MRO中多重BOM结构遍历及显示的算法

为优化MRO系统的性能,提高系统的运行效率,提出了两种物料清单（BOM）构造的方法,并指出了两种方法的优缺点,将BOM结构的存储方法由三层扩展到多层,并使用Java语言和Swing库对BOM结构进行了遍历和显示．实际应用表明,文章中提出的BOM结构遍历和显示算法能有效提高MRO系统的运行效率．     

能量均衡的最小2-连通2-支配集的分布式算法

在无线传感器网络中,一般通过构造连通支配集形成虚拟骨干网来分层路由。现有算法通常只考虑如何获得规模较小的支配集,忽略网络自身的不稳定性,使得节点失效或链路失败经常发生。针对连通支配集的容错能力,结合节点度与能量因素,提出一种能量均衡的最小2-连通2-支配集的分布式算法（DA-EBM）。 Omnet仿真实验表明, DA-EBM算法构造的容错连通支配集能有效均衡能量消耗,延长网络生命周期。     

基于.Net的数字化校园单点登录系统研究

本文介绍了校园网中各信息平台的现状,从数字化校园单点登录系统的研究出发,对目前几种常见的单点登录方案进行了分析,提出了一种基于.Net的单点登录Web服务方案,可以方便用户对资源的访问,增强用户访问站点的安全性。详细介绍了该方案的流程设计及实现方式,并对该方案的安全性进行了分析。     

基于动态偏好机制的学生群体演化合作研究

社交网络具有随机性和复杂性的特点,针对大学生群体中社交关系的异质性以及动态变化情况,构建博弈模型并设计动态偏好机制用于模拟和促进学生在交互网络中的合作行为。在该机制中,首先构建了加权网络用于描述学生交互网络的异质性;然后通过学生动态的交互关系,模拟学生的社交偏好。仿真结果表明,该机制能够有效促进合作者密度。为了进一步验证该机制在学生群体交互中的有效性,通过线下社交网络收集系统收集学生群体的交互行为信息并构建交互网络,通过数据分析发现学生群体在动态偏好机制下更愿意与其他个体进行交流。研究结果对学生合作行为演化具有参考作用。     

基于模块度的社交网络分形维度计算方法

社交网络是由个体或组织以及它们之间的关系所组成的社会结构。利用社交网络的分形结构来解释和预测社交网络的行为是目前的一个研究热点。分形维度是对社交网络中分形结构的度量,为了更准确地对社交网络分形结构进行度量,提出了一种基于模块度的盒子覆盖算法来计算分形维度。该算法利用分形维度和模块度互斥的性质,基于模块度最小的原则来构建盒子,再对盒子进行计数来计算社交网络的分形维度。仿真实验表明：基于模块度的盒子覆盖法比传统的盒覆盖算法得到更为精确的分形维度。     

事件驱动型无线传感器网络MAC协议研究

提出一种应用于事件驱动型无线传感器网络的ED-MAC协议。该协议定义了网络的2种状态(常规态和事件态),为常规态的簇内数据采集和簇头汇报设计了不同的TDMA机制,事件态时采用预约机制对中继转发链路节点进行逐跳预约。实验结果表明:ED-MAC协议相比S-MAC协议具有能耗低、传输延时短的特点。     

基于混合代码表示的源代码脆弱性检测

软件脆弱性对网络与信息安全产生了极大的威胁,而脆弱性的根源在于软件源代码。因为现有的传统静态检测工具和基于深度学习的检测方法没有完整地表示代码特征,并且简单地使用词嵌入方法转换代码表示,所以检测结果准确率低,误报率高或漏报率高。因此,提出了一种基于混合代码表示的源代码脆弱性检测方法来解决代码表示不完整的问题,并提升检测性能。首先将源代码编译为中间表示（IR）,并提取程序依赖图;然后基于数据流和控制流分析进行程序切片来得到结构化的特征,同时使用doc2vec嵌入节点语句得到非结构化的特征;接着使用图神经网络（GNN）对混合特征进行学习;最后使用训练好的GNN进行预测和分类。为了验证所提方法的有效性,在软件保证参考数据集（SARD）和真实世界数据集上进行了实验评估,检测结果的F1值分别达到了95.3%和89.6%。实验结果表明,所提方法有较好的脆弱性检测能力。     

一种信息-物理融合系统体系结构

信息-物理融合系统(cyber-physical system, CPS)是当今最前沿的交叉研究领域之一,它被普遍认为是计算机信息处理技术史上的下一次革命,将会改变人与现实物理世界之间的交互方式,具有广泛的应用前景.CPS是一种分布式且深度嵌入式的实时系统,实时性是CPS的一个极重要特征和性能要求.研究了CPS体系结构,提出了一种CPS系统模型,并且从实时任务调度和实时网络两个方面,提出了解决系统实时性保证问题的初步方案,为进一步的研究工作奠定了基础.     

基于优化簇半径的WSNs非均匀分簇路由

为了有效解决无线传感器网络分簇路由协议中,靠近SINK节点的簇头因特发大量数据而过早耗尽能量,提出了一种优化簇半径的非均匀分簇路由协议(UCOR),其核心思想是通过优化簇半径对无线传感器网络进行合理分簇,使靠近SINK节点的簇规模小于远离SINK节点的簇.仿真实验结果表明,与EEUC和LEACH等路由协议相比UCOR路由协议有效地均衡了节点能量消耗,显著地延长了网络生命周期.     

基于KPCA和FMSD的人脸识别

针对核最大散度差(KMSD)方法在人脸识别中存在边缘类和次优性问题,提出一种基于核主成分分析(KPCA)与模糊最大散度差(FMSD)的人脸识别方法(KFMSD)。利用KPCA方法提取人脸的非线性结构特征,选取投影后类间散度大于类内散度的特征向量作为最优投影轴,采用FMSD方法,根据隶属度函数将样本的原始分布信息完全融入人脸的特征提取中,采用最近邻分类器进行分类识别。在ORL和YALE人脸库上的实验证明了KFMSD方法的有效性。