基于脑电实验的眨眼次数与疲劳相关性研究

眨眼次数可以反映一个人的疲劳程度,但目前对于这一结论的客观验证研究较少。脑电信号是已被证实的疲劳检测的可信标准。利用脑电信号与眨眼次数的相关性,为基于眨眼次数的疲劳检测方法提供了理论依据。设计实现基于脑电的疲劳检测实验,采集被试脑电信号的同时记录被试的眼部图像数据。利用小波变换对脑电信号进行特征提取,分析被试在实验过程中疲劳程度变化情况。同时,处理被试眼部图像数据,统计被试眨眼次数,分析变化趋势。对脑电数据和眨眼次数进行相关性分析,客观验证了眨眼次数随疲劳程度增大而增加的结论。     

一种基于用户投资偏好与产品特征的P2P网贷个性化推荐算法

互联网金融的蓬勃发展,在将普惠金融的实惠带给投资者的同时,也因理财产品的多样化,给投资者带来了挑选适合自己的网贷产品的困扰。鉴于此,系统结合P2P网贷平台投资者的个人投资偏好和平台产品的特征,设计了一种基于用户账户持续时间、活跃度及投资偏好的P2P网贷个性化推荐算法,以节约投资者决策时间,加快平台资金筹集进度。     

Web安全威胁与防御技术研究

Web应用广泛普及的同时,也带来了大量的安全威胁。本文分析了常见Web攻击:跨站脚本攻击、Flash攻击、跨站伪造请求攻击、APT攻击、DDoS攻击,从安全威胁的产生原因、常见攻击手段出发,总结了攻击者经常利用的Web安全漏洞,并提出了相应的防御措施和方法,对提高Web安全具有重要的参考价值。     

基于用户间影响力度量的网络信任模型研究

为了解决完全依靠公钥证书体系为动态变化的网络环境提供信任支撑存在较大局限性的问题,需要在信任领域引入新技术。由于网络信任计算中的信任问题和社交网络中的用户影响力问题具有一定的相关性且属性认证、隐私交互等都是需要解决的问题,因此将用户影响力引入网络信任领域具有一定的可行性。基于上述理论,本文提出了一种基于用户间影响力的网络信任计算模型。首先,论述了模型的相关基础理论和模型构架;然后,研究其工作过程,分析设计信任算法;最后,将模型的各项性能与几种经典模型进行对比和测试并通过对模型参数对比的理论分析验证了模型的可行性、安全性和高效性等。     

基于手势的交互式三维场景并行光线跟踪绘制研究

利用光线跟踪可以绘制出高质量的真实感场景画面,但计算量很大,难以实现实时交互式绘制.为此,三维真实感场景的实时交互式绘制往往需要用到集群,但集群的绘制速度是由绘制速度最慢的节点决定的,如果节点之间的任务没有被划分均匀,集群的绘制效率就会下降.为了满足实时交互式绘制的要求、提高集群的绘制效率,设计了在粗粒度和细粒度两个层次上同时实现并行计算的集群绘制系统,并针对集群的负载均衡问题提出了基于像素递归深度的负载均衡方法.该方法首先统计出每个像素的递归深度从而得到整个场景的递归深度图,然后对上一帧按递归深度进行均衡划分.根据连续两帧所对应的场景具有的时空相关性,上一帧的划分结果可作为下一帧划分的依据.本算法的优势在于能够快速实现三维动态场景下的集群负载均衡.实验表明,该集群绘制系统可以高效地实现基于Kinect的实时交互式绘制.     

人眼屈光度校正算法的研究现状

人类能够与用户图像界面进行交互是依赖于一个清晰正常的视觉。然而,屈光不正（例如近视、远视、散光等）能使人眼视网膜中所显示的图像质量退化。图像质量的好坏严重影响了我们在军事、医学、娱乐领域所取得的研究成果。目前,对于人眼屈光度校正算法的研究主要有五种方法：1.应用一个维纳滤波的预补偿算法来校正人眼屈光度;2.用一个全变差的方法绘制图像对人眼屈光度进行校正;3.用视觉分析系统来校正人眼屈光度;4.使用多层显示器来校正视觉畸变;5.使用可计算的光场显示器来校正视觉畸变。通过研究这几种算法的优缺点提出现有算法的改进以及新的算法研究。     

基于复制的DTN网络路由算法研究

DTN是一种适用于挑战环境的新型网络,对长延迟、频中断等恶劣条件具有良好的适应性。目前,人们对于DTN网络的研究热点主要集中在传输协议、路由算法、安全防护等方面。本文针对基于复制的DTN路由算法展开研究,首先介绍了DTN的概念、结构、特点及应用,然后分析了四种典型路由算法的原理,最后利用仿真工具实现了对路由算法的仿真,并对不同条件下的算法性能进行了对比。实验结果表明,节点密度、节点缓存和数据包生存时间等网络因素对于算法的性能都有着显著影响,不同路由算法均有其特定的适用场景。     

基于IPv6和P2P的网络资源共享机制研究

在Internet飞速发展的现状下,人们对各类资源种类和访问速度的要求越来越高,为此如何提供高质量的网络资源,满足广大人民的网络文化需求成为当今社会的热点问题。针对网络资源的共享问题,本文设计了一种基于IPv6和P2P的网络资源共享模型。模型采用分簇网络进行节点间数据通信,减少因节点频繁进出的网络抖动发生。采用Kademlia算法对DHT分布式哈希优化,提高节点的识别准确率。利用TRCBC模型进行系统数据的访问控制,保证系统数据的完整性。模型已于2011年开始在长春理工大学的极光BT平台上应用,实践证明是一种有效的资源共享模型。     

基于脑电信号特征的驾驶疲劳检测方法研究

目前,疲劳驾驶已成为一种严重的社会问题,然而对于疲劳驾驶的检测与预防仍缺乏有效的技术手段.采用疲劳驾驶模拟实验、结合对象辨别实验和对被试面部表情变化分析,探索了脑电信号特征与驾驶疲劳状态间的相关性.提取脑电信号的δ波、θ波、α波、β波四种脑电节律的能量值作为疲劳驾驶的特征值,采用δ波能量值与θ波能量值之和与β波能量值的比值作为疲劳指数.结果显示,疲劳指数与被试疲劳程度呈正相关,验证了利用脑电信号检测疲劳程度的合理性与客观性,为疲劳检测提供了新的思路.     

基于Openstack私有云平台的高可用性研究

随着信息技术的发展,传统的并行计算和网格计算等计算模式逐渐发展成为云计算.当前云计算服务应用于各行各业.企业也可以搭建自己的私有云,为内部员工提供更加便捷的服务支持.云服务的可靠性是一个值得讨论的问题.针对OpenStack私有云的高可用性进行分析,将其服务状态分为有状态服务和无状态服务,设计私有云平台各个模块的高可用方案,实现Openstack私有云平台的高可用性.