提高科学工作流在云环境中的执行效率、降低执行费用受到广泛关注。用户期望的局部QoS约束与工作流的总体执行效率之间往往存在矛盾。针对该现象，在前期的研究基础上提出一种允许违反局部时间约束的科学工作流调度策略。通过对已聚簇的工作流任务集使用任务后向优先合并的方法，可实现任务间空闲时间片的合理利用，进而优化科学工作流的执行时...
为了解决传统负载均衡技术应用到云计算环境中引发的新问题，提出一种云环境下基于LVS集群分组负载均衡算法。该算法首先根据硬件性能计算各节点的权值，将性能相同（或近似相同）的服务器分为一组，每组节点数量相等（或近似相等），负载均衡器定期地收集各节点CPU、内存、I/O、网络利用率以及响应时间，动态改变节点的权值，使用改进算法选择...
目标跟踪是计算机视觉领域一个重要的研究方向，近年来学者提出了众多优秀的目标跟踪算法，但许多算法的低实时性制约了其在应用场景中的有效性。针对这些算法，提出了一个通用的跟踪模型，并针对此模型提出了一个可行的并行优化方案。之后使用SCM算法验证了所提出的并行优化方案。在四核CPU的环境下，并行后的SCM算法相比于未并行的算法取得了3...
今日头条的服务器每天都会产生规模庞大的训练数据，为方便进行训练，这些数据都具有特定的格式和分布特征。使用不同类型的通用压缩算法（字典类型及非字典类型）进行测试，发现单独任何一种算法都无法在满足业务需求（速率需求和CPU占比等）的同时获得较为可观的压缩比。针对今日头条的训练数据，提出了分段聚类压缩和Hash recoding压缩两种策...
近年来，可穿戴设备被广泛地被应用于日常生活。用户量增加造成的可穿戴设备数据重是导致隐私泄漏的一个重要原因。为此，数据匿名化重方法受到了广泛关注。然而，现有的数据匿名化重方法存在两个方面的不足：一方面，现有的数据匿名化重算法可能会造成严重的信息损失或用户隐私数据的泄漏；另一方面，现有的数据匿名化重算法在兼顾保护用户隐私...
设计了一种新的耦合方法——自变量斥耦合，并将其作用于斜帐篷映射来得到一个新的混沌系统。实验显示，这一系统的混沌性质相当优秀。随后，基于该系统构建了一个伪随机比特发生器。接着，用五项统计测试来检测该发生器所生成比特流的伪随机性。最后，计算了所生成比特流的线性复杂度及该发生器的密钥空间大小。所有实验均表明该发生器性质良好...
《计算机工程与科学》是由国防科技大学计算机学院主办的中国计算机学会会刊，是国内外公开发行的计算机类综合性学术刊物，现为月刊。本刊欢迎关于计算机科学理论、计算机组织与系统结构、计算机软件、计算机应用、计算机器件设备与工艺等学科领域方面的来稿。本刊常年设有高性能计算专栏。
由人携带或使用智能设备组成的移动机会网络采用“存储携带转发”的通信机制，通过中继转发来实现节点之间的数据传递。为了改善网络性能，往往需要借助节点的社会属性来进行中继选择和制定转发策略。然而，在已有的传输机制中，往往只是利用节点的部分社会属性，不能完全反映出节点之间的社会关系。为此，提出了一种新的基于混合社区的数据...
对Intel dpdk数据包捕获技术进行了深入研究，对其优缺点进行了详细的分析。在此基础上，利用dpdk设计并实现了一套基于Linux的数据包捕获系统，成功地将其应用于千兆网络安全防护系统中。使用BPS软件对基于dpdk的网络安全防护系统与基于pf_ring的网络安全防护系统进行仿真分析,结果表明dpdk对整体系统性能的提高成效显著，取得了良好的效果，验...
经典MVDR算法在GPS压制式干扰环境下的表现出色，为分析MVDR算法在欺骗式干扰环境下的性能，根据该环境下信号、干扰的功率都淹没于噪声功率之下的特点，推导出阵列天线采用MVDR算法后的方向图增益和输出信干噪比的近似表达式。通过仿真实验，分析验证了MVDR算法在欺骗式干扰环境下失去了抑制干扰能力的原因，并讨论了影响阵列输出信干噪比变化...
现如今数字图书馆所的大部分数据只包含图书资源的相关信息，并没有用户属性与图书资源共同的数据，使得分析者不能从现有数据中分析出更多的信息，对有些科学研究造成困扰。建立一种用户属性与图书信息共同的匿名方式，首先将所有图书使用图书分类号进行重新编码，其次根据重新编码的稀疏情况将整个数据进行划分，最后在每个划分中使用置换方法...
提出了一种基于带密钥的广义Arnold变换和量子混沌映射的图像加密算法。首先，利用二维Logistic映射产生初始条件和参数；其次，利用带密钥的广义Arnold变换对彩色图像的像素值进行置换；最后将初始条件和参数代入到量子混沌系统中，由该系统产生的一系列伪随机数与图像的像素值进行异或，改变各个位置的像素值，进而达到加密的效果。为了提高加...
提权攻击是针对Linux系统的一种重要攻击手段。根据提权攻击所利用的漏洞类型，一般可将其分为应用层提权攻击和内核提权攻击。现有的防御技术已经能够防御基本的应用层提权攻击，但是并不能完全防御内核提权攻击，内核提权攻击仍是Linux系统面临的一个重要威胁。内核提权攻击一般通过利用内核提权漏洞进行攻击。针对内核提权攻击，分析研究了基...
基于时间分割加密是一种典型的密码方案，可以将解密权委托给解密者，从而减轻原解密者的解密负担，具有广泛的应用前景，但研究成果相对较少。基于身份加密可直接将用户的身份标识作为公钥，简化了公钥证书的管理，近年来受到广泛关注，研究者提出很多方案。根据基于时间分割加密和基于身份加密在算法构成和安全模型两方面的区别与联系，提出一...
对六个签密方案进行了安全性分析，指出它们都存在保密性的安全问题，其中两个方案还存在不可伪造性的安全问题。对每一个安全问题都给出了具体的攻击方法，并使用加密部分绑定发送者、签名部分绑定接收者、验证等式不含明文信息和部分私钥生成时绑定公钥的方法对每一个方案给出了改进措施。对改进后的方案给出了随机预言机模型下的安全性证明。...
软件系统因具有节点众多、节点间联系复杂、随时间演化、自组织临界等特性可将其视为复杂系统。在软件安全领域，对软件体系结构的分析一直是研究的重点。软件体系结构具有自身的脆性，这体现在软件系统的运行过程会出现由于内部组件失效或外部攻击而导致的级联故障乃至系统崩溃。首次将软件系统视为复杂系统，对软件体系结构的脆性进行相关分析...
模块化是软件工程的一种方法,近年来被引入到本体领域,用以支持本体的重用和本体的整合。 已有的工作没有讨论同时含有TBox和ABox的本体知识库的模块化的相关问题。在定义本体知识库的模块和知识库的保守扩充的基础之上，给出了知识库保守扩充的验证算法，并且从理论上证明可用知识库的保守扩充的验证算法来验证一个知识库是否为另外一个知识库...
针对全景图像镶嵌中累积误差的问题，提出了一种基于多次柱面投影的变换基准图策略。首先，为了将累积误差有效地分散到各相邻图像之间，并减少柱面投影变换的计算量，算法利用相位相关和多分辨率分解法对柱面投影算法进行了改进；然后，利用改进变换基准图的分层匹配策略对图像序列进行镶嵌，避免了误差的单向累积；最后，运用拉普拉斯算子对镶...
一直以来，小样本问题是人脸识别应用面临的一大难题。针对在实际人脸识别过程中存在的样本不足的问题，首次提出基于QR分解重构虚拟训练样本的算法。该算法使用Q与R的部分信息构造出与原始人脸图像具有一定差异性的虚拟样本，增加了人脸图像更多可能性变化的有效特征，扩大了训练样本集，然后对原始样本和虚拟重构样本协同表示的结果进行加权融...
根据稀疏表示分类器的分类准则，提出了一种稀疏表示分类器最佳判别的投影方法。该方法优化两个目标，一是数据集的类间和类内稀疏重构误差，二是数据集中区分度。优化结果使样本投影到低维空间中，确保SRC具有更好的分类性能。在AR和Yale数据库上进行人脸识别实验，并与几种流行的方法进行了比较，结果表明所提出的方法具有良好的有效性和鲁棒...
随着神威·太湖之光以125P的峰值性能登顶Top500榜首，超级计算机研制中的一个重要里程碑结点100P系统已被攻克，下一个高峰“E级计算机”正成为各国竞逐的新目标。2016年科技部适时启动了E级计算重点专项，拉开了我国研制E级超级计算机（以下称E—HPC）的序幕。国防科技大学计算机学院牵头，联合相关单位承担了专项第一批唯一单列的基础前沿探索...
视频图像中运动目标检测是机器视觉领域的重要研究内容，旨在将序列图像中的背景和前景进行有效分离。在研究几种典型运动目标检测算法的基础上，提出了一种基于低秩表示动态更新投影的在线运动目标检测算法。采用低秩表示方法对若干连续视频帧进行低秩分解，并将分解所获得的低秩部分对应的左奇异值矩阵的正交补引为投影矩阵；再构建投影模型，...
图像边缘是图像分析和识别的基础，图像边缘信息的准确性和完整性对后续图像分析和识别有重要影响。为实现图像边缘有效提取，提出一种利用数据场和图像欧氏距离的图像边缘提取方法。首先，该方法利用数据场理论构建图像数据场，实现图像灰度值特征空间到数据场势值空间的转换。然后，在对图像数据场的势值计算时引入图像欧氏距离，利用图像区域...
机器学习算法在医学检测与诊断，尤其是乳腺肿瘤分类检测与诊断中扮演愈发重要的角色。分析比较了几种经典机器学习分类器在乳腺肿瘤分类检测中的性能，并从准确率、灵敏度、特异性及执行效率等方面对各分类器的性能进行了评估比较，根据在不同数据库上的实验结果，总结了各机器学习分类器在乳腺肿瘤分类中的性能特点：线性判别分析和极限学习机...
针对协同优化过程对初始点敏感以及容易陷入局部最优点的问题，提出了一种改进的协同优化算法。改进后的协同优化算法综合考虑学科级优化设计点与系统级设计点的距离以及子学科级内部最优设计点，能较好地减弱优化结果对初始点以及松弛因子选择的依赖性，更容易找到优化问题全局最优设计点。最后，通过两个经典算例验证了改进算法的有效性及稳定...
受人类进化过程的启发，提出了一种双系统协同进化的基因表达式编程算法DSCEGEP。DSCEGEP由自然进化系统和人工干预系统组成。人工干预系统包括个体干预和种群干预。个体干预是依据基因库对种群中的个体进行去劣和增优操作，旨在改善种群中个体的质量；种群干预通过引入随机和镜像个体来提高种群的多样性和全局寻优能力。与权威文献中改进的...
研究了一种基于LDA分类器的模式识别方法，比较了五种特征参数组合方式，分析了无关联线性判别分析ULDA和PCA两种降维方法，通道数量和窗口长度对肌电信号分类的影响，最后应用LDA分类器对降维后的数据进行分类。实验结果表明：均方根和四阶AR系数两种特征组合在4通道和8通道下的准确率分别可以达到90%和96%，增加通道数量或特征数量可以进一步...
研究复杂疾病与SNP之间的相关性是生物信息学最为重要的任务之一，然而基因分型的巨大花费却限制了其发展及应用。因此，选择部分有代表性的SNP（即标签SNP选择问题）进行研究，从而降低研究所需费用就显得十分必要。近年来，已有一些算法被提出用于解决该问题，但是大多数方法在预测精度及标签选择数目等指标方面仍未能达到实际应用的需求。据...
在LNG储罐穹顶液压整体提升技术中，不仅要保证各个提升吊点的位移精度和负载均衡控制，又要保证系统在提升过程中的平稳性。常规PID控制方式能够实现提升系统的同步控制，但由于控制参数不能根据负载的改变进行实时调整，导致液压整体提升系统在提升过程中会因速度波动而产生提升不平稳性。模糊自适应PID控制器可以实现控制参数的实时改变。运...
ID3算法是目前最具有影响力的一种决策树构造算法，但仍然有许多的缺点，例如在多值属性偏向方面的问题、计算时间复杂度高、效率不高等问题。提出了一种基于斯皮尔曼等级相关系数的ID3决策树构造优化算法，利用相关系数克服了ID3算法在多值属性偏向方面的问题，在一定程度上提高了算法的分类准确率。利用相关数学知识对计算过程进行了化简，减...
购物车(0)