基于粒隶属约简的地震数据库简化方法研究

地震数据的共享大大推动了地震科学的研究进展,对海量地震数据进行知识发现,以促进地震监测技术发展。概念格是知识发现的有力工具,知识约简是知识发现的一个重要方面。通过定义的隶属关系对形式背景进行分类,利用粒隶属约简对隶属类做有选择的简化;并提出简化概念格扩充定理,最终将简化概念扩充为原形式背景概念格。对UCI机器学习知识库真实数据集进行了实验,结果表明该方法可行有效,可最大限度地简化对象属性。该方法正应用于地震核查数据库。     

基于基准测试的高性能计算云研究

随着云计算技术的发展,高性能计算云(HPC in the Cloud)已得到学术界和产业界的关注。由于虚拟化技术带来的性能开销,高性能计算云面临着一些挑战。针对“高性能计算+云”的计算模式,分析了高性能计算云的优势,深入介绍了国内外基于基准测试的高性能计算云的性能评测、性能优化、能耗和成本效益等关键问题,得出了针对基准测试的高性能计算云研究的基本思路,并对当前面临的问题和今后的发展趋势进行了总结和展望。     

一种基于受体编辑和免疫抑制的人工免疫系统模型

被广泛采用的人工免疫系统模型ARTIS中的检测器没有主动学习能力,在具体应用中存在检测半径设定困难、检测性能低等问题,受生物免疫中受体编辑和免疫抑制的启发,提出了一种新的人工免疫系统模型REISAIS(Receptor Editing and Immune Suppression based Artificial Immune System),模型通过受体编辑分别 在耐受期和成熟期 赋予检测器一定的主动学习能力,从而提高了模型的检测率,而免疫抑制机制的引入则使得模型的误报率得到了有效控制。给出了模型中检测器和抑制器演化过程的形式化描述,对模型性能进行了分析,证明了受体编辑机制的引入在提高模型检测性能上的有效性。理论分析以及实验结果显示,与ARTIS模型相比,REISAIS模型无需设定检测半径并且检测性能更好。     

云环境中基于多属性排序的密文检索方案

密文检索是云提供数据加密存储服务的重要辅助功能。目前云环境中密文检索的排序搜索算法只根据关键词的单一局部属性进行文档相关性分数计算,因此存在查准率不高的问题。针对这个问题设计了一种基于多属性排序的密文检索方案,其思想是首先通过文档关键词的局部属性和全局属性构建多属性特征向量安全索引,其次根据用户选择的排序方式确定各局部属性和全局属性的权值,然后调用多属性评分公式进行文档相关性分数计算,最后根据分数排序返回用户最感兴趣的检索结果。实验表明,该方法能够有效提高检索速度和检索结果的准确性。     

基于ASP的CSP进程描述与组合研究

前期工作中,为解决CSP模型检测不支持一次运行验证多条性质的问题,构建了基于ASP的CSP模型检测框架,但其存在着可描述并发进程形态不完善与可验证并发系统规模受限的问题。构建了全新的并发系统ASP描述体系,其解决了前期工作中前缀描述不允许出现类环状结构的问题,可完整描述各种形态的CSP进程。研究了并发组合进程生成技术,它可使多个进程自动化并发组合,并生成一个满足所有行为特性、具有一致结构特性的新进程,保持了验证框架内进程描述的一致性,有利于并发进程的抽象与验证。实验表明了基于ASP的CSP进程描述与组合进程生成技术的有效性,以及基于该ASP描述体系的系统性质验证的可行性。     

基于不可追踪模型的轻量级RFID认证协议

在Ha等提出的基于Hash函数的低成本RFID认证协议中, 敌手捕获 标签和读卡器之间传送的信息后,就可以实现跟踪攻击。在分析Ha等提出的低成本RFID认证协议的基础上,设计出了 效率更高的追踪攻击算法。Ha等提出的低成本RFID认证协议易于遭受追踪攻击,敌手可以从低位到高位,逐个比特位地猜测出合法的标签密钥的比特位,针对这一缺点提出了可以抵抗追踪攻击的改进协议,并用不可追踪模型形式化证明了该协议不可追踪的鲁棒性。     

一种基于GPU的并行算法功耗评估方法

随着软件和硬件的不断发展,图形处理器(GPUs)已经广泛用于通用计算领域,并作为加速器来协助CPU加速程序的运行。为了追求高性能,GPU往往包含成百上千个核心运算单元,高密度的计算资源使其在性能远高于CPU的同时功耗也高于CPU,因此功耗问题已经成为制约GPU发展的重要问题之一。分析了并行程序在GPU上运行时消耗的功耗,提出了并行算法在GPU上运行的功耗评估方法,接着通过并行前缀求和算法对该方法进行了详细的论述与分析。在实验部分通过稀疏矩阵向量乘算法的实际应用对该方法的正确性以及敏感性进行了证明与分析。结果表明,对于给定的程序,在满足性能要求的前提下,最优线程块数、存储访问方式以及任务分配顺序是影响系统功耗的关键因素。     

一种基于功能语义的Web服务描述及预检索方法

实现基于功能语义的Web服务过滤是简化服务检索计算量、提高服务发现准确率的有效方法之一。针对现有常用Web服务描述语言不能很好地支持服务基于功能的语义描述的问题,通过定义服务功能描述模型,构建领域功能本体,提出了一种基于功能语义的Web服务描述方法,并详细给出了基于OWL-S的实现,在此基础上,给出了一种服务预检索方法。该方法可有效地支持用户实现基于功能的语义服务检索,滤除无关服务,降低精确匹配计算量,提高服务查找效率。     

异构云平台性能监控与分析研究

云计算是近年来兴起的一种新型的计算和服务模式,它采用多租户策略和按需付费计算模型,弹性地向用户提供看似无限的计算和存储资源。当前,云计算已经成为互联网环境下新型计算模式研究的焦点和热点。但是,云计算刚刚处于起步阶段,还没有形成统一的、公认的云计算标准。如何比较和评价多个不同公司、不同类型云平台的性能,为用户选择云平台提供依据,成为现在云计算性能评估的一个迫切需要解决的问题。针对以上问题,设计并构建了跨云平台的性能监控系统,该系统根据用户性能需求定义为多种云平台提供实时性能数据监控,进行跨云平台的性能比较分析,并且图形化地展示给用户。     

基于属性加密的气象云数据访问控制策略研究

随着气象业务水平的不断提高,气象数据的云存储和即时共享问题也日益突出。针对云计算环境下气象数据存储与共享面临的身份认证和访问控制问题,提出了一种基于多方授权的属性加密的访问控制模型。该模型采用一种适合云环境下大数据的属性加密方案,解决了气象部门用户多类性情况下的资料细粒度访问控制问题,同时引入全局ID概念和多方授权机制,解决了不同机构用户在气象部门各资料存储机构间的访问权限问题。系统具有较高的安全性和良好的实用价值。     

基于云模型的彩色图像分割方法

以云模型理论为基础分析彩色图像分割概念,研究已有的彩色图像分割方法,并与云模型相结合,提出基于云模型的彩色图像分割方法。该方法在HSV颜色空间对彩色图像进行非均匀量化,并寻找量化后图像的基本直方图,最后通过云模型的“3En规则”对图像进行前景/背景分割。通过与K均值算法、IS-RSC算法进行比较,实验结果表明了该方法对彩色图像分割的有效性。     

基于颜色特征的图像检索技术

文章论述了基于颜色的图像检索方法,从颜色检索的三个关键技术入手,对颜色模型的选择,颜色的量化以及距离度量进行了详细的讨论。颜色相对于图像的几何特征而言,具有一定的稳定性,对缩放、平移、旋转具有相当强的鲁棒性。基于颜色的图像检索实现方法简单,视觉效果明显,应用最为广泛。     

基于颜色特征的图像检索技术

文章论述了基于颜色的图像检索方法，从颜色检索的三个关键技术入手，对颜色模型的选择，颜色的量化以及距离度量进行了详细的讨论。颜色相对于图像的几何特征而言，具有一定的稳定性，对缩放、平移、旋转具有相当强的鲁棒性。基于颜色的图像检索实现方法简单，视觉效果明显。应用最为广泛。     

基于云模型的多粒度彩色图像分割

图像信息中存在的不确定性问题会影响图像的分割效果.为此,提出一种基于粒计算和云模型的彩色图像分割算法.研究多粒度认知模型,在HSV颜色空间中利用云模型构建彩色图像的信息粒,进行多粒度、多层次的云粒合成,实现彩色图像分割.实验结果表明,与PCNN算法和K均值算法相比,该算法的分割效果较好.     

基于颜色和边缘方向的图像检索方法

提出了一种新的图像特征表示方法,首先提取图像的底层颜色信息获取颜色特征值 ,通过对图像中物体的边缘检测计算像素点的边缘方向角度值,并对颜色特征值和边缘方向 角度值进行量化。然后根据相邻像素点之间量化结果的数值分析,为每个像素点建立8维特 征向量。再以中心像素点与相邻像素点间不同的位置关系为基础,为每种位置关系赋予不同 的权重,根据像素点的特征向量计算出图像中每一个像素点的特征值。最后统计图像中具有 相同特征值的像素点个数,形成特征直方图,以此作为图像检索的依据。实验表明本文方法 能够有效描述图像的颜色分布和图像中物体的空间结构,更加细致地记录图像信息,进一步 增强图像之间的区分能力。与其他方法相比,本文方法检索效果更好。     

一种基于基元的彩色图像检索方法

结合基元与颜色特征,提出一种基于基元的彩色图像检索算法,该算法首先将彩色图像从RGB颜色空间转换到HSV空间上,并将图像量化为256种颜色,然后定义五种基元类型对图像进行基元分析得到基元图,利用颜色直方图描述基元图的颜色特征,利用改进的直方图相交算法进行相似度度量。实验结果表明：提出的算法能有效地去除背景颜色对图像目标的检索影响,而且较之用灰度边缘检测的边缘代替彩色图像边缘而进行的检索,能更好地反映彩色图像的纹理和边缘特征,具有较高的查准率和查全率。     

基于HSI颜色空间统计直方图的图像检索

给出了一种对图像的特征进行提取、分析并识别出一定形状及色彩差别的方法,主要目的是提取图像的颜色变化。首先是对采集到的彩色图像进行预处理．包括：图像的滤波、目标图像的定位等;然后采取了相应的图像颜色空间和识别算法,包括：图像颜色空间的变换、颜色量化、图像特征提取、识别算法。计算机仿真结果表明,该算法可行,并取得了较好的效果。     

基于颜色分布的图像检索技术

提出将描述图像中颜色分布信息的主色矩阵和主色对矩阵作为图像的检索特征。通过使用主色矩阵和主色对矩阵,实现初次检索后,又针对这两种特征分别应用了两种不同的相关反馈,进一步提高了查准率。     

基于HSI颜色空间统计直方图的图像检索

给出了一种对图像的特征进行提取、分析并识别出一定形状及色彩差别的方法,主要目的是提取图像的颜色变化。首先是对采集到的彩色图像进行预处理,包括:图像的滤波、目标图像的定位等;然后采取了相应的图像颜色空间和识别算法,包括:图像颜色空间的变换、颜色量化、图像特征提取、识别算法。计算机仿真结果表明,该算法可行,并取得了较好的效果。     

基于色貌模型的图像颜色校正

近二三十年来,色貌模型的飞速发展促使颜色校正技术从传统的色度阶段步入到色貌阶段。针对颜色校正技术以及色貌模型和图貌模型的研究现状进行了综述,并对模型的性能进行了比较和评价,进一步展望了基于色貌模型的颜色校正技术的发展趋势。