可执行文件中子程序异常返回的识别

针对子程序异常返回对反汇编操作的干扰,提出一种能够有效对抗该技术的反汇编算法。该算法通过2遍解码流程对目标可执行程序进行扫描,模拟代码执行过程中对内存栈的操作,从而正确解码出经过混淆处理的可执行程序。通过与2款常用反汇编器IDAPro和OBJDump的反汇编结果进行比较,证明该算法能够有效地识别出子程序异常返回的情况,从而有效提高反汇编的正确率。     

基于非负矩阵分解的中文文本主题分类

提出基于非负矩阵分解（NMF）的中文文本主题分类方法,应用NMF算法分解词．文本矩阵获取词之间的相关性,有效地解决同义词、多义词的影响。实验结果表明,与基于奇异值分解的潜在语义索引方法相比,该方法计算速度快、占用存储空间较少。在潜在语义数据降低较大的情况下,NMF方法具有更好的分类精度。     

一种低密度奇偶校验码矩阵的设计方法

提出一种以硬件实现的各种条件为约束设计准循环的低密度奇偶校验码的校验矩阵方法,以简化硬件结构,采用行列交换及寻找最大平均环提升译码性能的方法。设计码长为1200的校验矩阵,对该矩阵的译码电路进行RTL实现,采用SMIC0.13μm标准CMOS工艺综合实现660Mb/s吞吐率,面积为3.1mm2,以该方法设计的矩阵可用于实现低复杂度的LDPC译码电路。     

基于NMF分组策略的人脸识别

提出一种运用非负矩阵分解（NMF）分组策略进行人脸识别的方法。将训练图像分组,分别对每组图像作NMF,获取每组图像的基图像构成的非负特征子空间,将训练图像和测试图像分别向各个特征子空间进行投影,将每组图像提取出的特征系数混合,根据最近邻原则进行识别。基于ORL人脸数据库上的实验证明了该方法的有效性。     

分辨矩阵法耗时推算

针对粗集理论的分辨矩阵方法求解知识约简过程中时空性能上存在的问题,提出分辨矩阵法耗时推算的原理和算法,包括2个耗时段的推算及推算结果的可靠性验证。推算可预知分辨矩阵法处理数据所消耗的时间,对数据挖掘实验的可行性进行预测。     

基于光电跟踪的飞机校靶技术研究

在分析机械式校靶方法过程和缺陷的基础上,根据空间向量和矩阵变换运算的基本原理,提出一种采用光电跟踪瞄准技术、数字图像显示技术和数学建模与实时解析技术的数字化飞机校靶方法,介绍了该方法的原理,进行了误差分析仿真,证明该方法校靶精度远高于传统方法,给出了详细飞机校靶工程化解决方案.     

面向可靠性和能耗优化的可压缩数据收集方案

现有的无线传感器网络（ WSNs）数据收集方法无法在耗费较低开销的同时保证数据收集的可靠性。基于压缩感知（ CS）理论,设计了基于指数核函数的稀疏矩阵和基于准循环低密度奇偶校验（ LDPC）码的测量矩阵来用于节点的数据采集,以最大化网络生命周期为目标,将测量值传输问题建模为汉密尔顿回路问题,并提出了一种基于树分解的数据收集路径优化算法。仿真实验结果表明：所提方案在数据重构误差和能耗方面的性能要优于目前典型的数据收集方法。     

UWSNs中基于压缩感知的移动数据收集方案

由于水下无线传感器网络(UWSNs)工作环境的特殊性,降低节点能耗和保证数据收集的实时性是至关重要的问题.提出一种基于压缩感知(CS)的移动数据收集方案.以DEBUC协议和CS理论为基础,簇内节点依据设计的稀疏测量矩阵决定是否参与压缩采样,并将获得的测量值传输至簇头.通过AUV的移动来收集各个簇头上的数据到数据中心,该问题被建模为带有邻域的旅行商问题,并提出了近似算法进行求解.在数据中心处利用CS重构算法进行数据重构.仿真实验结果表明:相比于已有的水下移动数据收集算法,该方案在保证数据收集可靠性的同时,降低了数据收集延时,延长了网络寿命.     

基于多虚拟矩阵的网络流估计算法

针对现有PMC算法测量精度较低的缺点,提出一种基于多虚拟矩阵的网络流估计算法。运用多个哈希函数对数据包进行哈希映射,对应生成多个虚拟矩阵,通过对生成的虚拟矩阵按位取交集,有效提高算法的准确率。实验结果表明,在存储空间相同的条件下,该算法测量精度更高,适用性更好,能够适应当下的高速网络环境。     

信息观下基于不一致邻域矩阵的属性约简

信息观下研究邻域决策系统的属性约简是一种新颖的思路. 通过分析论域下某样本邻域中其他样本与该样本决策属性值的异同, 定义不一致邻域矩阵. 在计算属性重要度时, 利用不一致邻域减少在原条件属性基础上增加一个属性后条件熵的计算时间. 分析得到邻域系统下条件熵与正域的关系, 提出一种信息观下基于不一致邻域矩阵的属性约简算法, 并分析该算法与其他算法的内在联系. 实验结果验证了所提出算法的有效性.