基于遗传_蚁群算法的多QoS约束组播路由优化算法

提出了一种将遗传算法与蚁群算法融合的新算法,用以满足多QoS约束的组播路由优化。算法首先利用遗传算法生成若干组优化解,将其转换成蚁群算法的信息素初值,然后利用蚁群算法来求取满足QoS约束的最优解。仿真结果表明此算法是有效的,其性能优于文献[6]中算法。     

基于OpenCV的路亚运动目标识别与长度测量研究

针对路亚运动中需要对捕获鱼的长度进行测量的问题,本文是基于iOS平台上对目标做出识别进而测量出物体的长度.主要是通过OpenCV在iOS中对手机拍摄的鱼尺照片做出高精度的识别,保证能够快速、准确地对目标进行识别,同时既要保证高精度的测量尺寸的大小,还要保证同场竞技过程中的公平性.实验结果是测量误差降到最低.     

基于频繁模式树的普遍化关联规则挖掘

提出了基于频繁模式树的普遍化关联规则挖掘算法 MGAR- FP,充分利用频繁模式树的性质 ,避免大量候选模式的生成和频繁模式匹配 ,提高了挖掘的效率和速度 .实验表明 ,算法是有效的 ,比传统的普遍化关联规则挖掘算法Cum ulate快     

多时间粒度序列模式挖掘

序列模式挖掘是数据挖掘的一个重要问题.传统的序列模式仅能揭示频繁出现的项目以及出现的顺序,但不能揭示在前续项目出现的情况下,后续项目出现的时间.在本文中,引入一种新的多时间粒度序列模式,模式中相邻项目之间的转换时间采用从原数据集中导出的、多时间粒度下的最小有界时间区间和平均时间标注.建立了多时间粒度序列模式挖掘模型,提出了一种新的多时间序列模式挖掘算法MG-PrefixSpan.实验表明,算法是有效的.     

一种新的普遍化关联规则挖掘算法

提出了一种新颖的普遍化关联规则挖掘算法GARL。该算法连续扫描数据库事务序列，在最多不超过两遍扫描后生成所有频繁项目集，在首次扫描数据库时，能为用户给出反馈信息，允许用户对最小支持率进行调整，该算法能连续处理事务序列，可用于网上在线数据挖掘。     

自动生成量化属性模糊集的算法

提出一种由量化属性数据自动生成模糊集及其隶属函数的算法。该算法首先用聚类方法对每个量化属性进行聚类,求得聚类中心,最后通过聚类中心构造模糊集,定义隶属函数。     

基于XML的分布式数据库集成系统

提出一种将分布式数据库数据映射为符合用户要求的XML文档的描述语言——R2XL,在此基础上给出基于XML的分布式数据库集成系统,实现分布式数据库的透明访问和联合查询。对该系统中的查询处理、分布式数据库中的数据分片方法及相应的集成策略等关键问题进行了探讨。     

云计算中基于动态虚拟化电子流密码的安全存储*

为提高云计算模型中用户重要数据安全性和虚拟机磁盘完整性验证的计算效率,提出一种云计算中基于电子流密码的安全动态更新存储策略。首先,云服务提供商引入虚拟化的概念来维护虚拟化服务器、存储等,实现虚拟机的即时安全迁移。同时,引入了一种基于安全电子流密码的模型,加密/解密使用ChaCha20方法,用于在云数据中心保持对用户敏感数据的适当安全性,实现虚拟机磁盘中数据的安全虚拟化和动态更新。其次,提出了一种新的Merkle哈希散列B+树的动态版本(DMBHT),该方法不需要随机Oracle签名方案,而采用q-SDH安全短签名,在DBHT的叶级上采用有效的码率作为伪删除码(Tornado-z码),可有效保持虚拟机磁盘之间的完整性和真实性。最后,仿真实验结果表明,所提算法可实现快速的更新和安全的修改,验证了所提算法的有效性。     

便携式温湿度无线监控系统的设计与实现

利用新一代单片全校准、高集成度、小体积的数字式温湿度传感器SHT71,通过单片机的控制实现对温湿度的采集与显示,再经由无线收发传输采集到的数据与遥控各温湿度调节设备,并结合了便携式与PC机操作。使得此系统具有体积小、适用面广、使用方便等特点。     

．NET Remoting及其在证券实时分析系统中的应用

．NET Remoting为分布式对象提供了一个基础结构。它使用既灵活又可扩展的管线向远程进程提供．NET的完全对象语义。文章以证券实时分析系统为例,利用．NET Remoting技术实现证券投资者在线实时分析股票品种的功能,不但通过程序集概念解决了Windows操作系统环境下一直存在的“DLL地狱”问题,提高了整个分析系统的灵活性和可扩展性,而且通过更为严格的安全性设计,为我国证券市场参与者进一步研究交易者策略、价格形成过程等创造了一个良好的应用平台。