基于正交设计的折射反向学习樽海鞘群算法

为克服基本樽海鞘群算法(SSA)存在的收敛速度慢、高维求解精度低等不足,提出正交折射反向学习机制和自适应惯性权重策略,嵌入SSA中,得到一种基于正交设计的折射反向学习樽海鞘群算法(OOSSA)。正交折射反向学习策略中,采用基于透镜成像原理的折射反向学习策略以加强对反向解空间的勘探,极大地降低了算法陷入局部最优的概率;采用正交试验设计构建若干部分维上取折射反向值的部分反向解,深度挖掘并保存当前个体和折射反向个体的优势维度信息。此外,在跟随者位置更新阶段引入惯性权重因子,有效地改善跟随者的搜索模式并增强算法的局部开采能力。采用CEC2017基准函数进行仿真实验,同时使用Wilcoxon秩和检验、Friedman检验等方法来评价OOSSA算法的优化性能,测试结果表明所提算法的寻优精度和收敛速度明显优于基本SSA算法、8种新近的改进SSA算法和9种前沿的群体智能优化算法。此外,将所提算法应用于一个工程设计问题,结果表明该算法在工程优化方面的性能优于对比算法。最后,针对求解自主移动机器人路径规划问题,提出一种基于OOSSA的路径规划算法。在3种环境设置下对所提算法进行仿真实验,并与PSO、ABC、GWO、FA和SSA等算法进行对比。仿真结果表明,本文算法能够规划出最优的无碰撞路径。系统的实验表明OOSSA算法可作为问题优化的有效工具。     

基于局域网计算机蠕虫检测技术研究与实现

21世纪是信息技术的发展时代,计算机网络技术也获得了前所未有的发展。近年来,随着计算机的广泛普及和应用,人们的生活、工作和学习方式都发生了深刻的变化,人们在充分享受计算机带来便利生活的同时,也发现了计算机网络安全问题的日渐突出,给网络安全造成了极大的危害,蠕虫病毒就是其中的危害之一,因此,本文就重点对基于局域网计算机蠕虫检测技术进行研究,以促进计算机网络的健康运行。     

模糊PID控制在岩石测试专家系统中的应用

针对岩石测试专家系统软件的设计,对其控制过程中的核心技术PID控制技术作了深入研究,将PID控制技术与模糊控制技术相结合,设计了模糊PID控制器并将其应用于岩石测试专家系统,解决了该控制过程中量程切换时易出现的震荡现象,实现了该控制过程的全自动化处理并达到了控制精度和稳定性要求.     

用Plug-in实现对PDF文件的信息提取

利用Adobe Acrobat提供的编程接口编写Plug-in插件，实现对PDF文件信息的提取。     

多尺度特征提取和多级别特征融合的显著性目标检测方法

目前主流的显著性目标检测方法通常采用短连接加权的方式融合多级别特征信息,这种方式无法精准有效的控制信息流的传递。而且,现有的检测方法通常采用单一的特征检测,导致显著性目标区域与背景的边界不连续、易模糊。因此,本文提出一种多尺度特征提取和多级别特征融合的显著性目标检测方法。首先,利用不同扩张率的空洞卷积获取多尺度的上下文信息,弥补单一特征检测带来的不足。其次,提出一个多级别特征融合模块,该模块有效的利用浅层特征、深层特征和全局上下文特征信息之间的分布特性进行融合,不仅可以抑制噪声的传递,而且可以更有效地恢复显著性目标的空间细节结构信息。在5个公开的数据集上进行的实验结果表明: 相比较其它13种主流的检测方法,本文方法检测的显著图边缘轮廓连续性更好、空间结构细节信息更清晰,在综合指标(F-measure)、平均绝对误差(MAE)、结构化度量(S-measure)、精准率-召回率(PR)曲线和F-score曲线等指标上均有明显的提升。     

基于时频组合特征的PSO-SVM手势识别方法

为了提高基于表面肌电(sEMG)信号的手势识别的准确率,提出了时频组合特征和粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)相结合的手势识别方法.将手势sEMG信号的时域特征和频域特征进行线性组合,组合后的时频组合特征作为分类特征,采用经PSO优化的SVM分类器对8类手势进行分类.结果显示,基于时频组合特征均方根值-平均功率频率(RMS-MPF)、绝对均值-平均功率频率(MAV-MPF)的手势识别率,优于它对应的时域特征、频域特征的手势识别率,同时也优于时频域特征的手势识别率.表明了基于时频组合特征RMS-MPF、MAV-MPF的PSO-SVM方法对手势识别有良好的分类效果.     

基于多属性决策的空间DTN网络路由算法研究

空间信息网絡是未来信息网络的重要发展方向,低轨卫星DTN网络是空间信息网络的重要组成部分,由于低轨卫星网络存在时延大、中断频繁、拓扑结构变化剧烈等特点,因此路由问题成为了制约该型网络发展的瓶颈。为推进路由问题的解决,提出了一种基于多属性决策理论的路由算法,利用卫星网络链路带宽、链路建立时延、节点剩余存储空间、节点数据转发率四个重要指标作为路由选择依据,通过计算各属性比例关系决定数据转发路径,从而实现DTN网络路由,同时,通过调整属性偏好,可以针对不同网络业务实现网络路径的优化,从而适应空间信息网路的多业务需求。仿真实验结果表明:该算法与Epidemic、PROPHET路由算法比较,在数据传输成功率、网络平均时延方面均有改进。     

一种基于倒排索引的频繁项集挖掘方法

针对频繁项集挖掘算法中多次扫描数据库、生成大量无效频繁项集的问题,提出一种基于倒排索引和二维数组的挖掘算法。通过一次扫描数据库建立包含事务的倒排索引,解决多次扫描数据库的问题。在二维数组存储候选频繁项集时,引入标志位约束,避免产生大量无效的频繁项集。与其他算法在不同规模的数据集上进行性能比较,发现算法在数据集超过25万时执行效率优于其他算法。通过实验验证了所提出算法的高效性和可行性。     

物联网中一种基于无线射频识别和传感器节点的信息收集协议

为有效收集传感器节点的信息,本文将无线射频识别标签与传感器节点进行结合,提出了2种数据收集协议。首先提出了基于被动式标签数据收集协议PTC,该协议采用分割时槽方法,将每个帧分割为若干个大小不同的时槽,有效缩短了执行时间。在此基础上,提出一种基于主动式标签的数据收集协议ATC,该协议采用预先分配时槽的方法,减少空时槽和冲突时槽的分配,使得执行时间达到下界。为使信息收集准确可靠,提出了有效检测丢失标签和收集未知标签算法ADMCU,为PTC和ATC协议执行的正确性提供保障。实验表明:本文提出的两种协议与其他流行协议相比执行时间更短,且无论收集信息量如何变化,ATC的执行时间始终最短;同时,所提出的ADMCU算法在相同准确率情况下,耗时更短。