一种基于混合高斯模型的多目标进化算法

目前,大多数多目标进化算法采用为单目标优化所设计的重组算子.通过证明或实验分析了几个典型的单目标优化重组算子并不适合某些多目标优化问题.提出了基于分解技术和混合高斯模型的多目标优化算法（multiobjective evolutionary algorithm based on decomposition and mixture Gaussian models,简称MOEA/D-MG）.该算法首先采用一个改进的混合高斯模型对群体建模并采样产生新个体,然后利用一个贪婪策略来更新群体.针对具有复杂Pareto前沿的多目标优化问题的测试结果表明,对给定的大多数测试题,该算法具有良好的效果.     

无随机预言模型的盲签名*

近些年来,盲签名的研究取得了很多的成果,但也存在着计算过程复杂、传输效率低、交互次数频繁等问题。基于Boneh等人提出的签名,首先给出一个不包含随机预言模型的盲签名方案。不包括随机预言机,盲签名就是一个可实现的安全的标准方案,而考虑到交互次数问题,该方案还可以引入公共参考串(common reference string, CRS)来完成签名方的非交互零知识证明,使得盲签名算法仅包含两次交互,实现了轮优先round optimal,在此基础上也可以实现盲签名算法的并发执行。该盲签名算法构造简单且计算复杂度较低,因此比现有的盲签名方案更加有效,节省了传输带宽,提高了传输效率。     

网络敏感信息自适应多重过滤模型研究

敏感信息过滤是既重要又复杂的任务.针对当前一些敏感信息过滤模型所存在的时间滞后、准确性低、自适应性差等问题,提出了一个敏感信息自适应多重过滤模型.该模型以互联网中文文本媒体为研究对象,采用意见挖据、机器学习、高性能计算和自然语言处理等技术,从整体和语义角度自适应识别敏感信息.对敏感信息自适应多重过滤模型的研究将为舆情监控、商业智能、辅助决策等应用系统开发提供技术支持.     

基于模糊神经网络的交叉口信号控制与仿真

针对交叉口不同的车流量的情况,在原来模糊神经网络基础上加以改进,设计出交通信号灯配时的策略,保证在各个相位平均等待时间较小的基础上。各相位的等待时间均衡。结果表明,在交通不繁忙时,该方法结果与现有方法结果一致;在交通繁忙时,该方法较现有方法在延时和均衡性上有较大改善。     

地理异构的超级邻接路由算法

在结构化对等网络中,结点基于结点标识选择下一路由跳.路由过程与IP网络独立,路由时延较高.针对结构化对等网络路由时延较高的问题,提出了超级邻接路由算法,该算法在选择路由时同时考虑了对等网络路由表和IP网络的邻近性.把对等网络连接矩阵表示为R,IP网络连接矩阵表示为T.提出的超级邻接路由算法通过R×T2连接矩阵选择下一路由跳.实验结果表明,超级邻接路由算法极大地提高了路由效率、降低了对等结点平均负载.     

移动社交网络中的隐私设计

对现有移动社交网络应用中的位置隐私问题提出了新的理解,总结了3 类主要可能造成隐私泄露风险的原因和3 类与之对应的必要保护手段,并且提出了一种结合策略与算法的位置隐私保护机制.在同时构建的基于位置感知的移动协作应用原型系统LaMOC 上,该隐私保护设计能够有效从两方面全面保护用户的位置隐私.一是支持用户通过灵活的策略方式,完全控制自身的位置信息共享方式;二是通过隐私保护算法使恶意攻击者无法得到用户的敏感位置信息.该隐私保护设计在一定程度上有效保护了移动社交网络应用中的用户位置隐私.     

普适环塘中面向推理的上下文缓存置换算法

上下文缓存是减少上下文信息访问开销、降低信息传输数量、缓解连接中断引起的程序不可用性的有效途径．面向推理的上下文缓存置换算法CORA的目标是使上下文缓存达到较高命中率,有效节省普适计算中传输上下文的开销．CORA采用状态空间对低级上下文到高级上下文的推理进行建模,对各种上下文推理方法具有普遍适用性．CORA算法分为两个部分：1）在缓存端,该算法计算低级上下文的访问概率和预计失效时间,获得数据的缓存价值,作为上下文缓存置换的依据,以提高缓存的命中率;2）在传感器端设置相应的可变化范围,当传感器读数超出该范围时,主动更新缓存,以保证缓存数据的一致性．模拟实验将CORA和经典的缓存置换算法LRU进行对比,分别通过改变缓存容量、对上下文访问概率的不均匀程度和上下文更新访问比来考察两种算法的命中率,结果显示,当缓存容量相对上下文总数较小、访问概率分布较不均匀、更新访问比较高的情况下,CORA的命中率大大高于LRU．由此证明,CORA更适用于较为动态的普适计算环境．     

基于截图内容的图片垃圾邮件过滤系统

垃圾邮件制造者常常将文字嵌入到图像中,产生了大量的图片垃圾邮件.为解决这一问题,提出并实现了一个基于截图内容的图片垃圾邮件过滤方案.首先由用户从垃圾邮件中截取某一子域图片,每一截图对应一类垃圾图片,所有的截图构成一个自定义的垃圾图片“黑名单”.其次对读入的每一封图片邮件,其内置图片与“黑名单”中的图片进行图像匹配.最后若存在匹配项,则判定该邮件含有用户已指定的垃圾图片信息.将此图片垃圾邮件过滤方案应用于一个小型的邮件收发系统,使用3 534幅垃圾邮件图片进行实验,结果证明了该垃圾邮件过滤方案有效.     

基于数据富集区域的Web内容自动抽取

对电子商务网站的Web页面进行商品信息自动抽取,可以为进一步的增值服务,如比价、查询等提供有价值的信息。为此,提出一种Web内容自动抽取方法。通过对比标签树对目标页面进行去噪,采用基于树匹配的子树相似度计算方法挖掘目标页面的数据富集区域,从而抽取商品的数据记录。在5个电子商务网站上的实验结果表明,该方法的准确率均高于MDR方法,且召回率较高。     

基于边缘统计和特征定位的人脸姿态估计方法

提出基于整体信息和基于局部信息的人脸姿态估计方法,并对两种方法进行比较分析。基于边缘统计特征的人脸姿态估计算法先利用人脸整体信息,提取边缘统计特征,再使用线性回归算法建立特征与姿态间的对应关系。基于特征定位的人脸姿态估计是一种基于局部信息的算法,该算法先使用数理形态学运算精确定位鼻孔,再根据鼻孔与眼睛的位置关系进行人脸姿态估计。实验结果表明,本文的算法具有准确度高,计算速度快的优点。