移动群智感知平台设计与实现

为了利用移动智能设备上闲置的传感器资源,对移动群智感知平台应用进行设计,在Android系统下完成应用开发工作. 应用程序可以适配移动智能设备具备的传感器类型,获取多源传感数据完成感知任务;使用任务模版引导用户发布任务的方式,简化任务发布过程,能够面向多领域、多类型的感知任务完成传感数据收集. 框架设计模型－视图－控制器（MVC）模式,设计了2个用户界面层次和5个功能模块. 核心功能为感知任务的发布与接收,能够让使用者作为任务发布者,将当前待解决的问题作为感知任务在移动群智感知平台上发布;能够让使用者作为任务接受者领取并完成感知任务. 应用程序在1 000个感知任务显示的仿真实验下,保持良好的响应速度和性能.     

移动群智感知系统边云协同工人招募算法

针对移动群智感知系统中基于云平台的工人招募算法无法满足大规模网络实时任务需求的问题,提出边云协同工人招募算法,旨在减少数据传输时延,降低智能设备的能耗。在云服务层完成任务的接收、划分、发布和结果收集;在边缘层获取工人的实时信息,构建招募工人模型;在感知层完成任务传播和数据采集。实验结果表明,考虑到传感器类型、工人报价、最大分配任务数等多种因素的影响,所提算法既满足了任务成本和时间的约束,又在空间覆盖率和运行时间方面获得了较好的性能。     

强隐私保护的移动群智感知方案

为了实现移动群智感知系统中身份隐私、证书撤销和积分激励功能,同时解决恶意用户身份追踪与诚实用户隐私保护之间的矛盾,提出了强隐私保护的移动群智感知方案.基于门限密码思想将身份追踪能力分散到多个实体上,使得多个追踪者合作才能追踪用户身份;将Pointcheval-Sanders签名和基于RSA假设的Camenisch-Lysyanskaya累加器结合起来实现了证书的安全快速撤销;利用Pointcheval-Sanders签名构造了保护隐私的积分激励机制.对该方案进行了安全性分析和实验分析.研究结果表明,该方案不仅满足安全要求,而且在实际应用中具有可行性.     

群智感知中基于层次分析法的众包机制

针对节点移动性、社会性及复杂性给众包服务带来的挑战,研究了可信协作众包机制,提出基于层次分析法的服务节点发现和选择算法,定义服务质量因子、链路可靠性因子和区域热度因子等众包决策因子,实现基于分级激励的感知任务众包分配. 仿真实验进一步验证了所提方法的正确性和有效性.     

基于同时亮度对比现象的亮度感知用户模型

基于同时亮度对比的用户认知特点,构建了用户亮度感知的定量模型,为计算机界面设计中的亮度设置提供定量参考依据.在计算机仿真的CIE标准照明体D65照明下,采用仿真Munsell颜色体作为实验刺激,呈现在经过BP神经网络标定的CRT显示器上,仿真实验刺激的色差远小于最小颜色可觉差.基于亮度匹配的实验范式,4名男性用户参与了4（实验表面）×4（匹配背景）的被试者内设计实验,对每种实验条件进行了16次重复测量.重复测量方差分析结果表明,实验表面亮度和匹配背景亮度均对用户的匹配亮度产生了显著影响.用背景亮度作为自变量,匹配亮度和匹配背景亮度的韦伯对比度作为因变量,采用幂函数形式对实验数据进行拟合,在各种实验条件下拟合模型的R方均大于0.99.额外采用5名男性用户进行同样的实验对所构建模型进行验证,在各种实验条件下拟合模型的R方均大于0.95.上述结果表明,拟合模型对用户感知亮度随实验表面亮度和匹配背景改变而变化的趋势进行了高精度描述.     

基于属性隐藏的高效去中心化的移动群智数据共享方案

移动群智技术是一种能够突破时间与地点的限制,实现随时随地大规模的实时群智数据感知、传输和共享的技术。然而,现有的移动群智场景在数据共享过程中面临诸多安全、隐私和效率问题,如非授权数据访问、访问控制隐私泄漏、单权威密钥托管、访问开销过高等。为了同时解决以上问题,提出了一个面向移动群智场景的高效去中心化属性隐藏的数据共享方案。该方案不仅允许群智用户指定基于属性的访问控制用于加密群智数据,使得只有满足访问控制的用户才能访问该群智数据,还允许多个权威机构为群智用户共同生成私钥,使得单独的权威机构无法伪装成合法的用户来非法访问目标群智数据。此外,该方案在不泄漏访问控制的属性隐私的情况下,群智用户能够以最低的能耗快速解密和访问目标群智数据。通过安全性和性能分析,证明该方案能够实现安全高效的移动群智数据共享。     

基于量子粒子群的软件模糊可靠性分配模型

针对软件可靠性分配中存在多个优化目标的问题,提出了一种新的模糊多目标分配模型,并采用量子粒子群优化算法求解该模型。将软件可靠性和成本作为模糊目标函数,通过三角形隶属函数对模糊目标进行处理,将优化后的量子粒子群算法用来求解软件模糊可靠性分配模型。实验结果验证了文章提出的软件模糊可靠性分配模型是有效的,多目标的Pareto最优解为可靠性和成本之间的决策提供了依据。     

小样本数控刀架的可靠性模型

结合某系列数控刀架现场试验数据,采用基于Bayes理论的小样本威布尔分布的方法进行数控刀架的可靠性模型分析;对于可靠性模型的两个参数α,β(尺度参数和形状参数),采用粒子群优化算法进行估计。采用该建模方法建立的数控刀架可靠性模型,可以得到更为准确的分析结果。     

基于PSO算法和SVR模型的加工中心可靠性模型参数估计

针对加工中心可靠性模型,提出了一种基于支持向量回归模型的参数估计方法,并利用改进的局部最优粒子群优化算法对支持向量回归模型的参数进行优化,以提高其对可靠性模型参数的估计精度。与标准的局部最优粒子群优化算法比较,改进的局部最优粒子群优化算法引入了变异操作和自适应调节惯性因子,提高了算法的全局最优解搜索能力。将提出的方法与最小二乘法、最大似然估计法、局部最优粒子群优化算法优化的支持向量回归模型和遗传算法优化的支持向量回归模型进行了对比试验。试验结果表明:该方法的参数估计精度高于最小二乘法、最大似然估计法、局部最优粒子群优化算法优化的支持向量回归模型和遗传算法优化的支持向量回归模型。最后,将该方法用于估计实际加工中心可靠性模型的参数,得出了相应的平均故障间隔时间的评估数值。     

基于粒子群优化理论的可靠性分布模型的极大似然参数估计法

针对有些复杂分布模型采用常规极大似然法很难直接进行参数估计,将粒子群优化理论引入极大似然法,提出了基于粒子群优化算法的新的参数估计方法,并通过实例模拟论证了该方法的可行性与有效性。     

机构运动可靠性模糊综合评判法

提出机构运动可靠性的模糊综合评判法，根据不同因素可靠度值来判定机构总体性能的可靠性度。先利用单因素评判方法，建立隶属函数数学模型，再进行多因素模糊综合评判，得到机构的总运动可靠度属于啊个评语集，最后利用加权平均法将定性的结论定量化，计算出机构的总运动可靠度值，并引用算例加以说明。     

Reliability Evaluation of Mobile Communication Networks

A new reliability evaluation measure, global clustering reliability (GCR), is proposed. Firstly, the common measures used in invulnerability and survivability evaluation of mobile communication networks are discussed, and the shortcomings of these measures are pointed out. Then a new reliability evaluation measure, GCR, which is applicable to mobile communication networks, is proposed. And some properties and theorem about this measure are put forward. Finally, simulation calculation of reliability evaluation that uses this measure to 12 kinds of topological networks is accomplished. And the comparison between this measure and link connected factor (LCF) measure is also given. The results proved that the design of GCR is reasonable, its computation is rapid, moreover, it can take into account of invalidation of both nodes and links, and it has good physical meanings     

基于杜安模型的软件可靠性增长试验

论述了基于杜安模型的软件可靠性增长试验的工程背景及具体实施方法。首先描述了杜安模型的数学表达式;然后以某航天无线电统一测控系统为例,结合原始数据绘制了杜安曲线并给出了模型参数的最小二乘估计,由最小二乘估计绘制了拟合修正的杜安曲线;最后计算了软件的平均失效间隔时间和固有可用度2个可靠性指标,与最初的预计值比较证明了该方法的正确性和可行性。     

移动个性化信息服务中的用户兴趣模型挖掘

以移动终端离线浏览系统为基础，研究了利用数据挖掘的理论和方法如何得到准确描述用户兴趣的用户模型. 该方法首先对收集到的移动用户浏览新闻的行为进行分析，并且对这些新闻的内容进行聚类分析，通过挖掘算法得到用户的兴趣模型. 实验证明,该模型能较好地描述用户的兴趣，提高个性化信息服务的效率.     

移动个性化信息服务中的用户兴趣模型挖掘

以移动终端离线浏览系统为基础，研究了利用数据挖掘的理论和方法如何得到准确描述用户兴趣的用户模型. 该方法首先对收集到的移动用户浏览新闻的行为进行分析，并且对这些新闻的内容进行聚类分析，通过挖掘算法得到用户的兴趣模型. 实验证明,该模型能较好地描述用户的兴趣，提高个性化信息服务的效率.     

移动云计算中基于移动代理的用户切换与接入控制

为了改善移动云计算中切换用户的服务质量,对基于移动代理的切换机制进行了研究,分析该机制下用户切换和接入控制问题,在切换业务占优的接入控制模型下,根据不同业务效益的差异建立效益函数,利用业务总效益最大原则提出了一种能保证切换用户可靠通信的接入控制算法.仿真结果表明,所提出的接入控制算法不仅能保证用户在切换时的通信可靠性,而且还能最大化系统的效益.     

一类回归模型的参数估计

讨论了一类特殊的回归模型{Y(t)=F/β η(t),Ф(B)η(t)=ε(t),用最小二乘估计法对其参数进行了估计,并讨论了其收敛性．     

软件可靠性模型理论分析

简要地介绍了软件可靠性理论的背景,深入分析了软件失效过程的内在机理,指出了现今软件可靠性模型的一些局限性,并提出了相应的解决方法。     

软件可靠性JM模型的改进研究

在分析JM模型的局限性基础上,针对其模型假设不考虑软件故障后果以及忽略可靠性因素两个问题,提出了划分故障严重程度等级及将可靠性度量与可靠性因素联系起来的构想,对JM模型进行了改进.分析和验证结果证实了该方案的可行性.