基于特征选择的集成分类器抗噪性能分析

特征选择有助于增强集成分类器成员间的随机差异性,从而提高泛化精度。研究了随机子空间法（RandomSub-space）和旋转森林法（RotationForest）两种基于特征选择的集成分类器构造算法,分析讨论了两算法特征选择的方式与随机差异程度之间的关系。通过对UCI数据集引入噪声,比较两者在噪声环境下的分类精度。实验结果表明：当噪声增加及特征关联度下降时,基本学习算法及噪声程度对集成效果均有影响,当噪声增强到一定程度后。集成效果和单分类器的性能趋于一致。     

植物抗性基因识别中的随机森林分类方法

为了解决传统基于同源序列比对的抗性基因识别方法中假阳性高、无法发现新的抗性基因的问题,提出了一种利用随机森林分类器和K-Means聚类降采样方法的抗性基因识别算法。针对目前研究工作中挖掘盲目性大的问题,进行两点改进:引入了随机森林分类器和188维组合特征来进行抗性基因识别,这种基于样本统计学习的方法能够有效地捕捉抗性基因内在特性;对于训练过程中存在的严重类别不平衡现象,使用基于聚类的降采样方法得到了更具代表性的训练集,进一步降低了识别误差。实验结果表明,该算法可以有效地进行抗性基因的识别工作,能够对现有实验验证数据进行准确的分类,并在反例集上也获得了较高的精度。     

Joint spatial registration and multi-target tracking using an extended PM-CPHD filter

An extended product multi-sensor cardinalized probability hypothesis density (PM-CPHD) filter for spatial registration and multi-target tracking (MTT) is proposed. The number and states of targets and the biases of sensors are jointly estimated by this method without the data association. Monte Carlo (MC) simulation results show that the proposed method (i) outperforms, although computationally more expensive than, the extended multi-sensor PHD filter which has been proposed for joint spatial registration and MTT; (ii) outperforms the multi-sensor joint probabilistic data association (MSJPDA) filter which is also extended in this study for joint spatial registration and MTT when the clutter is relatively dense.     

基于JavaScript实现随机数的分组抽取

通过一个随机数的分组抽取小实例,对JavaScript脚本语言做了简要说明,对初学者入门深有裨益。     

COMPUTING MAXIMUM CLIQUES OF CIRCULAR ARCS IN PARALLEL*

Given a set S of n proper circular arcs, it is required to identify a largest cardinality subset K[S] of S each two of whose members intersect. This paper describes an optimal parallel algorithm to compute K[S]. The algorithm is not based on any previously known sequential solution, and is designed for the CREW PRAM model of computation. It uses 0(n/logn) processors and runs in O(logn) time. An interesting feature of the algorithm is that it transforms the computational geometric problem at hand, to a problem involving computations on 0-1 matrices, and then transforms the latter back into a ray shooting problem in computational geometry.     

基于改进的蚁群算法的组播路由问题的研究

目前,蚁群算法在路由协议上已有广泛应用。通过研究蚁群算法的特性和目前在路由协议上的应用,发现其在加快运行时间、局部最优解等问题上还有改进的空间。为此文中提出一种蚁群优化算法,使蚁群算法更好地应用在路由协议上。针对蚁群算法容易出现局部最优解的问题,文中提出一种链表随机选择法,该方法能有效地减小蚁群算法出现局部最优解的几率。同时为了减少蚁群算法在选择路径上的时间,提高运行速率,文中还提出了一种雅克比迭代收敛准则,此方法很好地减短了算法时间。     

基于小波分析在地震信号噪声消除中的应用

在地震勘探中,随机噪声是一种频带较宽、严重影响有效波的干扰波,因此随机噪声的有效去除在地震信号处理中显得尤为重要。傅里叶变换是信号处理传统的随机噪声去除方法。它能够反映信号在整个时间域的频谱特征,但不能对非平稳信号进行分析处理。而小波分析技术可以根据局部图像的差异来调整参数,对保留图像的边缘部分和其它高频部分很有用。本文利用小波分析技术对地震信号进行去噪声处理,结果表明小波分析对噪声有较为彻底的压制,地震信号估计精度得到很大改善。     

行政事业海量题库管理系统设计

提出了行政事业单位海量题库管理系统,给出了系统总体架构设计思路,论述了各主要功能模块的实现。着重讨论了题目重复度判别、题目难度系数调整等关键算法的实现,给出了系统部署、配置与应用实例。     

一种mIBS方案的分析与改进

魏松杰等人提出一种基于安全仲裁SEM（security mediator）的mIBS（identity based signature）方案,利用SEM节点实现用户身份实时撤销。mIBS方案中,SEM持有部分用户私钥,与签名者共同完成签名。对mIBS方案进行了安全性分析,发现该方案存在严重安全缺陷,并给出一个具体的攻击实例。在攻击实例中,签名者通过与SEM的一次正常签名交互,窃取SEM持有的部分私钥,进而绕开SEM单独实施签名,使得SEM失效。提出一种改进的mIBS方案（记为mIBSG）,对SEM持有的部分私钥增加了随机性保护。进一步,建立了mIBS方案安全模型mEUF-CMIA（existential unforgeability under adaptive chosen message and identity attacks）,重点讨论了其敌手模型。除传统IBS敌手外,mEUF-CMIA模型定义第二种类型敌手模拟一个恶意但合法的签名者,通过访问随机预言机,在没有SEM参与的情况下独立产生签名。在mEUF-CMIA模型下,mIBSG方案的不可伪造性被归约为求解循环群上的CDH问题。对比分析表明,mIBSG方案以较小的计算代价实现了可证明安全性。mIBSG方案可用于构建基于IBC的跨域认证系统。