一种求解NCP问题的信赖域-SQP-filter算法,并讨论了解的存在性和算法的全局收敛性.数值结果表明我们的算法是有效并收敛的.

线性互补约束规划问题的一种Filter算法

本文研究了求解线性互补约束规划问题的算法问题.首先基于广义互补函数和摄动技术将问题转化为带参数的非线性优化问题,利用SlQP-Filter算法方法,求解线性互补约束规划问题的一种Filter算法.在适当条件下,证明了该算法的全局收敛性.

基于bloom filter算法的信息安全风险评估方法

信息安全是企业经济效益和社会效益的保障,企业信息网络的安全越来越受到重视。针对当前信息安全方面的问题,我们提出了一种基于bloom filter算法的风险评估方法,该方案通过bloom filter算法以及加权平均算法,使得用户能够通过具体的数值对比得到相应的风险等级,最终得到一个量化的风险评估结果。

亚像素图像ContourExtractor2DimageFilter算法研究

随着实时图像、超大图像处理的需求增加,图像的轮廓提取已成为计算机视觉处理中的重要环节。本文研究了一种亚象素轮廓高速提取算法,对其算法总则进行了概括,对算法方法进行了描述,并基于该算法进行了实验,对其算法效率进行了分析,取得良好的效果。

基于Bloom Filter的网络爬虫URL消重算法研究

针对网络大量重复页面,本文研究基于Bloom Filter的网络爬虫URL地址消重算法。首先,本文对Bloom Filter算法进行了分析研究;其次,本文应用Bloom Filter算法设计并实现了网络爬虫的URL消重;最后,论文采用URL消重率和爬虫爬取某类网站所用时间等性能指标,对基于遍历法和基于MD5算法的URL消重性能与基于Bloom Filter的消重性能做了对比。实验证明,基于Bloom Filter的网络爬虫URL地址消重算法效率较高。

基于BLOOM FILTER过滤算法的重复数据删除技术的研究与改进

随着企业数据信息量的不断地增加,海量数据信息的存储和不断备份给企业的存储空间带来了巨大的存储压力。该文深入研究重复数据删除技术,并针对目前重复数据删除技术中存在的数据丢失及性能低等问题以及BLOOM FILTER算法流程和重复数据删除策略的分析和研究,提出了一种重复数据删除技术优化模型。测试分析表明,该优化模型实现了高效和安全的重复数据删除功能,节省了企业内部存储空问的存储成本开销。

基于Mean-Shift算法的目标跟踪研究

目标跟踪技术是计算机视觉的关键底层技术。采用一种基于Mean-Shift算法的目标跟踪方法实现运动物体的目标跟踪。将Mean-Shift与Particle Filter算法实现目标跟踪效果进行对比。实验结果显示,Mean-Shift比Particle Filter算法实现目标运动的轨迹更加清晰准确。

基于并行BP神经网络的路由查找算法

结合Bloom-filter算法和并行反向传播神经网络,提出了一种新的基于并行神经网络的路由查找算法(BFBP)。该算法满足路由查找的需求,只需学习路由条目的网络ID,且易于扩展到IPv6地址查询。研究结果表明,相比于己有的神经网络路由查找方法,该算法需要学习的条目数平均减少了520倍,提高了学习效率,为神经网络应用于路由查找创造了有利条件。

结合一致性准则的粗糙集属性约简算法

文章从属性选择角度对粗糙集属性约简概念进行扩展,在属性约简综合多重属性选择标准方面做了初步的研究。将属性类内一致性选择标准与粗糙集属性约简结合,以获得抗噪的约简;设计了一种全局最优算法和一种次优filter算法,从分类正确率、最简性及类内类间距离方面对一致性判据JC进行了测试,实验结果显示一致性高的属性约简集优于其他约简集。

基于ASIT-UKF算法的锂电池荷电状态估计

针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法估计锂电池荷电状态(state of charge,SOC)时精度低、稳定性差、产生的sigma点过多导致计算难度大等不足,提出一种基于自适应球形不敏变换方式的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter based on adaptive spherical insensitive transformation,ASIT-UKF)算法。该算法通过使用球形不敏变换方式选择权系数以及初始化一元向量对sigma点的产生进行选取。与UKF算法相比,ASIT-UKF算法产生的sigma点减少近50%,使得算法的计算复杂度大大降低。同时,将产生的所有sigma点进行单位球形面上的归一化处理,提高了数值的稳定性。考虑到实际运行中锂电池系统噪声干扰带来的不确定性,加入Sage-Husa自适应滤波器对不确定性噪声的干扰进行实时更新和修正,以达到提高在线锂电池SOC估计精度的目的。最后,将均方根误差和最大绝对误差计算公式引入到性能估计指标中。实验结果表明,ASIT-UKF算法在准确度、鲁棒性和收敛性方面具有优越的性能。

基于Counting Bloom Filter的海量网页快速去重研究

网页去重是从给定的大量的数据集合中检测出冗余的网页,然后将冗余的网页从该数据集合中去除的过程,可以有效地减少检索和存储的压力。其中基于同源网页的URL去重方法、基于网页结构和特征的抽取指纹方法和基于网页内容的聚类方法的研究都已经取得了很大的发展,但是针对海量网页去重问题,上述三种方法,目前还是很难解决网页去重的时间和空间问题,本文在基于MD5指纹库网页去重算法的基础上,结合Counting Bloom filter算法的特性,提出一个节省空间的大规模数据表示和快速去重策略,实现了一种快速去重算法IMP-CM Filter,大大降低了网页去重算法的时间复杂度和空间复杂度。该算法通过减少I/0频繁操作,来提高海量网页去重的效率。最后通过实验表明,IMP-CM Filter算法的有效性。

一种基于Summary的改进型BLASTN算法

BLASTN是生物信息学实验中常用的局部相似性搜索软件。为此,提出了一种以BloomFilter为基础的算法,用于对BLASTN中的SeedFinding进行改进,以提高BLASTN的整体效率。该算法对原数据库文件制作Summary,在搜索过程中通过查询Summary以回避大量无效的匹配工作,并对算法的各方面进行分析,给出测试结果。

抗差自适应UKF算法在地基光学跟踪空间目标中的应用

滤波过程中若噪声的统计特性发生时变,则会引起传统无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)的滤波精度快速降低、滤波收敛性不定甚至发散,针对这个问题提出了具有鲁棒性的UKF算法。首先根据极大后验估计(maximum a posterior estimate,MAPE)原理,推导出无偏的近似最优MAPE常值噪声统计特性的滤波估计公式,并给出了时变噪声统计估计器相关参数的一整套递推公式。考虑到观测数据粗差的存在,将可以在线估计时变噪声特性的方法和具有鲁棒特性的滤波因子相结合,以有效抑制观测数据的粗差值对滤波稳定性和收敛性的影响。最后,以地面站对空间非合作目标的光学测角跟踪为应用背景的仿真实例表明,该算法在噪声统计特性未知或不准确且过程噪声矩阵时变、观测数据存在个别粗差情况下,滤波依然收敛,其滤波精度及稳定性提高较为明显。

电网低频振荡在线可视化监视的理论和实现

随着电网的互联,其引发的低频振荡成为危及电网安全运行的重要因素。论述了低频振荡的Prony算法和filter算法,提出一种有效的在线低频振荡算法和低频振荡可视化监视方法,即通过filter算法进行低频振荡起振筛选后,运用Prony算法进行详细数据分析;对分析出的低频振荡信息通过可视化的形式展示给运行人员。低频振荡可视化监视的广域相量测量系统主站向可视化监视系统提供实时数据,采用TCP协议,应用层采用命令帧、配置帧、数据帧和可扩展帧4种类型报文。现场测试结果表明所提出的算法和方法是有效的。

海量存储系统元数据服务器的设计及性能优化

设计适用于GRASS海量存储系统的元数据服务器,分析并优化3个影响元数据性能的因素:元数据组织方式,通信性能和搜索效率,利用Bloom Filter算法进行名字空间搜索,在此基础上实现目标系统的文件名查询优化。实验结果证明,目标系统的元数据处理性能得到明显提升,基本满足大规模高能物理计算的需求。

高速网络下的字符串匹配技术

随着互联网的迅速普及和网络通信流量的高速增长,在网络安全这个大环境里面,字符串匹配已经成为入侵检测系统和协议分析系统的瓶颈。本文深入研究BF算法和Bloom filter算法,并且以这两种算法为基础,设计出可执行的Verilo硬件代码,分析两者的优劣。

基于状态空间模型的中国金融稳定性评估

采用状态空间模型和Kalman Filter算法,从机构运作、市场运行、宏观环境、抵御外部冲击四个方面选取不良贷款率等9个指标构建中国金融稳定状态指数(FSCI)。得到如下结论:FSCI指数对金融稳定描述的准确性受基础指标权重影响很大,且权重是时刻变化的,目前FSCI指数处在(-5%,5%)之间,金融市场处于相对稳定的状态。为此,建议加强金融稳定监测,并对其监测方法进行改进,建立重点指标的动态监测和预警机制;加强银行市场、股票市场、期货市场、保险市场、房地产市场基础建设,完善各个市场的制度体系,并增强其抵御风险的能力;加强外债和外汇储备管理,优化其构成结构;建立多元化的外交关系等一系列措施。

网络蜘蛛Larbin的设计和优化

爬虫是搜索引擎的重要组成部分,它决定了搜索引擎的性能,而Larbin正是一种高效的网络爬虫。首先分析了Larbin的设计结构,再由对其核心的算法Bloom Filter进行了研究,并对其提出了改进。最后是关于Larbin优化的实现。

发动机排气噪声有源控制的模拟实验

发动机排气噪声是宽带噪声。在能够获得参考信号的前提下,采用自适应有源消声(Adaptive active noise control,简称AANC)的前馈控制(Active feedforward control)是有效的方法。为此,在引用Filtered-MS算法的基础上,分别对参考信号的采集和系统识别进行分析,并进行了仿真实验。

面向P2P特定信息监测的载荷校验算法

提出了一种基于载荷校验算法的P2P特定信息被动监测模型.该模型以P2P特定信息为监测对象,采用二维Bloom Filter算法进行载荷校验,以载荷校验结果为依据判断是否为被监测特定信息.通过对二维Bloom Filter算法的时间性能、空间性能、误判率的分析表明,该算法弥补了现有载荷校验算法占用内存空间大和效率低下的不足,能满足被动监测模型对载荷校验算法的各项性能要求.