在硬件实时操作系统中,系统CPU的使用率是系统性能的一项重要指标,如果任务占据了系统的全部CPU,其它任务将无法继续运行,给系统带来灾难性后果。通过分析实时操作系统中软件运行的特点,系统设计需要采取一定容错策略,以提高系统可靠性和容错能力。在μC/OS-Ⅱ实时操作系统下对飞行控制软件中的任务进行实时监测。首先给出在μC/OS-Ⅱ实时操作系统...
哈希函数SHA512是一种目前广泛使用的加密算法,在现代加密学中占据很重要的地位。鉴于拟态计算机高性能和高效能的特点,对SHA512算法进行了深入分析,提出了基于拟态计算机的全流水线结构的实现方案。为了提高算法的运算速率,在关键路径对加法运算进行了优化,并且配合全流水线结构,减少了加密一个数据分组所需要的时钟周期数,提高了数据吞吐率。...
针对卫星获取的大规模数据进行快速数据处理一直是空间信息处理系统建设中的关键。面对空间科学卫星全天候观测、探测载荷类型多、处理算法多样带来的数据处理难题,现有基于CCSDS标准格式的数据分析方法,难以满足目前在轨的多颗空间科学卫星数据处理系统在正确性和时效性方面的要求。针对空间科学卫星探测数据处理特点,提出了一种空间科学数据快...
由于关注点的不同和客观环境的多样性,Web服务组合方法的种类纷繁复杂。如何从零碎散乱的不同决策角度出发来构建可行而高效的组合方法,是现阶段Web服务组合研究中亟待解决的关键问题之一。因此,本研究将注意力放在一套可以帮助Web服务组合实践者选择服务组合方法的决策机制上。考虑到层次分析法可以用来帮助解决这个多阶段多标准问题,分析综合...
基于不同分配策略的云计算任务调度以及任务分配与调度的主要目的,提出了一种新的算法—求解3-SAT问题的基于任务分配与调度的GSAT算法。该算法将3-SAT问题中的每一个变量形成一个任务,在GSAT算法的基础上,引入任务分配与调度指导贪心搜索;同时,在保留原有贪心搜索的前提下,根据任务分配与调度的思想和3-SAT问题的特点,设计了两种新的策略—分配...
为了实现小尺度范围流体场景的实时、真实感模拟,采用弱可压SPH方法对水体进行建模,提出了流体计算的CPU-GPU混合架构计算方法。针对邻域粒子查找算法影响流体计算效率的问题,采用三维空间网格对整个模拟区域进行均匀网格划分,利用并行前缀求和和并行计数排序实现邻域粒子的查找。最后,采用基于CUDA并行加速的Marching Cubes算法实现流体表面提...
事务处理技术是报告信息一致性和可靠性的关键技术,决定了Web服务是否可以应用于电子商务。类型化的数据、信息和知识等资源繁杂冗余,导致资源存储和处理效率低下,长事务的处理过程往往会持续较长时间,使得锁定资源的策略不能一直适用,为了协调事务型资源存储和计算代价,提出了一种投入驱动的事务处理方法。从资源建模、资源处理、处理优化和资...
针对Web服务的可靠性预测已成为服务计算领域的研究热点。为提高已有的针对Web服务可靠性预测方法的性能,提出两种方法。首先,针对基于协同过滤的Web服务可靠性预测方法,对用户的相似性、服务相似性以及预测值的计算方法都进行了适当的改进;其次,将k-means聚类算法与Slope One算法进行集成,进而用于开展Web服务可靠性预测。实验结果表明,相较已...
入侵检测系统对于保障网络安全至关重要。针对传统的单一检测算法很难对不同种类的攻击都有很好检测效果的问题,提出一种结合极限学习机与改进K-means算法的入侵检测方法。基于算法级联的方式,利用新型线性修正单元（PReLU）激活函数对极限学习机算法进行优化,采用设置距离阈值的方式,实现K-means算法自动选择初始聚类中心与聚类簇数目的双重优...
点覆盖是一个著名的NP难解问题,在通信网络和生物信息学等领域具有重要应用。针对点覆盖的研究主要集中在启发式或近似算法,其主要不足是无法实现全局最优。核心化是处理难解问题的一种新方法。提出融合启发式操作和核心化操作的算法框架,利用核心化技术进行点覆盖启发式算法优化。核心化操作挖掘出全局最优的顶点集,而启发式操作改变网络拓扑,...
Wi-Fi技术的广泛应用和部署催生了许多基于Wi-Fi的室内定位技术。近年来,基于Wi-Fi的设备无关定位算法引起了研究人员的广泛注意。设备无关定位算法不需要目标对象携带无线传输设备,而是通过测量目标对象对无线信号传输的影响来反向推断目标对象的位置。由于不需要目标对象携带相关设备,因此可以广泛应用于多种场合,如老人健康护理等。已有的设...
随着移动互联网的快速发展,针对移动手机端的钓鱼攻击越来越普遍。提出一种基于改进的朴素贝叶斯算法的移动平台钓鱼网站检测方案。首先,针对在数据收集过程中会出现空缺值的问题,通过K-means算法对缺失的属性值进行填充,以获得完整的数据集;其次,针对朴素贝叶斯算法计算概率时会出现过低估计的问题,将概率进行适当放大,以解决结果下溢的问题;第...
深度图像直接反映景物表面的三维几何信息,且不受光照、阴影等因素的影响,对深度图像处理、识别、理解是目前计算机视觉领域研究的热点和重点之一。针对深度图像信息单一且噪声较大的特点,提出一种基于组合特征的阈值分割算法,实现对深度图像数据的有效分割。算法首先通过梯度特征对图像进行Otsu阈值分割;在此基础上,分别在不同分割区域内利用深...
针对显著性目标检测在复杂背景下准确率低的问题,提出超复数傅里叶变换改进的条件随机场显著性目标检测方法。首先,建立图像无向图并提取节点特征;然后重构超复数傅里叶变换得到平滑振幅谱与相位谱,获得无向图节点背景抑制权值,从而初步确定多尺度高斯核背景抑制图;最后输入到训练后的条件随机场中,通过增强目标表示得到最终显著性目标区域。实...
基于HTTP的动态自适应流媒体DASH传输协议可以使用户根据自身的终端显示能力和信道条件选择合适的视频质量,是网络视频服务技术的发展方向。如何根据网络吞吐量的变化自适应地选择视频码率,以获得最佳的用户体验质量QOE,在已有的DASH系统中还没有得到很好的解决。提出了一种基于模糊控制的自适应传输算法,将缓存的视频余量以及用户申请的视频码...
针对遥感图像空间分辨率和光谱分辨率不可兼得的情况,结合多尺度变换与稀疏表示,提出一种shearlet稀疏基与引导滤波共同作用的遥感图像融合算法。以IHS融合模型为基础,利用引导滤波作拟合处理,再用shearlet变换分解亮度图像和全色图像,得到图像的高低频子带系数。对低频子图进行稀疏化处理并获取最优稀疏系数,稀疏系数以图像块活跃度取大的标准...
为了解决多主体图像分割的交互分割问题,提出了一种基于SLIC超像素的自适应图像分割算法。首先利用SLIC对图像进行超像素分割处理,把原图像分割为大小相似、形状规则的超像素,以超像素中心点的五维特征值作为原始数据点通过自适应参数的DBSCAN算法聚类,确定多主体数目和分割边界。算法不需要用户交互,自适应确定分割数目。为了验证算法的有效性,...
代价敏感学习中经常考虑测试代价和误分类代价。在实际应用中,一个属性的测试代价常跟属性值的粒度有关,而一个具有多个属性的对象的误分类代价又常受它的属性的总测试代价大小的影响。基于这一点,研究在总测试代价受限的情形下,数据的属性和粒度选择的问题。以最小化数据处理的平均总代价为目标提出了一种方法,该方法能同时选择最优的属性子集...
行人检测已成为安防、智能视频监控、景区人流量统计所依赖的核心技术,最新目标检测方法包括快速的区域卷积神经网络Fast-RCNN、单发多重检测器SSD、部分形变模型DPM等,皆为对行人整体的检测。在大场景下,行人姿态各异,物体间遮挡频繁,只有通过对行人身体部分位置建模,抓住人的局部特征,才能实现准确的定位。利用Faster-RCNN深度网络原型,针对行...
相较于传统感知网络,移动群智感知网络在部署和维护成本上有着较大优势,在智能交通系统中得到了越来越多的应用。交通状态的预测对交通管理系统具有重要意义,从移动群智感知环境下获取的车速数据出发,以支持向量回归算法（SVR）为基础,引入周期性算子,并采用布谷鸟算法（CSA）确定周期性SVR（SSVR）中的主要参数,提出了CSA-SSVR,对道路未来车速...
近年来新浪微博已成为国内重要的社交媒体平台之一,然而该类平台开放的匿名环境给谣言提供了滋生、传播的温床,造谣传谣给社会带来的消极影响不容忽视。传统的基于特征的谣言检测研究主要关注消息文本、用户、传播等方面的静态扁平特征,忽略了对消息传播演化结构和传播群体反应等方面的研究。针对此问题,首先将消息传播的级联模型引入标记传播树...
针对直接逆向建模方法精度低、稳定性差等缺点,提出了一种采用规则化函数为L1/2范数的贝叶斯正则化神经网络逆向建模方法,L^（1/2）正则化使得网络结构具有稀疏性,能够缩小网络的规模、加快网络的训练速度,用贝叶斯正则化方法可以使网络的输出更加平滑,提高网络的稳定性和泛化能力。将此方法应用到Doherty功率放大器的设计中,在已知Doherty主功...
密度峰值快速搜索聚类CFSFDP算法选择聚类中心时需要通过人工在决策图中选择,且最后进行簇核心与簇光晕划分时会将簇的一些边缘部分划入簇光晕中,导致划分结果不够合理。针对以上问题,提出一种聚类中心自动选择及簇核心与簇光晕分割优化的聚类算法。利用异常检测的思想,寻找簇中心权值的异常点,将异常点作为各簇的聚类中心;引入簇内局部密度,实...
针对传统的认知决策技术无法有效应对体系对抗环境具有的不确定性、未知性以及复杂性问题,提出一种基于强化学习（RL）的体系对抗仿真战役层次指控算法。介绍了包含侦察类、打击类、通信类、补给类、修复类以及指控类Agent的UML体系架构,对自主开发的作战仿真原型系统及其作战想定进行了说明,在对战役层次指控Agent认知域描述与假设的基础上,对...
随着在线教育的迅速发展,互联网上的教学资源数量也呈现出快速增长的趋势。针对当前在线学习平台普遍存在着教学资源内容重复、人们难以辨别与选择,导致学习者很难应用这些资源构建适合自己的学习路径的问题,提出一种面向学习路径推荐的领域知识网络构建方法。通过对每个学习对象的预备知识与目标知识进行社会标注,构建相应的领域知识网络,然后,...
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