基于云模型的图像分割方法研究

分析了图像信息的不确定性、云模型的理论和方法,提出了一种基于云模型的图像分割新方法,实现了图像分割,取得了良好效果。

嵌入式构件网络的拓扑特性研究

为了从宏观上更好的描述嵌入式构件系统的结构及其在细粒度层次上隐藏的特征信息,从一个新的视角将大规模嵌入式构件系统抽象为一个由大量的构件及其关系组成的复杂网络,提出嵌入式构件网络的概念,以嵌入式操作系统eCos为载体,证实了该网络具有小世界、无标度、高积聚等重要特性。基于数据场拓扑势的思想,提出拓扑势中心性的评价方法和嵌入式构件网络的节点重要性排序算法,不仅能提供统一的描述框架,而且可以产生更符合网络拓扑特性的排序结果,对嵌入式构件系统的质量度量标准具有深远含义。

QFMA：一种支持负载均衡的多属性资源定位方法

P2P技术是实现SOA去中心化的有效方法.在基于元数据的P2P系统中,描述资源属性的关键字分布和访问的不均匀性使某些元数据存储节点极易成为负载热点,严重影响了系统可用性.在MAAN基础上给出了一种支持负载均衡的多属性资源定位方法QFMA,将过载节点状态反馈到查询路径上,后续查询将根据反馈信息进行查询目标切换.分析和实验表明QFMA以O(logN)的路径长度实现资源的高效定位,并能够通过负载分流,有效缓解"热门"节点的负担,提高系统的负载均衡特性.

基于云模型的全局最优化算法

基于云模型在定性概念与其定量数值表示之间转换过程中的优良特性,结合遗传算法的基本思想,提出一种自适应高精度快速随机搜索算法,并将之运用到函数寻优中.在定性知识的指导下该算法能够自适应控制搜索空间的范围,较好地避免了传统遗传算法易陷入局部最优解和选择压力过大造成的早熟收敛等问题.算法易于实现,不存在遗传算法中的编码问题.试验结果表明该算法具有精度高、收敛速度快等优点.在众多优化问题上有广泛的应用前景.

GPS接收机抗干扰空时自适应滤波方法

针对联合空时处理使计算量显著增加这一问题,本文研究一种数据分段输入的降秩自适 应滤波方法,使GPS接收机空时抗干扰方法具有可行性和易行性。

基于云模型的协同过滤推荐算法

协同过滤系统是电子商务系统中最重要的技术之一,用户相似性度量方法是影响推荐算法准确率高低的关键因素.针对传统相似性度量方法存在的不足,利用云模型在定性知识表示以及定性、定量知识转换时的桥梁作用,提出一种在知识层面比较用户相似度的方法,克服了传统基于向量的相似度比较方法严格匹配对象属性的不足.以该方法为核心,在全面分析传统方法的基础上,提出一种新的协同过滤推荐算法.实验结果表明,算法在用户评分数据极端稀疏的情况下,仍能取得较理想的推荐质量.

面向场景的协同过滤推荐算法

推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一。用户相似性度量方法是影响推荐算法准确率高低的关键因素,针对传统相似性度量方法存在的不足,利用云模型在定性知识表示以及定性、定量知识转换时的桥梁作用,提出一种在知识层面比较用户相似度的方法,克服了传统基于向量的相似度比较方法严格匹配对象属性的不足。进而以该方法为核心,提出一种面向场景的协同过滤推荐算法,该算法能够充分利用项目的分类信息,避免了传统算法把用户的整体打分作为单个向量的弊端。实验结果表明,算法可以在用户评分数据极端稀疏的情况下,仍能取得较高的推荐质量。

云模型雾化特性及在进化算法中的应用

云模型在超熵变大时,体现出雾化特性,云滴离散程度变大但靠近概念核心的云滴不失数量优势.雾化特性有利于表示进化算法中的遗传与变异,在云进化算法(CBEA)中,基于超熵变化的控制进化策略能够合理的调整选择压力,从而决定进化方向.实验表明,算法在寻求函数最优解问题上表现出良好的效率和精度.

基于FPGA的高分辨率红外触摸屏的设计

红外触摸的主要缺点是分辨率低下和易受到光干扰,从而不能实现准确定位。为了提高红外触摸屏的分辨率,准确确定触摸点的位置,通过对红外发光管和红外接收管在触摸时的特性进行分析,得知在触摸时,触摸会对某个邻域内的多个红外接收管造成影响,同时其影响因子存在差异。通过对红外接收管的模拟信号进行A/D转换,使其成为数字信号。再用所得的数字信号来构造影响因子,通过信号处理理论和模糊控制理论来构造线性函数的方法来实现触摸位置的确定。此外,还介绍了该红外触摸屏的硬件组成及其设计。通过对硬件平台的实验证明,在无强光干扰下,该红外触摸屏能够达到的分辨率为0.5 mm。

基于概念松弛的高效Web服务查询方法

随着云计算技术的发展,面向服务的应用在互联网上呈现快速增长趋势,开放平台中基于云服务的组合服务也如雨后春笋般大量涌现,这给用户快速、精确定位所需服务带来了巨大挑战.尽管传统服务查询方法在查全率和查准率方面已取得较大进步,但仍无法适用于动态的互联网环境下大规模服务发现的要求.文章根据概念之间的语义关系,提出了基于概念松弛的相似性服务查询方法,它通过计算无关概念与服务对查询结果的影响,不仅改善了服务查询的效果,而且满足海量服务查询的高效性要求.经实验证明,文中提出的方法不仅在性能上优于传统方法,且满足服务查询的可扩展性.此外,该方法已经应用于上线的按需服务平台中.

软件网络的多粒度拓扑特性分析及其应用

随着软件与网络的融合,以网络为基础的软件系统在规模、用户数量、组成单元的交互关系方面都成数量级的增长,成为一类重要的复杂系统,超出了开发人员的理解和控制.文中首先分析软件工程40年来软件开发设计方法学的变迁历程,并给出软件网络的定性描述,提出网络时代软件工程的新观点.然后以eCos开源系统为分析载体,从不同粒度上对网络模型进行拓扑特性分析,结果表明该载体网络在不同粒度上具有自相似的结构特性.最后针对嵌入式系统的本质特性,从节点异质性、局部抱团性和多粒度的网络规模简约3个方面进行实证分析,用以指导嵌入式软件系统的可配置、可裁剪目标,从而达到资源的最小负载.

多源Web服务发现框架

为了提高在多种来源之间发现特定服务的效率,结合信息检索技术提出了针对多源Web服务的服务发现方法,有效地克服了不同Web服务发布方式之间服务发现的障碍,综合管理多种Web服务描述及其语义信息,提供了基于语义的服务查询。在分析相关研究不足基础上给出了服务发现框架MWSD(multi-source Web service discovery),并介绍了框架中各模块的作用,说明了不同服务描述之间的映射关系。结果表明:MWSD能够自动获取不同来源,不同描述的Web服务信息,并利用不同描述之间的映射关系建立统一的Web服务资源库,管理Web服务的复杂语义,可用于互联网上开放的Web服务发现。

面向服务软件的网络拓扑表示方法

主要研究了面向服务软件的网络拓扑知识表示问题。首先通过分析OWL-s中服务轮廓和服务模型的定义,研究了Web服务的属性及Web服务之间的主要逻辑关系;而后,提出了面向服务软件的拓扑知识表示方法,运用属性关系图(ARG)来描述面向服务软件的结构;最后,用一个实例说明了该方法的可行性。通过该实例可以看出,该拓扑表示方法可以准确描述服务间存在的多种关系类型及服务本身的各种属性,为进一步研究面向服务软件的结构特性打下基础。

不确定性人工智能

在主、客观世界普遍存在的不确定性中,随机性和模糊性是最重要的两种形式.研究了随机性和模糊性之间的关联性,统一用熵作为客观事物和主观认知中不确定状态的度量,用超熵来度量不确定状态的变化,并利用熵和超熵进一步研究了混沌、分形和复杂网络中的不确定性,以及由此带来的种种进化和变异,为实现不确定性人工智能找到了一种简单、有效的形式化方法,也为包括形象思维在内的不确定性思维的自动化打下了基础.不确定性人工智能是人工智能进入21世纪的新发展.这个由多学科交叉渗透构成的新学科,必将使得机器能够具备人脑一样的不确定性信息和知识的表示能力、处理能力和思维能力.

基于并行交换系统的分组失序建模与仿真

分组失序是由并行交换衍生出来的一种网络现象,分组失序会降低TCP传输性能。为此,我们建立了一个简单的并行交换节点仿真模型,通过仿真得到了基于并行交换系统的单个TCP连接分组失序统计分布,为研究分组失序对TCP性能的影响提供了比较可信的基础。

基于分布式仿真的无线电通信对抗效能评估系统

针对检验和评估无线电通信系统在作战背景下对抗效能的需要，提出了一种包括链路级、网络级和应用级仿真的系统总体设计结构。并从功能视图、结构视图和运行视图三个方面分析了总体设计框架。设计中采用HLA技术构架系统仿真联邦，仿真模型采用了结构化仿真和半实物仿真相结合的建模方法。基于面向对象技术的仿真模型库实现对各级仿真对抗模型的管理，保证了系统具有良好的通用性和可扩展性。最后讨论了几类关键仿真模型的建模过程。

分派问题的矩阵型算法

分派问题是运筹学中一个具有实际应用价值的问题,文献〔1〕中已介绍了一个名叫“匈牙利解法”,这是目前最好的算法。但是这一算法还比较复杂,计算量较大,同时,在计算机上实现求解有一定困难。本文将提出一个新的算法——矩阵型算法,可克服上述不足之处。本算法既适用于笔算,也适用于计算机解算,从而可使用计算机求解较为复杂的分派问题。

一种基于Multi-Agent协作的战场传感器网络数据融合架构

本文着眼于战场传感器网络数据融合问题,分析了数据融合的难点与需求,提出了基于多主体协作的Sentinel-Agent数据融合架构和融合校验模型,并对移动Agent任务规划进行了详细研究。