基于Hole-Filler模型的XML数据流上的SLCA算法

与传统数据库对XML数据的处理不同,对XML数据流的处理不仅受实时性的约束,还受存储空间的限制.在XML片段无序传送的广播模型中,考虑在XML数据流上进行高效的关键字查询,进而首次提出近似SLCA算法.SLCA算法利用结构Hash表和LCA表对关键字进行匹配并计算SLCA,从而避免冗余操作.同时,SLCA算法可以对匹配结果立即输出而不必等到数据流传输结束.实验结果表明,基于Hole-Filler模型的XML数据流上的SLCA算法在节省时间和空间开销方面均表现出较好的性能.     

一种基于布局布线协同的PCB设计算法

针对印刷电路板(PCB)设计中布局造成散热性差和布线造成抗噪声性差,导致PCB的抗干扰性弱的问题,提出一种布局布线协同算法,基于元胞自动机思想,以温度为基准,对元件进行位置调动,使元件的放置符合演化规则的定态要求,从而使布局的散热性能达到要求,同时运用优化蚁群算法对当前布局以路径最短及通孔数最小化为目标进行布线,并评价其抗噪声性能。实验结果表明,从散热性方面调整布局,散热性能提高14%左右,从抗噪声性能方面考虑布线,平均路径长度与通孔数下降明显,PCB板的总平均温度降低14%左右。     

SaaS模式下的动态网站开发机制

利用软件即服务（SaaS）模式中软件服务和多用户租赁的特点,提出一种动态信息门户开发框架（dynamic infor-mation portal framework for SaaS model ,DIPFS）,替代传统ASP模式开发动态网站,以满足现代大数据规模上的增量需求。DIPFS的数据存储服务采用SaaS第四级成熟度设计,支持面向集群水平方向的自由扩展;从领域工程的角度出发,用eJackson图描述网页构件的特征模型,完成DIPFS 核心的页面生成功能;以一个动态图片部件的实现过程为例,描述DIPFS提供的共用软件服务并展示生成页面的最终效果。     

面向冷启动用户偏好获取的自适应物品询问列表生成方法

新用户进入系统之初,由于缺少必要的行为信息,推荐系统无法给出高质量的推荐,为了提高推荐精度,可以使用主动学习技术,使系统主动向用户发起相关物品的评分请求,从而通过用户的交互信息了解用户的偏好信息.现有的主动学习方法基于不确定性、熵等信息选择物品让用户提供反馈.然而由于用户的差异性,其适合的最佳策略是不一样的.因此,本文针对新用户冷启动问题,将要向用户发起询问的物品分阶段产生,通过用户对上一阶段问题的不同反馈,通过决策树模型个性化的动态选择下一阶段适合的策略来生成物品列表以征求其评价.同时,采用遗传算法来优化各个阶段的最优物品个数.在实际数据集上的实验表明,通过这种自适应生成询问物品列表的方法能够改进推荐效果.     

一个物联网异构数据接入系统ChukwaX

针对物联网感知层异构数据的接入问题,提出一个接入系统ChukwaX。该系统采用层次化系统结构以分散系统压力,利用适配器模型解决异构协议的适配问题,支持传感网络的动态接入,从而满足本地自治与随意接入的需求。实验结果表明,ChukwaX能达到预期的设计要求,并且具有较好的系统可扩展性。     

嵌入式Linux系统下基于UDA1341芯片的音频驱动程序设计

论述嵌入式Linux系统基于UDA1341芯片的音频驱动程序设计方法.该方法以UDA1341音频芯片及IIS(Inter-IC Sound)总线为硬件架构,以OSS(Open Sound System)模型为软件基础,可以方便地扩充到其他应用平台.以实验证明了该方法的有效性.     

基于CUDA的图像匹配算法

为解决目前已有的图像匹配算法不适用于对实时性要求很强的应用,提出了PLS（Partial Least Squares）与余弦定理相结合的并行化图像匹配算法。该算法在CUDA架构下,对图像矩阵分块,分块后每个小块图像存入共享存储器处理并提取每个小块图像特征,通过合并后图像特征采用余弦定理计算图像的相似度,从而找出匹配图像。实验表明,CUDA架构下可以实现图像的并行匹配,与CPU上串行匹配相比,时效性提高了百倍以上。     

基于动态Internet的群组命令传输算法

由于Internet具有动态特性,使得Internet尽力而为的服务模式在传输群组命令时,容易产生无效(过期)路径. 对此,提出群组动态遗传算法. 该算法分别从静态搜索和动态搜索两个角度考虑无效(过期)路径问题. 其主要优势在于解决传统遗传算法在动态环境下无法收敛问题. 实验验证了该算法相对于当前一些经典算法在支持群组命令传输方面具有较好的性能.     

蜜网动态部署研究与设计

针对蜜网系统在静态配置和维护方面存在的缺陷,提出了蜜网动态部署的思想及相应的算法。动态部署的蜜网系统,通过监控自身和物理网络环境收集信息,能够自动确定配置蜜网节点的类型及拓扑结构;当网络安全态势发生改变时能实时调整蜜网的结构。动态部署的第一阶段是融合蜜网及物理网络的信息对当前网络安全态势进行预测,然后蜜网中的虚拟节点仿照生物存活的算法进行动态调整。因此该动态部署体系能针对实时入侵活动来调整自身结构,具有更高的隐蔽性,对迷惑和降低黑客的攻击力作用较大。给出了蜜网部署的设计模型和相关算法,并在开源软件Honeyd基础上设计了原型系统。实验结果表明,动态部署方案在实践中具有较好的可行性,且在不提高成本的基础上比静态部署方案诱骗效果好。