快速实时大规模互联网广告流量检测系统

提出一种适用于大规模互联网流量的实时广告流量检测系统,系统以目前最为流行的Adblock规则列表作为基本规则库,将HashTable快速匹配算法和Aho-Corasick快速匹配算法相结合,对广告流量进行快速实时匹配.此外,为了适应大规模流式数据的需求,将匹配算法部署在并行流式工作框架Spark Streaming之上.模型系统分别在实验室和运营商真实网络环境下的超大规模数据集进行了测试,结果表明,检测系统具有较高的准确率和计算效率.     

圆球法测量松散材料导热系数嵌入式测控系统的研究分析

针对现有圆球法测定松散材料导线系数模拟仪器测试系统的不足,本文作者研制了一种嵌入式测控系统。本系统采用嵌入式实时智能数控方式以及多测点平均温度法,可使测试结果更具试料球面的真实温度,测试结果离散度亦大大减小。系统还配置了球壳密封监测系统,可及时发现泄漏,及时排除,避免误测,减少重复劳动。该系统经试用具有良好的试验效果,且测试精度高,重复性好,价格低廉,操作简单。     

基于WM算法改进的多模式匹配算法

为提高入侵检测系统整体的性能和效率,在研究经典的WM（Wu-Manber）多模式匹配算法的基础上,提出一种改进的WM多模式匹配算法。该算法使用后缀表方法,减少了匹配过程中模式字符串与文本的比较次数。实验结果表明,该算法有效提高了入侵检测系统匹配的速度和效率。     

面向服务组合的服务语义匹配机制

为提高服务组合中服务匹配速度和正确率,提出了基于服务索引的服务语义匹配机制。在面向独立服务匹配算法基础上,引入服务索引机制,提出面向服务组合的语义匹配算法,并在算法中加入了对服务输入/输出匹配的可用性分析。为进一步提高服务匹配的精确性,引入了语义匹配度概念,以实现具有多种匹配值的服务类别语义匹配,继而给出综合语义匹配值的计算方法。实验分析表明基于服务索引的语义匹配能有效地提高服务匹配效率。     

基于AspectJ的面向方面自动化选择测试用例算法研究

为了对面向方面软件进行自动化测试,本文对面向方面软件自动化选择测试用例进行研究。通过对引入案例进行分析,提出面向方面软件自动化测试框架及自动化选择测试用例算法,并实现了自动化选择测试用例系统。实验结果在案例中的应用表明文中提出的算法及开发的自动化测试工具在面向方面系统中有一定的实用价值,并且在一定程度上提高了测试效率。     

基于故障-测点互信息的传感器多目标优化配置

针对大型流程工业系统状态监测故障诊断的传感器优化配置特点,建立能够定量反映测点获取故障信息效率的故障-测点互信息矩阵.提出传感器系统测点-故障关联度优化目标函数,建立兼顾测点获取故障信息效率、传感器系统可靠性、经济性的多目标优化配置模型.设计改进的非支配排序遗传算法(NSGA-II),在保证故障可检测性和可分辨性的前提下,获得兼顾3大优化目标的Pareto前沿解集.电站除氧器的实例分析表明了该方法的可行性和有效性.     

面向大规模并发制造服务请求的资源优化配置

针对如何高效处理云制造服务平台中大规模时序并发的制造服务请求这一问题,提出了一种面向服务响应时间的制造服务请求分段算法,通过制造任务相似性距离算法来保障分段算法的准确性。在分段算法保证制造服务请求完整性的前提下,构建了制造服务资源的关联区域。在此基础上,进一步提出了一种基于关联区域的制造服务资源分配算法,在时间维度上,保障了制造服务资源提供的公平性,从而提高了资源受限情况下的制造服务资源全局优化配置效率。最后通过实验测试和分析证明了算法的正确性和有效性。     

高功率微波上升沿等效脉宽研究

任务调度是影响动态可重构系统性能的关键因素之一。针对目前相关研究中没有充分考虑CPU核和FPGA的并行执行特性,以及FPGA配置开销等问题,提出了一种面向可重构多核系统的混合任务调度算法。算法充分利用CPU核与FPGA进行并行工作,并通过配置预取和任务重用以隐藏硬件任务的配置开销。实验结果表明,该方法能够有效减少应用程序的执行时间。     

机器翻译中模式匹配算法的研究

将经验主义方法与传统的基于规则的理性主义体系结合起来,提出了一种新面向实例,基于模式的机器翻译方法,在基于模式的翻译中,模式匹配机制对翻译的准确率和效率有很大影响,论证了基于模式的机器翻译中采用翻译模式最大匹配机制的可行性,并给出了一个能够速收敛的通用最大匹配算法。     

基于批量提交数据的快速查询算法研究与设计

针对批量提交数据的存储特性,提出了一种对批量提交数据进行索引的快速查询算法。在测点采样周期已知的条件下,采用分组归并算法描述了测点的分类与测点编号、分组主表文件和索引表文件的建立,构建了相应的优化算法,并在此基础上设计了批量提交数据的快速查询算法。进一步对设计的算法进行了改进,使得改进后的算法具有更高的查询效率和存储效率。算例测试表明,本算法能有效解决批量提交数据的快速查询问题,并且改进后的算法在存储效率和查询效率方面比改进前有了明显提高。这一研究有助于为大数据量环境下的数据查询者提供科学的数据处理方法。     

启发式探索的协议测试序列生成

为避免可达性分析方法生成协议测试序列状态过程中爆炸问题的出现,提出了一种启发式探索协议状态格局空间的可执行测试序列生成算法. 该算法采用权值扩展有限状态机建模被测协议,以启发式状态格局探索策略替代传统的宽度优先搜索方式生成可执行协议测试序列;把协议可执行测试序列生成转化为在协议状态格局空间中探寻最小权值路径的问题. 实验数据表明,与宽度优先可达性分析方法相比,新算法具有较好的时空特性.     

面向吞吐量效率的无线Mesh网络机会主义路由

提出了一种应用于无线Mesh网络的面向吞吐量效率的机会主义路由算法. 研究了机会主义路由算法中转发节点数量与质量的制约关系,并通过分析多转发节点的转发特性,提出一种新的路径度量及相应的转发节点选择与排序算法. 该方法引入了传输时间因素,在转发节点数量与链路稳定度之间取得了较好的平衡. 仿真结果表明,本文算法能有效提高网络性能.     

一种面向入侵检测的半监督聚类算法

为了解决传统的入侵检测聚类算法准确率较低这个问题,结合半监督学习的思想,提出了一种面向入侵检测的半监督聚类算法。首先利用样本数据集中的部分标记数据,生成用于初始化聚类的种子集,通过计算样本数据集中标记点与每个类簇中标记点均值的欧氏距离,得到每类的初始聚类中心,实现了入侵检测数据的准确识别。该算法有效地避免了传统聚类算法中初始聚类中心选择的盲目性和随机性,提高了检测率。实验结果表明,在处理入侵检测数据时,该算法能够充分利用少量类标记信息进行半监督学习,较传统的K-means算法聚类效果更好,检测准确率更高。     

基于路径遍历的汽车电路推理模型的建立

电路推理模型是汽车电路维修仿真培训系统的核心.用图算法建立汽车电路的网络拓补关系,采用深度优先的路径遍历算法,对网络进行整体遍历和局部遍历,获取电路在正常状态和故障状态下的工作情况,基于这一原理,提出了一种新的电路推理模型的建模方法,在此模型的基础上,实现了电路的动态演示、故障设置、电流路径分析、模拟故障诊断等功能.给出了电路矢量图形系统的建立、有向图的构造、路径搜索以及数据传递等几个关键问题的解决办法.从电路网络关系出发,提出在矢量图形系统中设置故障边,由此实现了电路故障的模型描述.     

基于神经网络和粒子群算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人传统路径规划算法效率不高,寻优能力差等问题,提出一种基于神经网络和粒子群优化算法相结合的移动机器人路径规划方法.该方法利用神经网络实现大量的并行和分布计算,发挥PSO简单、容易实现的优点,提高了路径规划的计算效率和可靠性.仿真结果表明,这种新路径规划方法是可行且有效的.     

基于剪枝优化的最优波束序列快速搜索方法

为解决多波束天线典型测试波束组合数量大、遍历效率低、最优波束序列搜索代价极大的问题,通过分析多波束天线激励系数矩阵中波束与馈源阵列的映射关系,结合合成多波束的形成原理,采用最小二乘估计法构建馈源阵列的平均估计误差判定标准,并在建立典型测试波束选取的无关性、覆盖性和馈源贡献率准则的基础上,提出一种基于剪枝优化设计的最优波束序列快速搜索算法.通过仿真得出了实际条件下的最优测试波束序列.实验结果表明,优化后的搜索算法复杂度降低,搜索结果准确,效率提高显著,对在实际系统中实施高效、准确的最优波束序列快速搜索具有重要的参考价值.     

基于PSO-DE算法的分布式光伏优化配置研究

为解决分布式光伏电源接入配电网的优化配置问题,提出一种基于粒子群和差分进化的PSO-DE算法,同时构建了包含网损最小、投资成本最低、电压质量最优的无偏好多目标分布式光伏选址定容综合优化模型。首先对差分进化算法的变异过程进行改进,然后利用粒子群算法对差分进化算法中的缩放因子和杂交因子进行优化,采用标准测试函数对PSO-DE算法进行测试和参数敏感度分析,验证了算法的客观性和稳定性;并利用无偏好可变权重对多目标模型进行处理;最后以分布式光伏选址定容优化的实际应用为例,并与其他算法对比,验证了模型和算法的有效性和实用性。     

基本路径测试算法的改进与应用

基本路径测试是白盒测试技术的一种重要方法,McCabe方法作为基本路径测试中较为常用的方法之一,存在测试用例设计效率较低、可操作性不强等问题。针对这些问题,研究提出了基于McCabe方法的改进堆栈算法,该算法能够自动识别被测程序的基本图元结构,算出被测程序的基本路径数,并且输出基本路径集。该路径算法比McCabe方法构造过程简洁,可操作性较强,能够有效提高基本路径测试用例设计的效率。     

一种确定性星座对地覆盖计算方法

为提高星地覆盖计算精度和效率,研究了星座对地覆盖问题.首先,分析了星座对地覆盖几何特性,着重研究了基于Delaunay三角网和Voronoi图的星座空间几何构形划分方法;其次,通过定义卫星的所属覆盖区域,将星座对地覆盖问题简化为单星覆盖问题.并在此基础上提出了星座对任意类型地面目标覆盖能力的精确、快速计算方法;最后,比较不同覆盖目标下,所提出的方法和经典的网格点划分方法的计算精度和计算效率.实验结果表明,所提出方法具有正确性和高效性,且该方法可以有效应用于卫星星座优化设计和性能分析中.     

汽车电控单元测试用例生成与集成测试技术

针对汽车电控单元的测试需求,通过引入参数相关性和组合约束条件,基于IPO(in-parameter-order)策略提出了一种改进的测试用例生成算法;设计并构建了汽车电控单元集成测试系统,并在集成测试系统的架构下实现了对汽车电子常用测试设备的统一管理和数据共享;最后,通过两种不同汽车电控单元的典型测试工况对提出的改进的测试用例自动生成算法进行了实验验证.结果表明,所提出的测试用例生成算法可在满足覆盖准则的前提下有效缩减测试用例数量,结合本设计的集成测试系统,能够满足不同汽车电控单元的测试需求,提高测试效率和精度.