分层振冲法在深厚换填砂地基处理中的应用

科特迪瓦阿比让港口扩建项目在集装箱码头沉箱基础下方存在大面积换填砂地基,形成超深超厚的换填砂振冲处理区域,因而需面对振冲器最大一次性振冲处理深度问题。振冲器在大部分试验区无法一次性下沉至设计标高,SPT检测结果无法满足验收要求。现场采用多种改进方案,最终采用分层振冲法解决了该问题,结合试验区所确定的施工参数,所有SPT检测结果满足验收要求。     

敌手分类的Stackelberg博弈分析

在实际电子测量分类系统中,随着机器学习技术的广泛应用,它面临着来自对抗性环境中敌手攻击的巨大挑战。利用非合作二人Stackelberg博弈,并结合实际存在的跟随者反应时延问题,对敌手和数据挖掘者之间的交互行为进行了建模。和以前工作不同之处,在于本模型中考虑了跟随者反应时间对领导者和跟随者收益的影响。首先对Stackelberg博弈问题进行了形式化描述,然后对敌手分类问题进行了博弈建模,重点分析了此条件下博弈双方的收益,最后测试了本模型的正确性和有效性。实验结果表明,应该密切注意异常数据的变化,从而更好的对抗敌手攻击。     

时序网络演化速度对传播的影响分析

为分析时序网络演化速度对传播过程的影响,通过改进已有的时序相关系数定义,给出了一个网络演化速度指标;同时,提出了一个具有非马尔可夫性质的时序网络演化模型。在每个时间步,每一个给定的激活节点都以概率r在网络中随机选择一个节点,以概率1-r在该激活节点的原邻居中随机选择一个节点,并在该激活节点与所选节点间建立连边。模拟结果表明：网络模型参数r与网络演化速度指标之间有单调增的关系;同时,激活节点随机连边的概率r越大,网络传播范围就越广。由此可知:演化速度快的时序网络有利于网络传播;进一步地,网络拓扑结构的快速变化有利于信息的快速传播,但不利于抑制病毒传播。     

基于多决策树的RFID入侵检测模型

为了能够有效对RFID系统的已知攻击和未知攻击进行检测和预警,在分析大量RFID安全协议的基础上,提出了利用构建多决策树的方法对RFID系统的入侵行为进行检测。通过分析,得到所构造出的多决策树能够发现针对RFID系统的攻击之间的关系,并且具有可扩展性和高效性,使之能够适用于各种实际的RFID系统的应用。     

图像垃圾邮件中文本区域的自动提取方法

图像中的文本区域为判别图像垃圾邮件提供了重要依据。为了获得图像中的文本区域信息,提出了基于Hough变换提取图像中倾斜文本区域的算法和降低图像背景干扰的八邻域细小边缘去除算法,实现了一种不受图像中文本颜色、字体、大小、位置、方向限制的文本区域的自动提取方法。在包含100幅垃圾图像的数据集上进行提取图像文本区域的实验。实验结果显示,新方法具有良好的文本区域提取性能。     

一种基于P2P网支持QoS的语义Web服务的匹配模型*

如何准确而又高效地匹配零散分布于各地的Web服务,通过分析现有的一些相关研究,在P2P网络的基础上提出了支持QoS的语义Web服务匹配模型。模型首先分析了P2P网络的特点,在扩展UDDI的基础上,结合目前语义Web服务匹配的多层匹配思想,提出一个三层次的匹配筛选算法,并对基本描述、语义Web服务匹配、服务质量各层的匹配算法进行了深入讨论,用相似函数来度量服务提供方与服务请求方的Web服务相似程度,为Web服务匹配和发现提供了一种有效的方法。     

基于文件相似性分簇的重复数据消除模型

为解决现有提高重复数据消除系统吞吐量方法的局部性依赖和多节点依赖问题,提出了一种基于文件相似性分簇的重复数据消除模型。该模型将传统平面型索引结构拓展为空间结构,并依据Broder定理仅选择少量最具代表性的索引驻留在内存中;同时对索引进行横向分片并分布到完全自治的多个节点。实验结果表明,该方法能有效提高大规模云存储环境下重复数据消除性能和平均吞吐量,且各节点数据负载量均衡,故该模型可扩展性强。     

混合无线传感器网络内覆盖洞的双目标修补算法

混合无线传感器网络中的覆盖洞修补通常由网络内的移动传感器移动实现。现有文献中的算法只关注最小化所有移动传感器的移动能量消耗或最小化所有移动传感器中的最大能量消耗中的一个。为此,首先提出一种同时实现前述两个目标的离线算法,其次提出一种双目标的覆盖洞在线修补算法。双目标离线算法基于两个单目标算法的结合。双目标在线算法基于分层分离树上的在线匹配,能有效降低匹配开销。在线算法中感应区域的单元分隔摆脱了算法对覆盖洞的大小或数量预知的要求。仿真结果显示,双目标的离线算法和在线算法对覆盖洞修补中移动传感器的能量保留均具有显著效果。     

基于三角划分的复杂3D山体表面定位算法

在复杂环境下, 网络呈现出三维分布、链路非确定、应用场景异构、部署区域非结构化等新特点, 传统的定位技术已无法适用。不规则的网络形状很可能导致不准确的传感器节点定位结果, 从而导致定位误差较大。提出一种基于三角划分和MDS的3D节点定位算法。首先, 基于三角划分的方法将不规则的3D网络模型分解为若干个较规则的三角区域; 其次, 在每一个三角区域上采用改进的MDS算法对节点进行定位, 从而建立起局部相对位置地图; 最后, 合并三角子区域, 建立起整个网络全局的位置地图。实验结果表明, 该算法有效地提高了定位精度, 具有一定的实用意义。