潜在属性空间树分类器

提出一种潜在属性空间树分类器(latent attribute space tree classifier,简称LAST)框架,通过将原属性空间变换到更容易分离数据或更符合决策树分类特点的潜在属性空间,突破传统决策树算法的决策面局限,改善树分类器的泛化性能.在LAST 框架下,提出了两种奇异值分解斜决策树(SVD (singular value decomposition) oblique decision tree,简称SODT)算法,通过对全局或局部数据进行奇异值分解,构建正交的潜在属性空间,然后在潜在属性空间内构建传统的单变量决策树或树节点,从而间接获得原空间内近似最优的斜决策树.SODT 算法既能够处理整体数据与局部数据分布相同或不同的数据集,又可以充分利用有标签和无标签数据的结构信息,分类结果不受样本随机重排的影响,而且时间复杂度还与单变量决策树算法相同.在复杂数据集上的实验结果表明,与传统的单变量决策树算法和其他斜决策树算法相比,SODT 算法的分类准确率更高,构建的决策树大小更稳定,整体分类性能更鲁棒,决策树构建时间与C4.5 算法相近,而远小于其他斜决策树算法.     

基于折半运算的快速双基数标量乘算法

为了提高椭圆曲线标量乘法效率,对二元域上椭圆曲线的基于双基数的标量乘法进行改进。在底层域推导出直接计算3^kP的快速算法,该算法只需一次求逆;新设计的以1/2和3为基的双基数编码可结合高效的直接计算3^kP和折半运算,基于该双基数编码的标量乘算法只涉及到点加运算、折半运算、三倍点和直接计算3^kP,底层域运算复杂性得到降低,在NIST推荐的椭圆曲线上比Dimitrov算法效率提高70%以上,比Wong方法提高10%以上。     

一种基于加法链的快速标量乘算法

给出一种标量的串长加法链算法来提高椭圆曲线标量乘法的效率。新的标量乘算法结合底层域直接计算2Q+P、2^nR+S算法,使用大小窗口法将串长算法和滑动窗口算法结合,加法链长度、存储空间和预计算都减少,其效率比二元法提高53%,比NAF法提高47.5%,比串长算法提高46.2%,比Windows法提高42.2%。     

一种适用于无线医疗传感器网络的基于区块链的无证书聚合签名方案

随着无线通信技术的迅速的发展,无线医疗传感器网络正在推动着智能化医疗的进步.医疗传感器节点能够收集病人的医疗数据,并将其传输给医生进行诊断与治疗.但是,无线医疗传感器网络中的通信安全、病人的身份隐私以及对集中式服务器过度依赖等问题亟待解决.针对上述问题,提出了一种适用于无线医疗传感器网络的基于区块链的无证书聚合签名方案.该方案无需集中式的医疗服务器,通过基于分布式哈希表存储机制以链上-链下的方式存储医疗数据,保证了医疗数据的安全和去中心化存储;同时,本文方案通过智能合约技术实现医疗传感器节点在许可区块链上身份来源认证.在随机预言模型下证明了该方案具有不可伪造性,并且满足可追踪性,匿名性等安全需求.与现有其他相关的方案相比,该方案在签名和验证阶段的计算和通信开销更具优势.     

僵尸网络检测技术研究

由于全球网络都在遭受日益广泛的僵尸网络所带来的威胁,因此,必须加大对其防治.僵尸网络检测的方法分为三个部分:“僵尸网络静态特征检测技术”、“僵尸网络动态特征检测技术”、“僵尸网络混合特征检测技术”,分别指出了僵尸网络静态特征检测技术的缺陷就是误报率高、僵尸网络动态特征检测技术缺乏先验性和处理数据量大等缺点,最后指出,把...     

有限域上非本原BCH码的对偶包含判定

 循环陪集在经典和量子纠错编码理论中具有非常重要的作用.根据CSS编码定理知,利用经典BCH码构造量子BCH码时需要判断经典BCH码是否包含其对偶码.本文给出了循环陪集的若干重要性质,根据这些性质得到了判断有限域上非本原BCH码是否包含其对偶码的准则.本文给出的判断准则时间复杂度为多项式的,并且该判断准则对本原BCH码也适用.     

现代物流系统中基于路径的RFID立方体构建方法

为有效地存储和管理海量数据,提出了一种基于路径的射频识别技术数据立方体构建方法。该方法不受射频识别技术系统的物理分布影响,只与路径数据库的规模有关;在最小兴趣层和观察层之间,选择物化某些立方体单元,以保证能够快速构建立方体结构和较快响应系统不同用户的路径查询。理论分析和实验结果表明了该方法的有效性。     

耦合中心游移和双权重因子的鲸鱼算法及应用

针对鲸鱼优化算法（WOA）收敛精度低、收敛速度慢、易陷入局部优化等问题,提出耦合中心游移和双权重因子的鲸鱼算法（C-A-WWOA）。该算法采用中心游移和边界邻域更新策略,提高了种群质量、收敛精度和收敛速度;通过算法参数的非线性改进,平衡了算法的局部开发与全局搜索能力;还采用双权重因子对后期种群进行随机扰动,以避免算法后期陷入局部最优。通过18个测试函数的计算表明,相较于WOA和其他改进方案,C-A-WWOA在没有增加算法复杂度的基础上,提高了收敛精度和适用性。同时,不同改进策略下对算法性能的影响排序为：C-A-WWOA>W-WOA>C-WOA≈A-WOA>WOA;此外,改进算法在两个工程结构设计实例的应用中,也验证了其有效性和优越性。     

一种自适应最大拒绝鉴别分析及其鉴别矢量集

针对 MRC-Boosting方法中的弱分类器二值化以及鉴别矢量不正交等问题,提出一种自适应最大拒绝鉴别分析(AdaMRDA),进一步提高分类性能。通过已抽取的鉴别特征到期望中心的距离,设计一种自适应权重调整方法,使得后面得到的鉴别矢量更加有利于分类,并且给出最佳正交鉴别矢量集的求解方程。最后,通过在2个数据库上的实验证明,AdaMRDA方法在分类性能上明显优于MRC-Boosting方法及相关方法。     

采用有限元法的一种超冗余操作臂承载能力的研究

针对如何确保关节型机器人操作臂承载能力的问题,以一种九自由度的操作臂为探讨对象,充分利用UGNX6.0软件的结构有限元模块,对其臂部连杆展开强度、刚度分析和模态分析等方面的研究.通过求解与分析,得到本冗余操作臂在载荷作用下的应力分布与位移变形的情形,以及前六阶的自振频率与振型.为后续物理样机的研制和改进提供一定的理论依据.