基于动态距离的模糊社区识别算法

社区识别技术是公共安全领域潜在危害行为预警预测和已发生危害行为追踪溯源的基础，针对传统社区识别算法将社区视作单一集合而无法描述社区主次成员的问题，提出一种基于动态距离的模糊社区识别算法。该算法将传统的单一社区结构划分为核心区域和边际区域，以边际区域来描述社区的模糊区间。该算法首先将网络设想为动态演变模型，网络中的任意节点均会与其他节点产生互动，互动将改变各节点间距离，距离也反过来影响互动。在阈值的界定下，受到多个社区吸引的节点被划分到边际区域，最终距离分布趋于稳定，各个社区结构得以显现。通过对比实验验证了CDFDD算法在社区识别上的有效性。     

基于面形斜率的高斯径向基自由曲面优化设计及公差分析

基于面形斜率的高斯径向基自由曲面模型在面形表征和系统设计中具有优势,但基函数数目较多,导致优化效率低、公差分析困难等问题。本文对基于面形斜率的高斯径向基模型优化设计和公差分析方法开展研究,利用模型的面形表征局域特性,将全局优化和局部优化相结合,提出了一种新的优化设计方法。利用数学统计的方法,确定了基函数系数和自由曲面面形矢高之间的线性关系,直接设定系数公差范围初值,通过大样本统计后确定自由曲面的合理面形公差。将该优化设计和公差分析方法应用到基于面形斜率的高斯径向基自由曲面型头戴显示系统,设计结果表明:头戴显示系统全视场内在23lp/mm处大于0.3,系统最大畸变为3.45%,达到了系统设计指标,并基于公差分析结果进行实验系统集成,成功实现了图像显示。本文所提出的优化设计方法和公差分析方法为基于面形斜率的高斯径向基自由曲面模型和其他局域型自由曲面模型的应用提供了重要的借鉴意义。     

基于共生特性的G.729A基音调制信息隐藏的检测

提出了一种G.729A自适应码本分组基音调制信息隐藏的检测算法.对语音码流的分析发现,通过基音预测进行信息隐藏将改变相邻语音帧中基音周期估计值的共生特性.通过量化这种共生特性,并经过PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)降维获得对隐写检测敏感的特征向量.最后基于特征向量和SVM (Support Vector Machine,支持向量机)构建隐写检测器.对不同语音样本数据集的检测表明,当语音长度在2s及以上时,检测正确率均超过96%.此检测算法是一种有效的压缩域信息隐藏检测方法.     

一种用于电视系统中的图像清晰度测量算法及实现

本文介绍了数字电视中用于增强图像画质的一种清晰度测量的方法,该方法使用图像中的频率信息、细节信息和局部图像的动态范围来判断当前输入的图像是一幅真实的高清图像还是在信号传输过程中被放大成高清信号的伪高清图像信号。从而利用得出的清晰度测量结果对真实高清图像信号和伪高清图像信号进行不同的清晰度和对比度调整。该方法的设计应用填补了数字电视图像后处理中对于原始信号检测的一个空白。本文介绍了该方法的基本原理和具体实现的算法,并讨论了该算法的硬件实现方案和代价。     

网络处理器芯片的国产化之路

网络处理器芯片是构建网络通信设备的核心器件,设计复杂,研发投入巨大,国产化难度较高。本文试图在充分分析网络处理器设计挑战及技术发展趋势的基础上,提出一条切实可行的网络处理器芯片国产化之路。     

GPU集群能耗优化控制模型研究

随着大数据技术的发展,GPU集群作为一种高效的并行系统被应用到大规模数据实时计算中.能量是实时计算时重要的资源,GPU集群的能耗优化及实时消减成为一个具有挑战性的问题.从集群全局角度引入模型预测控制策略,并建立闭环反馈机制的多输入多输出控制器.通过调整计算频率和改变活跃流多处理器来改变能耗状态,利用反馈和滚动优化机制完成对未来的控制预判,实现消减冗余能耗的目标.实验表明:控制模型的精度和节能效果优于基准模型,而且具有较好的稳定性,适合应用到大规模数据实时计算中.