基于RFID标签阵列的睡眠期间呼吸量连续监测系统

睡眠期间连续且准确的呼吸量监测有助于推断用户的睡眠阶段以及提供一些慢性疾病的线索。现有工作主要针对呼吸频率进行感知和监测,缺乏对呼吸量进行连续监测的手段。针对上述问题提出了一种基于商用无线射频识别(RFID)标签的无线感知用户睡眠期间呼吸量的系统——RF-SLEEP。RF-SLEEP通过阅读器连续收集附着在胸部表面的标签阵列返回的相位值及时间戳数据,计算出呼吸引起的胸部不同点的位移量,基于广义回归神经网络(GRNN)构建胸部不同点的位移量与呼吸量之间的关系模型,从而实现对用户睡眠期间呼吸量的评估。RF-SLEEP通过在用户肩膀处附着双参考标签,消除用户睡眠期间翻转身体对胸部位移计算造成的误差。实验结果表明,RFSLEEP对不同用户睡眠期间的呼吸量连续监测的平均精确度为92.49%。     

基于多尺度双线性卷积神经网络的多角度下车型精细识别

针对多角度下车辆出现一定的尺度变化和形变导致很难被准确识别的问题，提出基于多尺度双线性卷积神经网络（MS-B-CNN）的车型精细识别模型。首先，对双线性卷积神经网络（B-CNN）算法进行改进，提出MS-B-CNN算法对不同卷积层的特征进行了多尺度融合，以提高特征表达能力；此外，还采用基于中心损失函数与Softmax损失函数联合学习的策略，在Softmax损失函数基础上分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心，在训练过程中新增加样本时，网络会约束样本的分类中心距离，以提高多角度情况下的车型识别的能力。实验结果显示，该车型识别模型在CompCars数据集上的正确率达到了93.63%，验证了模型在多角度情况下的准确性和鲁棒性。     

帧异或视频加密算法

提出一种针对H.264标准的新型视频加密算法,弥补了选择性加密压缩比变化及熵编码加密编码器不通用的问题。该算法将由密钥决定的一帧图像的细节与背景分别异或在原始图像帧的对应位置,生成视觉重叠图像以达到加密目的。实验结果表明,算法能够有效控制压缩率变化并可作为通用插件植入H.264编解码器中,适应于视频实时通信场合的需求。     

工作流流程模型结构优化算法的研究

该文从一个新颖的角度提出一种优化工作流流程模型结构的算法,用进程代数CCS来描述工作流流程模型的定义,并引用了进程代数中的互模拟的思想,提出了互模拟活动集合以及子流程的定义,同时给出如何找出复杂工作流流程模型中的互模拟活动的算法,该算法的提出简化了工作流流程模型的结构,从而提高了流程的运行效率。     

核诱导距离度量的鲁棒典型相关分析

典型相关分析(canonical correlation analysis,CCA)是寻找同一对象两组变量间线性相关性的一种常用的多元统计分析方法,其采用的欧氏距离度量方式导致了算法的非鲁棒性。核诱导的距离度量不仅在理论上被证明是鲁棒的,而且在(聚类)应用上获得了有效验证。将其进一步应用于CCA,发展出了核诱导距离度量的鲁棒CCA(CCA based on kernel-induced measure,KI-CCA)。该算法不仅克服了CCA非鲁棒的不足,而且使现有基于最大相关熵的鲁棒主成分分析(half-quadratic principal component analysis,HQ-PCA)成为特例,且具有非线性相关分析的能力。一方面,核的多样性使得KI-CCA也具有多样性,从而使其成为一般性的分析算法。另一方面,与CCA刻画上的相似性,使其求解可归结为广义特征值问题。在人工数据、多特征手写体数据库(multiple feature database,MFD)和人脸数据集(Yale、AR、ORL)上的实验验证了该算法的有效性。     

电子商务系统基于声望的信任管理研究综述

通过分析目前电子商务信任模型的研究现状,总结出了研究基于声望的信任模型的主要方法,讨论了信任研究中所涉及的各种问题,并给出了目前声望式信任管理研究面临的挑战以及下一步的研究方向.     

一种基于单模型的网页净化方法

为了能够更好地获得和处理网页中的正文信息,本文提出基于改进的DOM树和BP神经网络的网页净化算法。该算法根据DOM树和网页内容的特征用HTMLParser把网页转换成一棵内容块树。因网页子内容块具有相当明显的数值特征,可以通过BP神经网络建立网页噪音信息过滤模型。这样使得网页净化更加模型化,也能够取得更加好的效果。     

一种改进的基于在线解耦的轻量级动态污点分析方法

在针对二进制程序的实际分析场景中,动态分析方法因具有更高的准确性而得到更为广泛的关注和运用.但是以动态污点分析为代表的细粒度分析方法通常会产生较高的性能和资源开销.为缓解这些问题,本文提出一种改进的轻量级在线解耦的动态污点分析方法,其主要思想是在线解耦程序执行和指令分析,同步构建分析代码并完成分析.该方法能够进一步降低对目标程序运行时的性能影响,并易将分析过程迁移至其它上下文环境中,从而可进一步减小对目标程序运行环境的干扰.本文通过采用多种实际程序进行实验,结果表明该方法能够比传统在线污点分析具有更高的分析性能,并具有较低的系统资源消耗,易于在实际环境中进行部署和应用.     

利用SD卡实现嵌入式Linux系统的自动升级

提出了一种扩展Uboot实现嵌入式设备操作系统维护与升级的方法。该方法将待升级的内核和文件系统映像放入SD卡中,当系统重启时,扩展后的Uboot会自动检测并读取SD卡中的映像文件,再烧写到嵌入式设备实现自动升级。该方法较传统的通过JTAG口、串口或者网口连接到主机,在主机上通过手动输入控制命令完成内核或者文件系统的升级方式更为便捷高效。     

基于PQR-tree的空间查询代价模型

空间信息处理和地理信息系统等领域的数据管理涉及到海量、高维空间数据对象的处理。本文针对传统数据索引结构在处理这类空间数据时所存在的内存使用过大、I/O消耗过多等问题,通过改进选择查询的代价模型,给出了基于PQR-tree的查询和代价模型,以提高空间数据查询的性能。提出了基于PQR-tree的三阶段并行查询的方法,分别在任务创建、分配、执行阶段进行优化。提出在任务创建和任务分配阶段应用于空间查询中过滤和精炼阶段的有效算法。测试表明,本文算法在处理各种不同分布类型数据集过程中有效降低了空间数据处理对时间和空间的代价和需求,并且并行机制下的代价模型在预测和评估方面也具有较好的精确度。