非一致性数据库关键词非聚集约束查询与性能分析*

在分析非一致性数据库一致性查询方法的基础上,结合非聚集约束条件,以关键词为元数据,利用B-树与二叉树的原理,提出一种新的针对非一致性数据库的查询方法.通过节点分组访问、分层迭代查询的方法,不仅解决非一致性数据库约束条件难写的问题,而且容易组合选择查询条件,有助于提高查询的灵活性与准确性.     

基于分数延时滤波的2FSK差分检波解调器

研究数字通信信号调制稳定性和可靠性问题,针对2FSK差分检波解调器中有效解决精确延时技术,由于可调滤波器系数计算复杂,为实现精确延时,引入拉格朗日插值法设计了一种直接型N阶FIR分数延时滤波器.滤波器具有低通性,通带内相频响应和幅频响应与理想分数延迟滤波器相同,能使2FSK调制信号无失真的延时分数倍采样周期,在DSP ...     

基于蚁群算法的XML概率查询策略与算法优化

针对XML数据半结构化的特点及概率查询理论,结合蚁群算法,提出添加杂交算子和更新信息素的方法,该方法不仅能动态选择数据查询方向,而且能避免无效查询,扩大数据查询范围,提高收缩效率。模拟测试证明了该方法能优化XML查询。     

基于等价分解中立型系统的时滞相关稳定性分析

利用微分方程理论,将具有不确定性的中立型系统的稳定性问题转换为二个迟后系统的稳定性问题,这一转换可以大大减少稳定性讨论的复杂程度。通过引用迟后系统的相关研究结果,得到中立型系统时滞相关和时滞无关两类稳定性判据,每一类结果包括工程上实用的代数法和理论上具较小保守性的线性矩阵不等式（LMI）表示的判据。给出二个数值例子,并将研究结果与同类研究结果进行比较,算例表明,提出的转换方法是有效的。     

Set Cover和Hitting Set问题的研究进展

Set Cover和Hitting Set问题是两个重要的W[2]完全问题。Set Cover问题在大规模集成电路设备的测试和人员调度等领域有着广泛的应用,Hitting Set问题在生物计算等领域有着重要的应用。在引入参数计算和复杂性理论后,Set Cover和Hitting Set问题再次成为研究的热点。首先介绍Set Cover和Hitting Set的各种分类问题及其定义,并对各种分类问题的计算复杂性和相关算法的研究进展加以分析总结,给出(k,h)-Set Cover和(k,d)-Set Cover问题的复杂性证明。最后总结全文并提出进一步研究的方向。     

能量收集认知多跳中继网络中断性能分析及优化

针对能量收集认知无线网络中的多跳中继传输问题,该文构建了一种新的具有主网络干扰的功率信标(PB)辅助能量收集认知多跳中继网络模型,并提出单向传输方案.在干扰链路统计信道状态信息场景下,推导了次网络精确和渐近总中断概率闭合式.针对精确总中断概率表达式的复杂性和非凸性,采用自适应混沌粒子群优化(ACPSO)算法对次网络总中断性能进行优化.仿真结果表明,PB功率、干扰约束、次网络跳数、能量收集比率、主接收端数目和信道容量阈值等参数对中断性能影响显著,所提算法能快速和有效地对网络中断性能进行优化.     

改进的粒子群优化算法在QoS选播路由中的应用

QoS选播路由问题是一个非线性的组合优化问题,已被证明是NP完全问题.提出一种基于改进的粒子群优化的多QoS选播路由算法.算法引入一种特殊相加算子,让较差的路径能够不断向较好的路径学习,使算法尽可能向全局最优者靠近;设计一种随机变异算子,通过对全局极值进行随机变异,保证了粒子的多样性,提高了算法跳出局部最优解的能力.实验结果表明,该算法是可行和有效的,能够在资源预留的基础上较好地满足用户对带宽和时延的要求.     

交叉立方体网络的无死锁虫洞路由算法

Efe提出的交叉立方体(crossed cube)是超立方体(hypercube)的一种变型.交叉立方体的某些性质优于超立方体,比如其直径几乎是超立方体的一半.首先证明n(n≥3)维交叉立方体网络不存在无死锁的最短路径路由算法,然后利用虚通道技术将一条物理通道分成三条逻辑通道,并在此基础上提出一种基于虫洞路由的最短路径路由算法,其时间复杂度为O(n).理论证明了算法是无死锁的.     

位置信息记录中基于期望最大化的名称消重算法

在包含位置信息的签到记录中,每条记录仅包含名称和位置(经纬度)两个属性。传统的名称消重算法通过匹配实体的属性值或者计算实体间的名称相似性进行消重,忽略了位置信息的特殊性。为了提高位置信息记录中名称消重的质量,提出了一种基于期望最大化的位置名称消重算法。首先,提出了一种包含核心单词和背景单词的文本名称模型,并给出了计算模型参数值的期望最大化算法。其次,在文本名称模型中引入位置信息,将整个地图划分为若干个网格,分别计算每个网格中核心单词和背景单词的分布情况,并提出了一种考虑位置的文本名称模型。最后,将位置文本名称模型用于位置信息记录中的名称消重,并给出了相应的名称消重算法。实验表明, 与传统的名称消重模型相比,提出的位置名称消重模型可以更好地识别出名称中包含的核心词汇,因而在名称消重时具有更好的性能。     

基于行为语义分析的Web恶意代码检测机制研究

在Web安全问题的研究中,如何提高Web恶意代码的检测效率一直是Web恶意代码检测方法研究中需要解决的问题。为此,针对跨站脚本漏洞、ActiveX控件漏洞和Web Shellcode方面的检测,提出一种基于行为语义分析的Web恶意代码检测机制。通过对上述漏洞的行为和语义进行分析,提取行为特征,构建Web客户端脚本解析引擎和Web Shellcode检测引擎,实现对跨站脚本漏洞、ActiveX控件漏洞和Web Shellcode等的正确检测,以及对Web Shellcode攻击行为进行取证的功能。实验分析结果表明,新的Web恶意代码检测机制具有检测能力强、漏检率低的性能。