一种基于PSO的动态聚类算法

传统的划分聚类算法必须指定簇的数量且聚类结果受初始条件的影响较大.针对此缺点,提出了一种基于PSO和K-means的混合动态聚类算法--DKPSO,运行过程中能够自动确定聚类簇的最佳数量.此算法在初始时将聚类数据划分为较多数量的簇以减少初始条件的影响,然后使用离散PSO算法不断优化簇的数量并使用K-means算法进一步优化每个粒子代表的聚类中心.为了提高收敛速度,对算法进行了的改进,使每个粒子的惯性权重随迭代次数非线性自适应地调整.最后通过实验对算法的有效性进行了验证,并给出实验结果.     

一种基于PSO分类器的镜头边界检测算法

提出一种基于PSO分类器的镜头边界检测算法,该算法以YUV模型中的U分量直方图差异曲线来反映视频帧间差异度,有效避免了检测算法对镜头运动及镜头内物体运动的敏感,同时对渐变具有更好的识别效果.接着采用滑窗均值滤波的方法对差异曲线滤波,在镜头转换部分形成具有显著特征的曲线图形.然后使用一种应用PSO算法的KNN分类器对这些曲线图形进行分类,最终实现对镜头转换的位置检测与类型识别.算法能够在同一步骤内完成对切变和渐变的检测,实验结果表明,该算法具有很好的精确度与召回率.     

一种基于立方体的复杂查询的高效算法*

提出一种高效的整体多特征方查询算法.该算法首先将数据立方体水平分块成多个小数据集,然后将各子查询中的聚集函数分类,并对其中的分布和代数聚集函数使用分布聚集特性优化计算,使得整体多特征方查询可以局部使用分布多特征方查询的优化计算方法.实验结果证明该方法可以有效地提高整体多特征方查询的效率.     

一种基于四元数的彩色图像边缘检测改进算法

图像边缘检测对后续的图像分割和识别具有重要的作用.针对彩色图像的边缘检测的实际需求,对比分析了经典边缘检测算子的特点和不足,提出了多方向的Sobel边缘检测算子模板,并且针对传统边缘检测算法处理速度慢、运算量较大、对边缘细节位置处理效果差等缺点,结合彩色图像的四元数描述方法提出改进算法,结合对颜色空间的分解实现了对彩色图像的边缘检测.实验证明算法是有效的,边缘检测效果好且易于实现,使用四元数描述方法有效提高了边缘检测的速度.     

一种基于回声隐藏的数字音频水印算法

本文提出了一种新的基于回声隐藏的算法,该算法有别于传统的时间域嵌入-倒谱域提取,水印的嵌入和提取均在时间域完成,能够在回声幅度很小的情况下保持高检测率;基于人类听觉特性对音频进行能量划分,根据能量的不同自适应地嵌入回声,PN序列的引入提高了水印的安全性和不可见性;仿真结果证明该算法对常见攻击具有好的透明性和鲁棒性.     

一种基于关键词的近似网页检测算法

针对海量Web文本信息,利用从网页主题内容提取出来的特征关键词,在倒排索引基础上建立相似度计算模型.对一篇新入库的网页文档,利用所包含的关键词迅速缩小计算范围,提高计算效率.实验结果表明该算法是有效的,小规模评测结果得到较好的效果.     

一种改进的双向聚类算法及其在销售分析中的应用*

传统聚类认为每个对象与所有属性均有关系,只是将对象进行聚类,为了克服这一不足,提出基于合并双聚类模型(Merge BiCluster Model,MBCM)的算法,采用将对象和属性同时进行聚类,找出与一组属性有关的相近对象.实验证明,该方法更为快速,能够得到更加精确的结果.     

一种基于帧间差分与时空相关性分析的运动目标检测算法

分析现有复杂背景下运动目标检测与分割算法存在的不足,提出一种基于帧间差分与时空相关性分析的运动目标检测算法.结合帧图象中象素的空间相关性和帧间差分进行运动目标的分离,用序列图象中运动目标所具有的时间相关性来验证目标的真实性,剔除虚假的运动信息.实验结果表明,能较好地检测出目标,具有较好地抗干扰能力.     

Performance Evaluation of a Real-time Simulation Architecture using Probabilistic Model Checking

The goal of this paper is to show how to use probabilistic model checking techniques in order to achieve quantitative performance evaluation of a real-time distributed simulation. A simulation based on the High Level Architecture (HLA) is modelled as a stochastic process, a Continuous Time Markov Chain (CTMC), using the stochastic algebra PEPA. Next a property representing a performance constraint is evaluated applying Continuous Stochastic Logic CSL formula on the CTMC model using the probabilistic model checker PRISM. Finally a first experiment is made to compare the model with a real case.     

概率网络传播的干预策略验证

在现实生活中,疾病,病毒和火情等在人群、计算机、森林等网络中的传播可以对社会造成严重的影响,可能大规模疫情的爆发,计算机的大规模瘫痪,或者火情的急剧蔓延,其带来的损失是无法估量的。因此,设计合理的干预策略,即在网络传播线路中选取适当的个体,通过注射防疫针,安装软件补丁,分配消防人员等各种方式,对各种危害进行有效地控制,具有重要的使用价值。文章以概率网络传播模型为研究对象,然后采用时序逻辑表示出相应的干预策略目标并通过概率模型检测方法找出有效的干预策略。     

SpaceWire协议的形式化建模与概率分析

SpaceWire是应用于航空航天领域的高速通信总线标准,保证其设计的可靠性和正确性至关重要.本文通过概率模型检测的方法对SpaceWire的交换层设计进行形式化建模与量化分析.基于马尔科夫决策过程(MDP)对交换层的链路初始化及正常运行过程建立形式化概率模型,模型包括发送方、接收方和信道,提取SpaceWire交换层的4个关键属性,用概率计算树逻辑(PCTL)进行描述,运用PRISM平台对SpaceWire交换层设计进行验证和分析;并获得信道丢包概率不同情况下,链路初始化成功以及正常运行时数据包正确传输的概率,这种定量形式化分析结果可为SpaceWire的设计和实现提供参考依据.     

一个分布式K互斥算法的概率模型检测

传统的验证方法难以保证分布式K互斥算法的有效性和安全性.为解决这一问题,给出了进一步的研究,提出一种基于概率模型检测器PRISM的方法,对Kerry Raymond的分布式K互斥算法进行形式化建模与分析验证.通过设置算法中各个进程进入临界区的时间而得出的结果中发现,改变临界区的数目K,对于某一进程进入临界区的平均及时时间的影响并不大.如果某一进程的执行时间比其他进程大很多,则K的增加可以提高运行效率.最后证明了这一结论.     

模型检测基于概率时间自动机的反例产生研究

模型检测基于概率系统的反例产生问题,在最近引起人们的关注.已有的工作主要围绕模型检测Markov链的反例产生而开展.基于概率时间自动机(PTA)是Markov链的不确定性和系统时钟的扩展.关注的是模型检测PTA的反例产生问题.首先通过在PTA上寻找概率之和恰好大于λ的κ条最大概率的路径,并根据这些路径和原PTA构造原PTA的一个子图,从而快速找到违背性质的具有较少证据的反例.然后精化此结果——通过逐条加入上述各条最大概率的路径来精确地计算已加入路径所构成的PTA子图的最大概率.由于考虑到符号状态交集对概率系统的影响,可以得到证据更少的反例.     

自组网Random Direction移动模型点空间概率分布的研究

在无线自组网的研究中,研究移动模型点的空间概率分布是研究自组网协议的仿真评价和分析移动自组网许多相关特性(例如网络连通性、最小生成树、平均路径长度、网络容量等)的重要的基础问题．针对自组网经常使用的Random Direction移动模型运动节点的空间分布进行了研究,给出了一维及二维情况下运动节点空间概率分布的精确公式．研究结果为基于Random Direction移动模型的证明、仿真与应用提供了严格的理论依据．     

一种基于概率BGM模型的分布式系统级故障诊断算法

本文提出了一种基于概率ＢＧＭ模型的分布式系统故障诊断算法,并对它的正确性、通信量、准确度进行了论证和分析,从而说明它是一个实用性很强的故障诊断算法。     

Distribution, Approximation and Probabilistic Model Checking

APMC is a model checker dedicated to the quantitative verification of fully probabilistic systems against LTL formulas. Using a Monte-Carlo method in order to efficiently approximate the verification of probabilistic specifications, it could be used naturally in a distributed framework. We present here the tool and its distribution scheme, together with extensive performance evaluation, showing the scalability of the method, even on clusters containing 500+ heterogeneous workstations.     

基于启发式NDFS的模型检测新算法

以带有多个可接受条件的广义Büchi自动机为研究对象,提出基于启发式NDFS的模型检测新算法.该算法结合on-the-fly算法与启发式NDFS算法,能较快地判断出广义Büchi自动机非空性,通过理论证明和实验验证了算法的正确性和可行性.与已有算法相比,在广义Büchi自动机非空的情况下,该算法减少了系统状态空间的搜索,提高了检测效率,且能形成相应反例,为缓解形式化验证中的状态空间爆炸问题提供了有效的解决途径,为安全苛求系统的安全性保障提供了有力支撑,丰富了基于模型的软件形式化开发方法.     

自组网Random Waypoint移动模型节点空间概率分布的研究

Random Waypoint模型是自组网经常使用的移动模型,对这种移动模型下运动节点的空间概率分布进行了研究,得到了一维与二维区域的运动节点空间概率分布的精确公式,解决了自组网仿真模型的一个遗留问题．研究结果为基于Random Waypoint移动模型的自组网理论的推导、证明、仿真与应用提供了理论依据,对基于该模型的自组网仿真具有实践指导意义．