一种基于非下采样剪切波变换的医学图像配准方法

针对经典弹性配准方法在医学图像应用上计算复杂、方向信息不足的问题进行了研究,提出一种基于非下采样剪切波变换（NSSTR）的医学图像配准方法。利用剪切波能够对各个尺度、方向和位置实现较好定位的优势,先用该算法对医学图像作非下采样剪切波变换,得到各尺度、方向子带的剪切系数,然后对高频、低频的变换图像分别使用不同的配准方法,最后统一到变化网格上得到最终配准图像。实验结果表明,本方法与传统方法相比,不仅具有配准精度高、鲁棒性好的特点,而且计算效率更高。     

单足机器人垂直跳跃动态特性研究

单足机器人一个跳跃周期经历触地相和腾空相两种约束状态,针对机器人触地相落地碰撞、缓冲、起跳,腾空相起跳冲击和伺服定位各过程,综合应用动力学、热力学、流体力学、碰撞和控制理论等建立了机器人一个跳跃周期的综合数学模型.在Matlab上建立了机器人一个跳跃周期的联合仿真模型,对影响单足机器人落地碰撞、起跳冲击和跳跃高度的主要因素进行了仿真研究,得出了实现机器人增高跳跃、减高跳跃和等高跳跃时各影响因素的取值范围和较佳值,包括机器人落地时刻气缸下腔气压预设值和活塞相对坐标预设值,起跳过程气缸充排气转换相对坐标等因素影响跳跃高度、落地碰撞和起跳冲击的规律性认识.搭建了单足机器人垂直跳跃实验台,针对各主要影响因素对机器人跳跃过程的影响规律进行了实验研究,实验结果与仿真数据吻合良好.     

基于信息熵的DNS拒绝服务攻击的检测研究

DNS服务器在Internet中具有至关重要的作用,对它进行攻击会影响网络向用户提供正常的服务。DNS Query Flood攻击是最为常见的一种攻击方式,它向DNS服务器发送大量伪造的域名解析请求,消耗DNS服务器的资源,造成拒绝服务。及时检测到此类攻击的存在至关重要。在研究DNS解析过程的基础上,总结DNS Query Flood攻击的特点;根据攻击的特点,结合信息熵来判断网络是否出现异常;利用滑动窗口机制来确定是否存在攻击。     

基于半监督图聚类的项目主题模型构建方法

项目文档主题表征的好坏直接影响后续评审专家的推荐效果.为有效利用项目文档片段之间的关联关系进行项目主题分析,提出一种基于半监督图聚类的项目主题模型构建方法.该方法首先分析项目文档的结构特点,提取项目名称、项目关键字等能表征主题的结构信息,结合专家证据文档、专家主题关系网等能表征专家主题的外部资源,定义及提取项目文档片段之间的关联关系特征;然后,利用不同类型的关联关系计算项目文档片段之间的相关性,构建项目文档片段间的无向图模型;最后,利用已标记关联关系特征作为聚类的监督信息,采用半监督图聚类算法对项目文档片段进行聚类,从而实现项目主题的提取.项目主题提取对比实验结果验证了所提方法的有效性,项目文档结构化特征、专家证据文档以及专家主题关系网对项目主题模型的构建具有一定的指导作用.     

一种基于节点位置和密度的非均匀分簇路由算法

分析了现有分簇路由算法,提出了基于节点位置和密度的非均匀分簇路由算法。簇头选举阶段,考虑了节点的剩余能量,并引入竞争机制进行簇头选择;成簇阶段,综合考虑节点与基站的距离、节点密度以进行非均匀分簇,达到节点能耗均衡的效果,同时解决路由热区问题;簇间路由阶段,通过设立通信簇头节点,使簇间数据转发任务从簇头中分离,簇头节点只负责簇内的数据收集和融合,而通信簇头节点负责簇间数据传输,减少了簇头的能量消耗。实验结果表明,改进后的路由算法能够有效地均衡网络负载,并显著地延长网络的生命周期。     

医学图像配准分类研究

医学图像配准是医学图像研究领域的一项重要课题。配准种类包括刚性配准和非刚性配准,配准形式包括不同个体间的配准以及同一个体不同图谱的配准。介绍了基于处理流程和基于图像特征的图像配准方法以及基于变形模型的图像配准三大类。非刚性配准比刚性配准在稳定性和计算效率等方面要求更高,技术难度更大,同时具有更重要的应用意义。随着计算机技术的应用和发展,非刚性配准成为一个非常活跃的研究领域,相关的模型和方法 备受关注。     

基于BP神经网络和模糊推理系统的短时交通流预测

本文研究短时交通流预测。短时交通流预测是智能交通系统研究和实践的必要基础。本文提出和建立了一个短时交通流量预测模型,该模型利用一个基于规则的模糊系统,非线性地组合BP 神经网络模型和自适应卡尔曼滤波模型的交通流量预测结果,使得短时交通流量的预测结果更加准确可靠。该模型将传统方法和人工智能方法有机结合,一方面,利用人工神经网络强大的动态非线性映射能力,从而提高预测精度;另一方面,充分发挥卡尔曼滤波的静态线性稳定性,解决了单独使用BP神经网络进行预测时识别率不理想和可信度不高的问题。实验结果表明,本文提出的短时交通流预测模型具有较高的准确度和可靠度。     

一种基于散列链的自适应网格安全路由协议

LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)路由协议是无线传感器网络拓扑控制中最具代表性和重要性的算法之一。针对LEACH路由协议簇头分布不均匀,节点死亡率高,易产生路由空洞及其所面临安全威胁等问题,提出一种基于散列链的区域划分网格自治安全路由协议LEACH-SEED。剔除低能量节点入选簇头的权利,改进簇头选举机制,簇头选举完成之后,每个簇头节点随机从散列链组成的密钥池中分配q个链密钥,其他节点利用单向哈希函数和伪随机函数生成通信密钥,网络遭受攻击后利用网格自治和待选簇头身份标识编号进行网络恢复。实验结果表明,改进的分簇算法能有效地降低节点死亡率,增强抗攻击能力,提高数据融合度,延长网络生存时间。     

国内第三方Android应用市场安全性的检测

根据目前第三方Android应用市场应用存在的重新打包行为,随机选取国内官方的150个应用以及作为对比的第三方应用市场的572个同款应用,设计了Android重新打包应用安全检测系统。该系统先进行相似性计算,细粒度识别出重新打包应用,再通过逆向工程获得其资源文件,根据系统API与权限之间的映射匹配分析其越权行为,并根据构建的方法控制流图分析其权限滥用行为。系统通过并行化处理检测出第三方应用市场存在33.17%的重新打包应用,其中19.58%修改了权限。在修改过权限的应用中,45.95%存在越权行为,27.03%存在滥用权限行为。     

面向动目标围捕的Multi-UUV编队协调控制研究

针对动目标围捕过程对Multi-UUV编队结构的灵活性要求较高的问题,基于欠驱动UUV的数学模型,在目标轨迹能够准确预测的前提下,改进了协调编队运动控制器。协调编队运动控制器的控制目标是在Multi-UUV编队跟踪并围捕动目标过程中,避免Multi-UUV之间,UUV与障碍物以及UUV与动目标之间的碰撞并以稳定的编队结构围捕动目标。将控制器设计过程分解为运动学控制和动力学控制。在运动学控制部分,实现动目标跟踪、UUV之间避撞及UUV偏航角误差为零的控制目标。在动力学控制部分,应用反步法设计实际的控制输入。仿真案例验证了协调运动控制器在动目标围捕中的有效性。