基于核映射的无相关鉴别矢量集算法

针对人脸识别这一非线性分类问题,提出了一种基于核的无相关鉴别矢量集算法。应用了支持向量机中核函数的思想,通过核映射将原空间的非线性分类问题转化为特征空间的线性分类问题,然后在特征空间进行无相关鉴别矢量集的求取。其优势在于:利用核函数不但可以将非线性问题转化为线性问题,而且可以提取样本图像的高阶统计特征。在ORL人脸库中的测试结果表明,与传统的全局正交鉴别矢量集算法及传统的无相关鉴别矢量集算法相比,基于核映射的无相关鉴别矢量集算法有更高的识别率,最高识别率可达到99%。     

一种基于搜索空间分解的报文分类算法

报文分类算法的关键问题是查找准确且快速,最简单的分类算法就是线性查找,该算法的时间复杂度和空间复杂度均为O(N),线性查找的思想简单、易于实现、空间复杂度好,可以和其它算法混合使用,进而提高算法的分类速度。快速的分类算法采用很复杂的数据结构,牺牲空间来换取时间,甚至过分要求分类的快速性,忽略了空间性。文章根据这一问题进行展开,详细分析了经典的报文分类hicuts算法,分析其时间复杂度和空间复杂度的关系,并提出一种不过分降低分类速度的前提下,有效降低空间复杂度和预处理时间的改进方法。     

基于图像映射法的快速无缝拼接技术

介绍了一种无缝拼接的全景图像生成算法,由于采用了快速图像映射法,传统算法中存在的计算效率瓶颈问题得到有效改善.该算法利用场景的空间连贯性,采用相邻参考像素的可变半径模板对极线进行裁剪,从而将单次搜索从极线复杂度降低到模板半径复杂度.对于无法采用模板进行裁剪的像素,则根据极线几何的保序性,利用已建立映射的匹配关系,找到最近的搜索起点优化搜索.     

多维映射BICM-ID系统的SISO解映射算法

通过修改二维映射下的MAX-LOG-MAP算法的概率计算函数,得到针对多维映射比特交织编码调制迭代译码(BICM-ID)系统的软输入软输出(SISO)解映射公式．提出一种简化MD-TS(Multi-Dimensional Tree-Searching)算法,该算法结合多天线系统下的树搜索算法,选择概率较大的可能发送符号矢量,而不是在整个矢量集合穷搜索,计算复杂度与选择的列表长度成正比．仿真结果表明,多维映射时,BICM-ID系统可以取得更优的渐进BER性能,且采用简化MD-TS解映射算法性能损失仅02dB左右．     

基于映射的增量式数据挖掘算法

数据挖掘算法对于支持度改变及数据集更新的适应性一直都是一个难点。本文根据数据集逐步增加的增量式方法,映射事务模式于线性空间中进行挖掘,并借助了图像在操作系统中显示及存储的特点,提出了一种新的增量式数据挖掘算法IPM-DM。同时,对比分析了其中两种模式映射方法,并与同类算法比较,经过实验证明,算法IPM-DM是有效且可行的。     

基于Logistic和Baker映射的视频加密方法

为保证网络信息传输的安全性,提出一种视频图像加密方法。该方法引入混沌系统中的Logistic映射和Baker映射,结合H.264视频压缩编码特点,利用Baker映射对DCT（Discrete Cosine Transform）变换量化后的块进行位置置乱,改变空间像素的位置;利用Logistic映射产生的伪随机序列生成密码序列,对块矩阵像素的数值进行改变;在熵编码完成后,利用Logistic映射产生的伪随机序列,对0,1二进制串进行漂移的流加密。该算法的计算复杂度低,具有良好的安全性和实时性,对编码压缩性能影响较小。     

哈希算法与语义映射在语料库对齐中的运用

探讨汉英句级对齐软件设计中两项主要技术,即哈希算法与词典语义映射在对齐中的运用。哈希算法能帮助软件从词典大量的英汉词条语义信息中快速提取所需的对应义,结合语义映射,将需要对齐的句子关键词信息进行语义识别,从而有效提高汉英句子对齐效果。     

BICM系统中一种低复杂度的迭代解映射算法

比特交织编码调制(BICM)系统中迭代解映射算法具有与调制阶数和星座点数的乘积相关的计算复杂度,不利于实时应用.为了降低其复杂度,针对采用LDPC编码的BICM系统,提出了一种利用硬判决结果进行反馈的简化迭代算法,并在无反馈信息的首次迭代时采用了基于判决边界的软信息算法.仿真结果表明,算法在高斯白噪声下与软信息迭代算法的性能只有0.04~0.06 dB的差距,但其计算复杂度仅与调制阶数相关,利于实际应用.     

联合多天线选择映射的广义空间调制方案

为了解决广义空间调制(GSM)系统中存在的信道间干扰和天线组合间的高相关性问题，提出了一种名为联合多天线选择进行映射的广义空间调制(JAS-GSM)方案。基于最小汉明距离最大化准则，设计了一种低复杂度的发射天线组合(TAC)优化算法，旨在降低天线间的相关性和计算复杂度。同时，利用优化后TAC的冗余特性，使所有TAC均参与码本映射，并基于最小欧式距离最大化准则设计了高效的联合映射码本筛选算法，以进一步提高系统的误码率性能。通过推导JAS-GSM方案的平均误码率理论边界公式，验证了仿真实验结果的准确性，并完成了辅助联合映射码本筛选算法的设计。仿真实验结果表明，与现有的天线选择方案和GSM变体调制方案相比，所提JAS-GSM方案具有更低的计算复杂度和更高的传输可靠性。     

基于OWL本体的关系数据库语义映射方法的研究

网络环境下不同关系数据库之间普遍存在着语义冲突,为实现系统互访,需要进行语义映射．针对目前关系数据库语义映射方法的不足,提出基于0WL本体的关系数据库语义映射方法,定义了从关系数据库到OWL本体的映射规则,描述了本体环境下语义冲突的检测算法,并针对几种常见的语义冲突给出了相应的解决方法．将关系数据库转换成OWL本体后,增强了关系数据库之间语义互操作的能力,实现了语义层次上的信息共享和交换,可以较好地解决关系数据库的语义映射问题．     

报文分类算法的设计与实现

报文分类是网络交换设备的基础操作之一.针对目前的报文分类算法主要为小规则集或低维的分类问题,提出了一种新的多维快速报文分类算法.该算法通过压缩、分割和索引操作,设计了压缩分割规则表和索引列表结构表这两类数据存储结构,能支持上万条多维分类规则,分类速度快、存储空间小、支持快速更新,适合于软硬件实现.     

Data synchronization algorithm controlled by the intelligent terminal

To integrate different vendors' cloud storage services, we put forward a data synchronization algorithm based on HASH fingerprint information, which combines strictly consistent data synchronization and weak consistent data synchronization. Intelligent terminal controled data synchronization calculation maps HASH fingerprint information into HASH fingerprint information file which is independent of the needed synchronous data. The algorithm is used to calculate the hash code for filename and file content. First we match the filename's hash code and then the file content, which strategy can reduce the requirement for the hash algorithm. The simulation experiment uses the improved BKDR hash algorithm, the results achieve 20000 order-of-magnitude file repeatability test and verify that the data synchronization algorithm can be implemented independently by the intelligent terminal, instead of relying on the server, and can integrate different vendors' cloud storage services.     

《RFC5091》中Tate对算法改进

基于身份的密码体制标准RFC5091,有力地推动了利用Tate构造基于身份的密码体制的发展。制约这种密码体制发展的关键是Tate对的快速运算问题。文章在RFC5091中给出的算法的基础上对Tate对的算法进行了改进,并给出了改进算法。分析表明,改进算法的效率比原算法提高20%以上。     

基于熵理论的真实IPv6地址随机测度分析

IPv6通过EUI-64实现无状态地址自配置的同时也带来用户隐私问题。为此,IETF又引入RFC3041标准以产生有特定时效的无状态随机IPv6地址,提高用户的安全性,但这种元状态随机自配置地址也给IPV6包分类及网络扫描等算法的优化设计带来新的困扰。文章通过熵理论对真实IPv6地址进行随机性分析,并通过逾10万样本数据的随机测度计算后发现：RFC3041产生的IPv6地址具有固定比特恒为0的随机特性。     

基于参数评估的可调节式分组流分类算法

基于决策树的启发式流分类算法目标是建立结点数目尽可能少,树深度尽可能小的数据结构,从而获得较优的时空性能。本文提出的基于参数评估的可调节式流分类算法（PEA：Parameter Evaluation Adjustable algorithm）一方面沿袭目前主流的决策树类流分类算法思想,一方面引入性能参数的概念,并采取调节参数权值的方式获得性能最佳的数据结构。大量测试结果表明,相同条件下本算法对比同类算法能够获得更优的性能结果。     

基于突发数据流的丢包智能区分仿真

针对2种不同TCP算法控制下的数据流,后进入的流量容易引起丢包率增加的问题,提出将网络模型中传输层和网络层的拥塞控制算法相结合,对突发数据流引起的丢包率起到一个缓解作用.在该网络环境下,对随机早期检测算法作了改进,通过仿真,新算法在一定程度上能够区分突发流量,从而降低丢包率,为高可靠性网络的发展提供参考.     

基于辅助种群分类的遗传算法

提出了基于辅助种群分类的遗传算法,该算法克服了辅助种群多样性不好的缺点,利用先验知识将辅助种群分为若干类,分类后辅助种群与主种群杂交更有利于后代的进化,同时也更好保证了种群的多样性.数值试验表明,改进的算法优于当前一些较好的遗传算法,并能跳出局部最优解从而求解出全局最优解.     

组播网络中链路丢包率的测量

为了提高组播网络中链路丢包测量的正确性,提出了以2-state Gilbert模型为链路丢包模型的算法.该算法利用组播网络各链路的丢包率在空间上具有相关性的特点,基于网络端到端的测量,采用最大似然算法(ML)计算网络中各节点状态,然后根据各节点的状态计算出网络中各链路的丢包率.仿真实验表明,该算法具有准确度高、收敛速度快的特点.     

基于小波和神经网络的传感器故障诊断

提出了一种新的基于小波包变换和BP神经网络的传感器突变故障诊断方法。根据小波变换在时域和频域都具有良好的局部化特性对信号特征进行精确定位,根据传感器输出信号的小波包分析提取能量变化率的特征向量,利用BP神经网络进行传感器故障分类。这种方法无需预先建立传感器模型和测量传感器输入信号,通过对小波包系数的削减,减少了冗余数据,提高了故障检测的实时性。仿真实验结果表明了该方法的有效性。     

快速路由器的路由查找和流分类算法研究

分析了路由器的体系结构发展,研究了路由查找算法和流分类算法在快速路由器中的应用。研究表明,基于分段压缩的路由查找算法支持IPv6路由查找,具有合理的存储容量和快速的查找时间;采用按值分支树的多维综合流分类算法支持前缀和范围匹配,可扩展性强,适合大容量规则数据库。两种算法适合在快速路由器中应用。