基于Hadoop的超像素分割算法

针对高分辨率图像像素分割时间复杂度高的问题,提出了超像素分割算法。采用超像素代替原始的像素作为分割的处理基元,将Hadoop分布式的特点与超像素的分块相结合。在分片过程中提出了基于多任务的静态与动态结合的适应性算法,使得Hadoop分布式文件系统（HDFS）的分块与任务分发的基元解耦;在每一个Map节点任务中,基于超像素分块的边界性对超像素的形成在距离和梯度上进行约束,提出了基于分水岭的并行化分割算法。在Shuffle过程的超像素块间合并中提出了两种合并策略,并进行了比较。在Reduce节点任务中优化了超像素块内合并,完成最终的分割。实验结果表明.所提算法在边缘查全率（BR）和欠分割错误率（UR）等分割质量指标上优于简单线性迭代聚类（SLIC）算法和标准分割（Ncut）算法,在高分辨率图像的分割时间上有显著降低。     

协同演化算法在聚类中的应用

提出一种协同演化聚类算法,该算法使用改进的掩码方式动态决定聚类中心的数目。将种群划分成两个子种群,分别采用遗传算法和差分进化算法进行演化,遗传算法侧重于全局寻优,差分进化算法注重于局部搜索。在演化的过程中,利用不同的间隔迁移策略相互交换优良个体,使算法的全局探索能力和局部搜索能力得到均衡。通过性能测试、聚类中心数目和运行时间测试等实验证明该算法的优越性。     

一种基于协同进化方法的聚类集成算法

针对单一聚类算法存在的不能泛化的问题,将集成学习技术应用于聚类算法中,集成学习技术可以显著提高学习系统的泛化能力。提出了1种基于粒子群和遗传算法的协同进化聚类集成算法,粒子群算法保证算法快速收敛,遗传算法全局搜索扩大搜索范围,提高了聚类的性能和收敛速度。将本研究提出的算法在多个UCI数据集上进行试验验证,结果表明该算法是有效的。     

基于MAS的个性化信息检索系统

介绍了信息Agent进行个性化信息检索的基本技术及发展趋势;给出了MAS体系结构并分析了它的优点;描述了如何在Multi-Agent系统Calvin中实现个性化信息检索。     

基于纳什竞价的空间众包任务定价算法

任务定价是众包平台解决利润驱动的任务分配、最大化利润的重要步骤。然而关于工人期望的任务定价研究相对较少，现有大多数研究并不考虑工人与任务的动态需求。此外，出于工人隐私和传感器限制，获取完整的工人信息是困难的。为解决上述难题，提出了基于纳什竞价的空间众包任务定价算法。首先通过机器学习算法获取任务的价格范围，然后在价格区间上进行纳什竞价。为了解决动态供需造成的价格大幅波动问题，设计调整机制来稳定任务均价。最后为模拟纳什均衡点，采用了两种不同的梯度递减函数，来搜索匹配数最大的任务定价。分别在gMission数据集和合成数据集进行了实验，结果表明所提算法的匹配数量和任务均价分别是MCMF算法的60%和1.57倍，时间花费是MCMF算法的9.6%,验证了所提算法的有效性。     

基于烟花爆炸优化算法的测试数据生成方法

针对面向路径覆盖的测试数据生成问题,提出基于烟花爆炸优化算法的测试数据生成方法。首先使用关键点路径表示法表示路径,由理论路径、易覆盖路径和不可行路径得出难覆盖路径,并记录难覆盖路径邻近的易覆盖路径及其测试数据。这些测试数据将作为部分初始烟花以利用其提供的启发信息,其余初始烟花则随机生成。接着根据个体的适应度值设计自适应策略的爆炸半径以提高收敛速度,对爆炸产生的越界火花则使用边界值测试的思想进行修正。与加了启发信息的自适应爆炸半径的烟花算法（NFEO算法）、烟花爆炸优化（FEO）算法、F-method、NF-method等七种基于优化的测试数据生成算法进行了仿真对比实验,实验结果表明：所提算法在测试数据生成时间和迭代次数上都最优。     

一种基于演化自治代理的入侵检测系统模型

针对当今网络检测系统在安全性和有效性方面存在的问题,提出了一个基于演化自治代理的入侵检测系统模型。由于该模型所基于的代理具有演化性和自治性,所以具有安全有效和耗用资源少等特点。     

基于语义Web的组件描述方法

分析了分别基于XML，RDF(S)，DAML-OIL三者描述组件之间区别，提出采用DAMH OIL的方法来描述组件以及组件之间的关系．使组件具有精确的语义，并且为以后基于语义和具有推理能力的搜索奠定了基础。最后简要介绍了分别基于这3种方法组件的搜索原理。     

移动Agent的技术研究

1 引言 Internet和WWW已成为世界范围内的电子商务工具。Internet用户的不断增长将在远程学习、电子商务和多媒体通讯等领域带来无限商机。同时,网络低带宽、高延迟越来越成为限制网络应用发展和推广的一个瓶颈。人们希望通过软件来解决这个矛盾,移动A-gent就是在这种形式下提出的一种新的分布式计算模型。移动Agent包含两个不同的含义:移动性和代理。移动Agent是一段可执行的程序代码,它可以从一台机器通过网络移动到另一台机器运行,并根据需     

移动Agent系统的安全问题

1 引言近年来,移动Agent技术已成为计算机网络和分布式系统最具活力的发展方向。移动Agent是一段可自主执行的程序代码,可以通过网络从一台机器移动到另一台机器运行,可用来寻找合适的计算资源、信息资源和软件资源,处理或使用这些资源,代表用户完成