一种单种群混合蛙跳算法

针对SFLA算法运行速度较慢、在优化部分函数问题时精度不高和易陷入局部最优的缺点,提出了一种单种群混合蛙跳算法SPSFLA。该算法采用单个种群,无需对整个种群进行排序,每个个体通过向群体最优个体和群体中心位置学习进行更新。如果当前个体学习没有进步,则对群体最优个体进行变异,并用变异的结果替代当前个体,加快了算法的运行速度和收敛速度,提高了优化精度。仿真实验结果表明,该算法具有更好的优化性能。     

基于S曲线模型的航空装备嵌入式软件量化安全评估

软件测试是航空装备嵌入式软件生命周期中的重要环节,如何评估软件测试的效果是一个难题。以软件测试为基础,讨论了航空装备嵌入式软件的生命周期过程中安全缺陷出现的规律,认为它的安全缺陷同样满足S曲线。引入了AML建模理论,基于软件测试数据,建立了某航空嵌入式软件的S曲线模型,预测了软件的总安全缺陷数。对AML理论进行了拓展,讨论了转折点的选取原则。最后,通过卡方检验和预测检验的方法,验证了预测模型与测试数据的匹配性。检验结果表明,AML模型能够很好地模拟实际测试情况,一定程度上消除了数据随机性的影响,其模型具有一定可信度,能够用于航空装备嵌入式软件的安全性分析。     

基于自适应进化神经网络算法的入侵检测

针对目前多数入侵检测系统的低检测率问题,提出一种自适应进化神经网络算法AENNA。基于遗传算法和BP神经网络算法,利用模拟退火算法的概率突跳和局部搜索强的特性对遗传算法进行改进,采用双种群策略的遗传进化规则实现BP神经网络权值和结构的双重优化;通过对遗传算法的交叉算子与变异算子的改进,设计一种自适应的神经网络训练方法。实验结果表明,基于AENNA的入侵检测方法能够有效提高系统的检测率并降低误报率。     

基于K-SVD的低信噪比WMSN视频图像稀疏去噪

无线多媒体传感器网络WMSN因感知视频等信息的优势而被广泛应用,但受天气、光照等外因干扰,所采集视频图像常含有较为严重的噪声。因此,在低信噪比条件下进行视频图像去噪是保证WMSN视频监测有效性和可靠性的关键。在分析WMSN视频图像特征的基础上,首先对其进行周期性采集、分帧及帧差等预处理;然后对关键帧运用K SVD训练DCT冗余字典以充分稀疏表示图像特征,并采用基于残差比的改进型Batch OMP实现关键帧去噪及重构,而对残差帧则基于DCT冗余字典进行稀疏去噪处理;最后,叠加去噪后的关键帧和残差帧,从而整体上实现低信噪比WMSN视频图像的去噪及重构。实验表明,本算法能更加有效地、较为快速地滤除视频图像噪声,适用于低信噪比WMSN视频图像去噪。     

基于ASL的模型驱动架构测试方法

针对模型驱动架构（MDA）下的软件开发方法中测试启动比较晚、难以发现隐藏在模型中的缺陷及UML模型描述缺乏精确语义等问题,提出了基于ASL的模型测试方法：从UML模型出发,将动作规约语言（ASL）运用于平台无关模型（PIM）上建立测试模型。给出了ASL语句在MDA过程中的工作原理、平台无关模型的建立过程、测试用例建立的步骤、测试执行的实施过程,最后结合实例,在UML图的基础上运用ASL对测试环境进行构建,并创建了系统的测试用例,对模型及业务逻辑进行了测试。实验结果表明,提出的基于ASL的模型测试方法既能利用模型驱动对复杂的测试用例进行简化和抽象,又能在软件生存期早期揭示软件的缺陷,防止缺陷随着软件开发过程的进行而被放大。     

基于特征漂移的数据流集成分类方法

为构建更加有效的隐含概念漂移数据流分类器,依据不同数据特征对分类关键程度不同的理论,提出基于特征漂移的数据流集成分类方法（ECFD）。首先,给出了特征漂移的概念及其与概念漂移的关系;然后,利用互信息理论提出一种适合数据流的无监督特征选择技术（UFF）,从而析取关键特征子集以检测特征漂移;最后,选用具有概念漂移处理能力的基础分类算法,在关键特征子集上建立异构集成分类器,该方法展示了一种隐含概念漂移高维数据流分类的新思路。大量实验结果显示,尤其在高维数据流中,该方法在精度、运行速度及可扩展性方面都有较好的表现。     

基于ARM的双界面IC卡读写器的设计与实现

为满足智能卡在银行、保险、医疗等管理系统的应用需求,设计了一款基于ARM的支持双界面智能卡的读写系统。采用具有ARM Cortex M3内核的STM32F103RBT6和近场通信收发器STRFNFCA等芯片进行相关的硬件设计。软件设计完成了对非接触式卡和接触式卡的底层驱动及应用层通信模块、LCD显示等操作;根据PBOC 2.0标准对智能卡进行金融交易包括圈存、消费、查余额等;同时,读卡器集成了Crypto 1加密算法来兼容市场上的Mifare系列卡。测试结果表明,读写系统性能稳定、功耗低、实用性强、可靠性高。     

支持跨步访问的嵌入式存储系统

提出了一种新型多素数嵌入式存储系统,能够显著改善系统跨步访问的性能。提高跨步访存的带宽,对于改善系统的整体性能有着重要的意义。但是,在嵌入式系统中,受片外结构的尺寸限制,直接应用经典的素数存储系统理论无法显著改善跨步访存性能。为此,该新型系统以素数存储系统理论为基础,引入主存访问调度策略并结合嵌入式系统的实际结构特征,构造了一种两层结构的多素数存储系统,可以用较少数量的存储模块实现,而且从逻辑地址到物理地址的映像计算简单,能够以相对较小的硬件代价实现对嵌入式存储系统跨步访问的有效支持。理论分析和实验结果均证实了该系统的正确性和有效性。     

基于互信息和众数的类间关系研究

簇间关系的评估对于确定许多现实中的关键未知信息具有重要作用,可被广泛应用在犯罪侦查、进化树、冶金工业和生物嫁接等领域。提出了一种称为“众数模式+互信息”的方法对簇间关系进行排序。该方法使用众数模式从每个簇中寻找具有代表性的对象,使用互信息衡量簇间的关联程度。由于该方法利用簇间关系判断簇与簇的联系程度,所以它不同于传统的分类和聚类。在图形和癌症诊断数据上的实验表明了该算法的有效性。     

椭圆曲线密码中抗功耗分析攻击的标量乘改进方案

椭圆曲线标量乘法运算是椭圆曲线密码(ECC)体制中最主要的计算过程,标量乘法的效率和安全性一直是研究的热点。针对椭圆曲线标量乘运算计算量大且易受功耗分析攻击的问题,提出了一种抗功耗分析攻击的快速滑动窗口算法,在雅可比和仿射混合坐标系下采用有符号滑动窗口算法实现椭圆曲线标量乘计算,并采用随机化密钥方法抵抗功耗分析攻击。与二进制展开法、密钥分解法相比的结果表明,新设计的有符号滑动窗口标量乘算法计算效率、抗攻击性能有明显提高。