一种基于博弈的资源定价机制研究

本文．我们研究了网络中资源服务的定价机制,该机制可以为网络服务中的提供资源服务的节点制定资源服务的销售价格。在每个节点获得网络中各个节点相对应的资源服务的需求时。可以确定其最优的价格策略。每个节点可以采取相应的策略。获得其最大的收益。这种定价机制在p2p网络．Adhoc网络等场合有直接的应用。     

多重水印嵌入的DWT-SVD音频公开水印算法

提出了一种基于离散小波变换（Discrete Wavelet Transform,DWT）域与奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）的多重嵌入数字音频水印算法.算法在嵌入水印前采用混沌加密与图像置乱对水印进行双重加密,在选取音频载体的多段数据中,利用DWT的多分辨率特性与SVD值稳定特性的特点,先对各段数据进行多级DWT变换,然后在低频部分选取连续的若干个系数组成矩阵,并对矩阵进行SVD分解,再把加密后的每位水印信息采用量化方法嵌入到SVD值中,实现了水印的多重嵌入.实验表明,该水印方法效率高,透明性好,对常见的音频信号处理具有较强的鲁棒性.     

移动Ad Hoc网络分布式轻量级CA密钥管理方案

为了解决移动ad hoc网络中非对称密钥管理问题,将轻量级CA认证框架与Shamir秘密分享方案相结合,为移动ad hoc网络提出一种新的分布式非对称密钥管理方案。该方案采用分布式轻量级CA证书认证机制实现本地化认证,不需要证书管理。结合无证书密码系统的优势,避免了基于身份密钥管理方案中节点私钥托管的问题,并且具有抵抗公钥替换攻击的能力。安全分析和实验结果表明,该方案具有很好的安全性和较高的实现效率。     

用于化合物毒性预测的半监督分类算法

为了解决现实世界中的化合物毒性预测问题,提出一种半监督分类方法.采用互补的分类器对原始训练集进行筛选,保证原始训练集的质量;采用联合训练的半监督方法和剪辑方法在提高训练集数量的同时保证新加入的实例不对原有训练集造成损害.最后通过基础分类器和仲裁分类器共同决策,确定化合物的分类.在化工产品有毒性数据集和UCI数据集上的实验结果表明了该算法具有比传统算法更高的分类精度.     

一种新的双重融合的半监督特征选择算法

针对特征选择算法的鲁棒性和稳定性问题以及现实应用领域中大量的廉价未标签数据的利用问题,提出一种基于双重融合策略的半监督特征选择算法.该方法综合利用弱分类器融合技术和未标签数据包含的数据集的簇的结构信息来扩充标签数据集,然后在得到的标签数据集上采用不同的特征选择算法,对不同的特征结果进行简单的融合操作,得到最终的特征子集.在一些公共教据集和有毒性预测数据集上的实验结果表明该方法在改善学习精度上有很好的应用前景.     

基于邻节点空间顺序序列优化的DV-Hop定位算法

针对典型的DV-Hop定位算法中未知节点在计算与信标节点间距离时估算的不足,在DV-Hop算法的基础上提出了一种优化定位精度的算法。考虑并分析了未知节点与信标节点的路径中相邻三个节点的通信边组成的夹角对计算距离的影响,提出了一种基于“邻节点空间顺序”序列标号法计算夹角的方案,实验仿真验证了该优化定位算法的有效性和可行性。     

认知无线电网络中基于接收信号强度的组密钥提取方案

为了保障认知无线电网络（cognitive radio networks, CRNs）中次用户之间的安全通信,提出一种基于物理层无线信道特征接收信号强度（received signal strength, RSS）的组密钥提取方案。在网络中并非所有次用户都在彼此通信范围内的情况下,该方案利用中继节点实现组密钥的提取,即在链式通信拓扑结构下,组内所有节点将链上除头节点和尾节点以外的其他节点作为辅助中继节点,提取链上所有相邻节点间的RSS测量值。之后,提出一种新的量化方法对提取到的RSS测量值进行量化。首先,给所有RSS测量值找到相应的量化区间;其次,为每个RSS测量值找到相配对的值,使得生成的密钥与多位RSS测量值相关,保证最终密钥生成的随机性;最后,利用格雷码编码对量化后的RSS测量值进行编码。使用MATLAB仿真软件模拟用户在高斯信道中建立组密钥的过程,信噪比在0～30 dB变化,实验结果表明,密钥建立过程中比特不一致率随着组内节点个数增加而增加,随着信噪比的增大而减小。此外,数值计算分析了该方案在不同条件下能够达到的组密钥率,结果表明,该方案的组密钥率随着组内节点个数和信噪比变化所呈现的变化趋势与比特不一致率相反。与现有方案相比,本方案能够大幅地降低用户建立组密钥的通信代价。综上所述,本方案在提高组密钥提取效率和降低用户通信代价方面都具有较明显的优势。     

基于生理信号和多元统计的白芽奇兰茶口感评价

目的:调查年轻人对白芽奇兰茶的口感偏好，针对性地对茶饮料进行设计。方法:设计以脑电波(Electroencephalogram, EEG)、皮电活动(Electrodermal activity, EDA)、心率变异性(Heart rate variability, HRV)多元统计分析和感官评价相结合的方法，让24名受试者(其中男女各12人)对7个批次的不同克数和冲泡时长的白芽奇兰茶进行口感偏好评价。结果:EEG的功率谱密度、HRV和EDA的均值能够对受试者的口感偏好进行较准确的预测，均值和喜欢程度呈负相关关系。双因素方差分析表明，HRV和EDA不受被试者男女性别差异和被试茶样本的影响。结论:大部分受试者最喜欢10 g白芽奇兰冲泡10 s的口感。     

开放环境多分布特性的局部敏感哈希检索方法

基于局部敏感哈希的检索方法能够较好地解决高维大规模数据的近似近邻检索问题.但在开放环境下针对多种分布特性时,迄今尚未有令人满意的解决方案.利用Laplacian算子对数据分布剧烈变化敏感的特性,提出一种具有全局性、适用于开放环境下多种分布特性的基于Laplacian算子的局部敏感哈希搜索方法(LPLSH).该方法把La...