探讨了一种利用复杂事件处理技术处理RFID高层业务逻辑的机制.通过用复合事件来表达RFID应用系统中常见的高层业务逻辑,将对业务逻辑的处理转化为RFID中间件对复合事件的检测.从RFID中间件检测行为的角度探讨了在这一转化过程中事件定义和事件检测的若干关键问题.基于有色网定义了RFID事件流检测网系统作为RFID事件检测模型的描述工具.给出了事...
本文针对EPCIS发现服务在大规模应用和数据安全方面的需求,基于＂集中式索引＂模式给出了EPCIS发现服务系统的一种体系结构.首先,使用TIOA语言从高层对整个系统基本功能进行了规约.然后,为了使系统在实际应用中负载均衡、具有高性能和可扩展性,又给出了一种基于Pub/Sub的多服务器分布式系统体系结构,并对该分布式系统的各个组成分别进行了规约....
在企业管理软件中业务构件可以通过参数化和配置技术被复用以适应业务需求的变化,这种构件粒度大、可变参数多、结构复杂难于开发.为了提高业务构件的开发效率,确保开发正确性,本文提出一种面向大粒度构件,基于模式的构件代码生成方法.从已有应用系统中抽取业务构件的典型软件模式,定义一种支持多种编程语言的模式描述语言,用其构造基于模式的非...
人脸是一种典型的图像感兴趣区域,面向视觉感知的分级人脸区域图像加密增强了图像加密的针对性和灵活性.本文针对索引图像的特点,提出了一种基于颜色索引表加密和空间位置加密的人脸区域分级图像加密算法.通过不同的密钥对颜色索引表和图像矩阵分别加密,实现了对索引图像人脸区域的两级加密.第一级加密后保留了少量图像中人脸的感知信息,可以用...
图像感知哈希（Perceptual Hashing）是一门新兴技术,它通过对图像感知信息的简短摘要和基于摘要的匹配,来支持图像的认证和识别,具有广泛的应用前景.目前关于图像感知哈希的研究主要集中在图像特征的提取上,但是特征的选择缺乏对人眼视觉特性的考虑.本文从不同的侧面提出几种基于人类视觉系统的图像感知哈希算法.通过这几种算法之间和已有传统...
自适应隐写用于将适量的消息比特嵌入到载体以取得感知质量和容量的最佳折衷.本文提出一种基于量化嵌入机制的自适应隐写方法,并基于该方法将秘密消息比特嵌入到由Hilbert填充曲线顺序构造的三像素组的两像素差中.由于充分利用图像本身的感知特性构造了量化嵌入使用的分割码本,所提算法在感知质量和容量上具有较好的综合性能.
传统机器学习方法认为不同的学习任务彼此无关,但事实上不同的学习任务常常相互关联.迁移学习试图利用任务之间的联系,利用过去的学习经验加速对于新任务的学习.机器学习各分支都已展开了对迁移学习的研究.本文综述了强化学习的迁移技术,依据认知心理学的理论将现有技术分为行为迁移和知识迁移两大类,并介绍、分析了各自的特点,并提出了一些开放...
变化尺度进行签名序列的相似性描述有利于获得更准确的相似性描述结果.本文定义了签名序列的变化尺度的谱核矩阵,在多个尺度的核变换空间上进行序列的相似性描述,并利用半定规划对多尺度谱核矩阵进行优化,结合支持向量机建立起一种能够自动优化签名序列多尺度相似性描述的认证方法.该方法能够适应不同个人的签名特点,克服统一尺度下相似性描述的...
本文提出了一种用于聚类分析的加权聚类算法,通过利用拉普拉斯权,将聚类对象之间的结构信息自动转换为对象的权重.由于拉普拉斯权能够描述数据的邻域结构,从而能够更好的聚类.该加权聚类算法在性能上比经典聚类算法有较大改进,还具有对孤立点鲁棒、适合类别不平衡数据聚类、对聚类个数不敏感等优点.人工数据集以及UCI标准数据集上的实验证实了本...
标准的SVM对于训练集具有O（l3）的时间复杂度和O（l2）的空间复杂度,2005年提出的CVM具有线性的时间复杂度和与训练集大小无关的空间复杂度.本文结合粗糙集和CVM,提出了一种新的多类分类RSCVM方法,该方法对二类CVM定义上近似和下近似,然后扩展到多类情形.本文最后给出在真实世界数据集上的实验结果及其分析,显示RSCVM方法具有快速和产生较少支...
半监督学习是近年来的一个研究热点.协同训练（co-training）是利用未标记数据来提高传统监督学习性能的一种半监督学习范式.本文提出一种基于随机子空间的协同训练算法（RAndom Subspace CO-training,简称为RAS-CO）.该算法探讨多视图的协同训练.用随机判别的理论分析了算法的分类精度和泛化能力.讨论了随机子空间的维数和个数对分类性能的影响...
为了研究桩基缺陷的快速和准确的分类方法,依据支持向量机（SVM）理论,采用多层分类的方法,改进了一对一SVM多分类器结构,构建了二层一对一SVM多分类器模型,提出了二层多分类计算方法.与BP神经网络相比,二层SVM分类器的学习训练快捷,分类处理的实时性能好,对小样本测试环境的适应能力强,并且具有较好的分类准确率.该方法适合于分析训练样本数量...
为了解决多智能体系统中agent在形成联盟的时候不能同时保持系统全局优化解和联盟的稳定性问题,提出了一种联盟形成时的奖励策略,对于在联盟中执行任务的agent给以适当奖励,从而使得联盟在达到全局最优化解的同时保持稳定.在实验中,以Postman问题作为例子,对三种联盟形成策略即Shapley值策略、均分策略和奖励策略进行了比较.数据表明Shapley值策...
为了评估网络信息系统的安全风险,提出了基于智能规划的信息安全风险过程建模方法：使用规划领域的定义语言描述信息安全的风险领域和风险问题,修改后的bifrost规划引擎调用相关算法构建系统所有的渗透路径,最后通过Graphviz Toolkit接口绘制出规划渗透图表现系统安全风险过程.
对于复杂的非线性和非平稳时间序列预测,基本的支持向量回归（Support Vecotr Regression,SVR）在线算法无法有效兼顾执行效率和预测精度.本文首先采用局部SVR进行时间序列建模预测,同步计算在线更新序列数据预测的残差,并采用Online SVR对残差序列进行混沌时间序列预测,将预测残差值实时补偿到局部SVR模型预测输出.实验结果表明,新方法在执行效...
不同种类的物品在供应链中的移动形成不同的物品工作流,通过对这些物品工作流的挖掘,能够发现不同种类物品的流向和主要流转路径等信息,进而基于这些信息对供应链过程进行管理和优化.本文提出了一种基于RFID数据集的物品工作流挖掘方法,其中定义了一种基于Petri网的物品工作流网,讨论了物品工作流网所支持的几种物品工作流模式,给出了基于RFID数...
本文将描述逻辑中基于个体的推理方法引入到RFID信息服务的/订阅系统中,利用时间本体来描述事件之间的时序关系,通过判断事件断言集与订阅的一致性来解决语义匹配以及与时序相关的复合事件与复合订阅的匹配问题,并给出了订阅语言和匹配算法.实验结果表明,匹配算法的效率能够满足实际应用的需要.
本文结合P2P技术,提出了分级P2P RFID编码解析网络结构.并基于改进的kademlia算法,在该网络中实现了RFID编码解析服务.实验数据表明,分级P2P RFID编码解析网络相对于基于DNS技术的EPCglobal ONS,具有负载均衡、可扩展性好、能有效应对单点失效等优点.最后,本文给出分级P2P RFID编码解析网络需要继续深入考虑的问题.
本文基于高频地波舰载OTH（Over-The-Horizon）雷达后向散射回波信号的物理模型,在理论上分析并导出了揭示雷达平台运动、雷达系统参数、目标物理属性以及目标运动特性之间内在联系的舰载高频地波OTH雷达回波信号在Doppler域里的频谱展宽方程;深入分析了高频地波舰载OTH雷达平台运动对雷达回波信号高频相位的调制机理及平台运动对回波信号Dopple...
现有的各种机器学习方法在面对数据的动态模糊性问题时,面临严峻挑战.本文主要针对数据的动态模糊性,给出了一类动态模糊机器学习模型,及其局部线性嵌入算法和改进的局部线性嵌入算法,并对算法的稳定性进行分析,通过实例验证说明算法是有效的.
国际对象管理组织提出模型驱动软件体系结构（MDA）,以模型建立与模型转换为中心的思想为软件开发带来了新变革,但OMG并未给出各层次具体模型与建模理论.为了对随需应变的企业管理软件开发提供一组理论与方法支持,本文提出一种可互操作、可配置与可执行的企业模型驱动体系结构ICEMDA：面向过程的ICE-CIM、面向对象的ICE-PIM、面向模式的ICE-PSM...
从文档承载信息的抽象程度,提出了文档分层的思想,分析了以流式办公文档和固定版式文档为主的不同层次文档之间的关系.利用Tagged PDF,成功尝试了在固定版式文档中蕴含和提取办公文档信息,说明固定版式文档中容纳结构化办公文档格式的可行性,指出文档格式标准应贯通两种文档格式,形成完整的标准体系.
针对目前各种视频内容认证算法缺乏统一的评测环境及评测标准的问题,通过探讨视频认证算法性能的影响因素及其评价标准,结合算法测试评估需求,搭建了一个同时具备管理功能和算法测试功能的视频认证算法测试平台,该平台主要实现对压缩域的视频认证算法进行测试.借助这个平台,本文选用20个不同类型的视频测试序列,对四种典型的认证算法从鲁棒性、...
Co-training算法要求两个特征视图满足一致性和独立性假设,但是,许多实际应用中不存自然的划分且满足这种假设的两个视图,且直接评估两个视图的独立性有一定的难度.分析Co-training的理论假设,本文把寻找两个满足一致性和独立性特征视图的目标,转变成寻找两个既满足一定的正确性,又存在较大的差异性的两个基分类器的问题.首先利用特征评估函数建...
利用GPU的强大浮点数计算能力和并行处理能力,提出一种完全基于GPU的具有真实感三维实体模型快速绘制方法.本文利用现代图形加速卡中GPU的可编程管线,实现了快速的网格生成及简化.在保证不改变网格的拓扑结构的前提下,调整网格,使能量方程的数值尽量降低,从而大大降低线性曲面中三角形的数量.实验结果表明,该方法能够实现实时的三维实体模型快速...
统计语言模型在实际应用中显示出了不俗的效果,但由于语言的灵活性,模型的数据稀疏问题始终不能避免,现有的平滑方法只考虑了模型中元素出现的频数,没有考虑到语言的使用是随着时间变化的.本文分析了模型中词语随着时间的变化而出现的频数变化情况,利用时间序列模型分析中的预测方法获得下一个阶段的数据来估计模型的参数,提出了一种对在时间线...
歌曲风格的自动分类技术研究,是音乐信息检索领域中一个重要课题.本文主要讨论了对中国民歌地域风格自动分类中不同特征选择方法对于分类性能的影响.论文选用10个不同地域的1392首原生态中国民歌,进行了地域风格的分类实验.实验结果表明：在多种分类器的试验中,SVM分类器的分类准确率最高;在多种特征选择实验中使用SVM与Active Feature Selectio...
本文提出了一种度量特征区分度的定义,进而提出一种基于聚类的特征选择方法CBFS.该方法时间复杂度与数据集的大小和特征个数成近似线性关系,适合于大规模数据集中的特征选择;该方法对数据类型没有限制,适用于混合类型数据.在UCI数据集上的实验结果表明,与文献中的方法相比,本文方法具有较好的性能,说明提出的特征选择方法是有效和实用的.
提出一种抑制时频分布交叉项的新方法,该方法在Wigner-Ville分布（WVD）的基础上,引入一相位校正函数,可抑制信号的非线性导致的自交叉项影响.对于多分量信号,文中采用洁净（CLEAN）技术对每个信号分量进行带通滤波,抑制了信号分量间的互交叉项影响.该方法在抑制时频分布交叉项的同时,保持着较高的时频聚集性,计算机仿真实验验证了本文算法的有...
本文针对互联网的数据量的不断增加,准确搜索引擎的作用日益困难的问题,为了提高搜索引擎返回结果结构化聚类的效果,让信息的定位更迅速,本文采用基于标签的聚类算法,并使用自然语言处理技术中的依存句法分析和词典资源,深度挖掘语义结构,提出基于优化初始选择的K均值聚类方法.本文深入分析K均值聚类算法特点,并利用类别标签技术对该算法进行有...
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