基于滑动窗口的动态数据挖掘

提出了动态数据挖掘的体系结构和动态数据挖掘滑动窗口算法;并进行了数据挖掘仿真实验,验证了系统的高效性和实用性.     

基于分块和滑动窗口的车牌定位方法

车牌定位是车牌识别系统的关键环节.提出了一种利用分块和滑动窗口快速定位车牌的新方法.首先,进行垂直边缘的检测;然后利用分块和滑动窗口的方法进行搜索,产生车牌候选区域;最后经过判别得到车牌区域,并对边界加以调整.实验结果证明这种算法具有定位准确、效率高、适应性强的特点.     

一种扩展滑动窗口算法

现代密码体制中大量运用求大整数的幂这样的运算。现有的求幂算法基本上都是将幂的二进制表示分成小的片断然后进行预计算,根据片断的大小预计算出所有片断可能的值。因此对窗口算法做了扩展,提出根据预计算量来划分段的思想,原来的窗口算法成为新算法的一个特例。同时,对新算法做了理论分析并用测试数据验证了其正确性。     

WDM光网络动态业务流量的可重构疏导

流量疏导是当今光网络研究中一个学术与商业价值并重的研究热点。在WDM(波分复用)光网络中使用流量疏导技术不仅能够有效地降低网络成本，也能够使网络性能得到必要的优化。为了适应当前网络中普遍存在的突发多变的业务分布，引入了一种称为网络可重构动态流量疏导的新型流量疏导概念，并对疏导进行了分类，较全面地论述和评价了近年来这方面的研究，最后对今后的研究作了一番展望。     

基于滑动窗口的IEEE 802.16d链路自适应算法

IEEE 802.16d协议主要是针对有中心式移动台低速运动的宽带无线接入系统.该系统为了适应各种物理信道条件并达到通信质量和传输速率的最优化,采用了7种调制和信道编码组合方案.但IEEE 802.16d并没有提出详细的自适应链路算法,提出了一种在下行物理帧FCH数据段加入导频信息,然后移动台通过接收到的导频信息估计CINR并通过一个简单有效的滑动窗口根据时变信道自适应地变化来捕捉信道的特征CINR,利用这个特征CINR来对照仿真得到的CINR-10-6RER门限值控制调制和信道编码,达到链路自适应的目的.     

基于滑动窗口的LRU大流检测算法

由于高速链路中的流量测量缺乏可扩展性且高速链路中及时准确的识别大流对网络测量、控制和管理有重要的意义,且在高速链路中能有效、合理的利用有限的资源,是解决资源紧缺的有效方法,基于此提出一种基于滑动窗口的资源可控的LRU淘汰机制大流量测量算法。通过"滑动窗口"机制,实现流大小的无偏估计,然后采用LRU的思想过滤小流、检测大流。仿真实验证明该算法的可行性。     

一种基于滑动窗口技术的入侵检测方法

网络数据流在一段时间内会发生概念性变化,这可能会降低入侵检测的精度.针对网络数据流的这一特性,提出了一种能识别并适应概念飘移的基于滑动窗口的入侵检测方法,它能根据数据流的概念漂移的状况自动调整训练窗口并对检测模式进行及时的更新.     

基于纠缠的滑动窗口量子通信协议研究

分析经典滑动窗口协议之后,利用量子信息传输的瞬时性建立量子信道,提出一种基于量子纠缠态的滑动窗口量子通信协议。该协议在准备阶段分发EPR关联粒子对,建立量子信道;通过发送数据帧和量子确认帧进行传输。研究表明,该协议不仅在信息传输过程中具有有效减少时延的作用,并且在远程通信和网络堵塞严重的情况下有着更加重要的价值。     

物联网流量控制分析

物联网中存在不同处理速率的终端设备和不同类型的通信网络,传输的数据大多对时延和带宽具有一定要求。如何保障物联网中各通信设备之间进行有效的数据传输,使得各链路上的数据流量符合要求,防止数据溢出,在物联网中进行流量控制具有十分重要的意义。文中结合停止等待协议、自动请求重传(Automatic Repeat request)ARQ协议和滑动窗口协议,提出了在物联网中应用流量控制的方法和措施。有利于提高和改善物联网中数据传输的效率。     

分组交换网中端对端窗口法流量控制的性能分析—模型及算法

本文讨论了分组交换网中端对端窗口法流量控制的闭合排队网路模型性能分析,提出了一个求解具有多类分组的闭合排队网路的近似算法——变服务率算法。通过端对端窗口法流量控制问题的实例计算表明该算法优于现行的各种近似算法。计算机模拟的结果验证了这一结论。这对解决多类分组大型网路的流量控制性能分析有较大的实用价值。     

基于滑动窗口的接入新方案

在大规模机器类通信(Machine Type Communication,MTC)中,当短时间内大量的设备涌入LTE-A(Long Term Evolution-Advanced)网络,同时发起随机接入的时候就会造成严重的网络拥塞,需要采取合适的措施对拥塞加以控制.为此,本文提出了一种基于滑动窗口的拥塞控制方案,通过窗...     

基于卷积神经网络的滑动窗口算法在高分辨电镜图像中的应用

原子峰位置的精确定位、原子像绝对强度的标定是利用原子分辨电子显微像确定材料结构的重要前提.近年来快速发展的深度学习技术在计算机视觉和目标检测领域都取得了极大的成功,受此启发,本文建立了针对单原子图像的卷积神经网络.同时并构建了含有大量单原子图像的训练数据集,用于这一卷积神经网络的训练,实现了对单原子图像的可靠检测.利用...     

基于滑动窗口技术的有限域GF(2n)乘法算法

在分析现有有限域GF(2n)乘法算法的基础上,将滑动窗口技术应用到有限域GF(2n)的乘法运算中,提出了一个基于滑动窗口技术的有限域GF(2n)乘法算法,分析和仿真结果表明,与被认为目前最快的有限域GF(2n)乘法算法一固定窗口算法相比,该算法有更好的实现效率.     

基于滑动窗口和卷积神经网络的可穿戴人体活动识别技术

由于缺少统一人体活动模型和相关规范,造成已有可穿戴人体活动识别技术采用的传感器类别、数量及部署位置不尽相同,并影响其推广应用。该文在分析人体活动骨架特征基础上结合人体活动力学特征,建立基于笛卡尔坐标的人体活动模型,并规范了模型中活动传感器部署位置及活动数据的归一化方法;其次,引入滑动窗口技术建立将人体活动数据转换为RGB位图的映射方法,并设计了人体活动识别卷积神经网络(HAR-CNN);最后,依据公开人体活动数据集Opportunity创建HAR-CNN实例并进行了实验测试。实验结果表明,HAR-CNN对周期性重复活动和离散性人体活动识别的F1值分别达到了90%和92%,同时算法具有良好的运行效率。     

可复用情报数据处理软件设计方法

数据处理软件的设计方法,由于受到处理对象的多样性和处理算法的复杂性两类问题的困扰,难以控制软件开发的效率与成本。以处理对象通用性、处理算法灵活性和软件模块可配置性为设计准则,结合已有的标准设计模式,提出一种可复用数据处理软件设计方法。它能有效地解决软件设计开发过程中所遇到的两类复杂性问题,同时也为工程中数据处理软件的设计提供参考。     

基于可复用构件思想的ETL架构设计

为了在一类相似或相近的数据仓库系统中共享ETL过程,以提高数据仓库构建的效率,提出基于可复用构件思想的ETL架构,介绍10家银联省级分公司统计分析系统ETL构件识别过程,探讨了基于已识别构件设计可重用ETL架构的方法,在实际应用中,该架构大幅度地提高了银联统计分析系统数据仓库构件的效率和质量,表明这种基于可复用构件思想的ETL架构是有效的.     

云环境下基于双滑动窗口的供应商信任评估机制研究

提出了一种基于企业行为证据的双滑动窗口的供应商信任量化评估机制,通过不断滑动的窗口,确定窗口更新和替换的内容以保证企业行为信任评估的可信性和可扩展性.仿真实验分析表明,该模型提供了云环境下供应商信任值计算的动态性,评估方法能够有效应用于云环境下供应商的评价中,评价结果客观有效.     

一种基于滑动窗口的不确定数据流聚类算法

针对不确定数据流上的聚类问题提出了一种新的聚类算法SWCUS,它采用滑动窗口缓存一段时间内的元组作为聚类对象,只存储新到达的数据,"淘汰"过时数据,以便获得高质量的聚类结果。另外它还应用k-means算法来生成初始微簇并且提出了一种新的离群点机制来排除离群点。实验结果表明,SWCUS算法与同类型的算法相比有较好的聚类效果和较快的聚类速度,而且其自身拥有很强的可伸缩性。     

基于模糊逻辑的无线网络流量自适应控制

文章在分析现有提高无线TCP性能方案的基础上，提出一种新的流量控制方法，即基于显式窗口反馈的无线网络流量控制方案。在Snoop中引入有线网络的显示窗口自适应（EWA）算法，通过对BS共享缓存的实时监测，应用模糊控制算法预测当前拥塞窗口（cwnd）的大小，并显式反馈给发送端，使TCP的发送窗口能快速响应网络负荷状况的变化．避免分组的丢失。仿真结果表明．该方法增强了网络对拥塞的自适应性以及对无线信道差错的实时处理能力．提高了网络的吞吐量。     

一种基于滑动窗口模型的数据流加权频繁模式挖掘方法

相对于传统的频繁模式挖掘,加权频繁模式挖掘能发现更有价值的模式信息.针对数据流中的数据只能一次扫描,本文提出了一种基于滑动窗口模型的数据流加权频繁模式挖掘方法WFP-SW(Sliding Window based Weighted Frequent Pattern minig),算法采用WE-tree(Weighted Enumeration Tree)存储模式和事务信息,利用虚权支持度维持模式的向下闭合特性,同时获取临界频繁模式.对临界频繁模式进一步计算其加权支持度获取加权频繁模式,使得计算更新模式更加便捷.实验结果显示算法具有较高的挖掘效率并且所需的内存更少.