支持多种闪存启动的U-Boot实现方法的改进

标准的U-Boot目前不支持从NAND Flash启动,而现有的修改U-Boot实现从NAND Flash启动的方法无法识别新的大页NAND Flash,也没有进行坏块检测。针对上述问题,提出获取NAND Flash页大小和块大小信息的通用方法,并实现了坏块检测功能。此外,对现有的上电后自动识别系统是从NOR还是从NAND Flash启动的方法进行了改进。将U-Boot-2010.09修改并移植到基于S3C2440A处理器的mini2440开发板上,运行结果表明,实现了U-Boot从NOR和NAND Flash的双启动,扩展了U-Boot的功能。     

带速度控制的能量高效的数据收集算法

无线传感网络中, 在保证节点能耗较低, 从而延长网络寿命的基础上, 减小数据收集时延是数据收集的核心问题。为此, 提出了一种带速度控制的能量高效的移动数据收集方法。该方法首先基于节点剩余能量进行动态分簇, 每个簇形成两个簇头来分担簇头能耗; 然后给小车装载双天线, 使得节点能够MIMO数据上传; 最后利用TSP问题找到一条最优路径, 并对移动小车的速度进行控制, 以便小车能够更快地收集数据。仿真实验结果表明, 该方法能够均衡网络流量, 延长网络寿命; 与其他算法相比, 数据收集时延较短。     

一种基于自然最近邻的离群检测算法

任何涉及k近邻求解问题的算法被应用于处理不同特征的数据集时,参数k值的选择都会明显影响算法的性能和结果。因而,如何选择k近邻算法中敏感参数k值一直是一个研究难点。提出了一种新的近邻关系———自然最近邻,它不需要设置参数k,每个节点的邻居是由算法自适应计算而形成的。针对离群点检测的特殊性,通过确定自然最近邻居搜索算法的终止条件,提出一种基于自然最近邻的新的离群检测算法ODb3N。实验表明,该算法不仅避免了k近邻中参数的选择问题,而且能够更有效地发现离群簇。     

一种高效的网格资源监测算法ACTC的改进算法

资源监控是网格计算的关键组成部分。资源监控算法既要保证网格系统中资源信息高保真度又要考虑资源信息在网络传输中的负担最低。ACTC算法就是为实现以上目的而被提出,但是算法中对资源信息更新量的动态门槛值(d_threshold)计算方式不合理,有可能导致算法演变成低级的单纯依靠时间敏感机制(TSM)来发送资源更新通知,并且算法中遗漏了一些极端情况的考虑。提出了新的d_threshold计算公式和限制条件,进行性能改进和完善,并对改进前后两算法进行实验对比。实验表明,改进后算法提高了资源信息准确性,并使监控系统     

基于流程树的BPEL4WS中流程服务动态优化方法*

针对服务流程建模语言BPEL4WS难以满足用户个性化需求也无法适应动态环境变化的问题,提出了一种动态优化BPEL4WS中流程服务的方法。该方法给出了一种Web服务交互代价计算模型,用来评价用户对Web服务的偏好程度以及实时环境下Web服务交互的现实代价。将BPEL4WS描述的服务组合流程转换为服务组合流程树,并借助领域本体对流程树节点进行语义检查,消除流程树中不合法的流程组合。通过深度优先遍历流程树,利用单亲遗传算法对流程服务进行优化组合。最后给出应用算例,并对用来优化组合流程服务的单亲遗传算法的适用性与     

基于新模糊准则与 DE算法的红外人体图像分割 *

人体目标的抽取是红外人体图像处理的基础 ,为了有效获取红外图像中的人体目标 ,提出了一种新的图像阈值化方法。首先在对模糊熵方法本质分析的基础上 ,通过参数变换定义了一种新的最小化模糊准则 ,然后将差分演化 ( differential evolution, DE)算法与新模糊准则相结合用于快速、有效地获取最佳阈值 ,最后在真实红外人体图像上与其他方法进行了对比实验。实验结果表明 ,所提出的方法不仅能得到理想的分割结果 ,而且 CPU耗时也较少 ,满足实时性处理要求。     

基于本体的可信软件演化框架模型*

为系统化地考虑开放环境对软件可信性的影响和驱动作用,提出了一种基于本体空间并支持动态演化的框架模型。该模型采用本体空间的方法解决用户、系统和环境三者之间交互的语义问题,在此基础上,通过预定义的规则对软件行为的可信性和自主调整的必要性进行评估,依据评估结果从微观层次的规约制导和宏观层次的人机协同在软件生命周期内对其调整、配置与修正。应用实例及测试结果验证了该框架模型的有效性与可行性。     

基于近邻消息传递的自适应局部线性嵌入

针对局部线性嵌入(LLE)降维算法中邻域参数的人工设定及其全局性的缺陷,研究了聚类和降维的内在联系,提出了邻域参数的自适应选取策略,构建了一种聚类和降维的自适应局部线性嵌入(ALLE)算法,为每个样本点设计最佳的近邻搜索空间,自适应选取邻近点计算权值重建矩阵,基于类信息重新定义了重构误差函数。实验表明,新算法更能体现出数学上流形概念的局部坐标化本质,对不相关数据、冗余数据和噪声数据具有良好的鲁棒性,在实际识别问题中体现出优越的性能。     

基于语法模式的产品评论主题词和极性词提取

利用产品评论作为汉语意见挖掘的研究语料,通过定义常用的汉语语法模式（syntax pattern）来提取评论中的评价词（极性词）及评价的对象（主题词）,以此完成汉语意见挖掘中的主题词的提取及极性词提取的任务。     

基于遗传算法的集装箱后方堆场箱位分配策略*

根据重庆港实际情况建立了以提箱时间为制约因素,以最小化翻箱率为目标的集装箱后方堆场箱位分配模型,并针对模型提出了基于遗传算法的解决方案。方案对一次卸船或者进港的一批箱进行全局优化,并考虑其分配对后续集装箱的影响。遗传算法迭代过程中采用适应度函数指数变换防早熟,采用可行解替换法处理约束,并设计最优解保存策略保证最终的优化效果。最后针对实际堆场的不同规模,对方案的优化结果同文献中的其他遗传算法方案进行比较,证明了本文优化策略的优越性和实用性。