Max-Product型模糊Hopfield网络稳定性及其聚类方法研究

本文将模糊逻辑和神经网络相结合,提出了Ｍａｘ－Ｐｒｏｄｕｃｔ型Ｈｏｐｆｉｅｌｄ人工神经网络,给出了它的网络结构和形式化描述,证明了ＦｕｚｚｙＨＮ的稳定性,最后通过理论和数值实验对基于Ｍａｘ－Ｐｒｏｄｕｃｔ型Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的动态聚类过程和有关性质进行了研究。     

普适计算及其定位感知系统

普适计算的目的是为了使计算机更好地为人类服务,提高人们的生活质量。普适计算中的定位感知系统是普适计算研究中的核心部分之一,如何确定室内用户的动态位置信息,如何主动向用户提供各种所需的信息,这些都是其研究话题。给出了一种自行设计的普适计算室内定位感知系统的最小功能模型。     

嵌入式数据库SQLite的远程可视化维护管理工具的设计与实现

在嵌入式开发或应用环境中,目前对嵌入式数据库SQLite的维护管理都是通过本地调用API实现,没有远程可视化的嵌入式数据库维护管理工具。提出一种基于网络的B/S架构实现对嵌入式数据库SQLite的可视化管理方案。该方案使得浏览器能够以图形界面方式远程访问嵌入式数据库SQLite,有效拓展了SQLite的维护管理方式。     

基于Python的聚类分析及其应用

在研究聚类基本原理及相应算法的基础上,着重分析了层次聚类算法和k-means分割聚类算法,并比较了这两种算法的特点.结合Python语言的特点,编写程序实现了k-means聚类算法在博客数据集上的聚类应用,给出了详细的聚类实验结果分析.     

PBOC2．0新型金融IC卡读卡器的设计与开发

为解决传统读卡器功能单一、不能独立完成金融交易的问题,选择超低功耗而且价格低廉的单片机完成硬件平台的设计;并在芯片内部编程实现金融交易,开发出一套功能丰富、成本低、使用便利的金融IC卡读卡器产品。超低功耗读卡器采用USB接口通信,在读卡器内部实现金融交易能很好地提升金融交易的安全性,同时提高了金融应用开发的工作效率和硬件资源的利用率。     

现场总线技术的应用及发展

阐述现场总线技术的含义、技术特点和优势点。介绍目前最具影响力的五种总线:FF总线、Profibus、LonWorks、CAN总线和HART总线,及其它们各自的特点。简述现阶段现场总线与集散控制的关系。     

基于多重评价因素的Web用户聚类方法

介绍Web日志挖掘的预处理过程,其中包括数据清理、站点拓扑识别、用户识别、会话识别、页面过滤和路径补充。针对无引用域记录日志的路径补充问题,提出并实现一种基于网站拓扑图的路径补充算法。讨论一种综合多重评价因素的用户相似度计算方法,并将其应用于Web用户聚类操作。使用Davies-Bouldin指标衡量聚类的效果并给出实验结果。     

基于上下文的位置预测研究

分析了现有的三种预测用户下一时刻位置的方法,即概率模型、Markov模型、状态模型。在此基础上提出了一种基于普适计算上下文信息的学习模型,用logistic回归解决分类问题。该模型可以很好很灵活地预测用户的下一位置。     

基于反思机制的WSNs节点信任演化模型

针对WSNs节点信任决策影响节点间互助转包问题,在考虑网络不可靠因素的基础上,引入节点反思机制,构建基于概率论方法的WSNs节点信任演化模型,使节点对自己当前所选择的策略进行反思,每次反思都有一定概率调整为其他策略。通过动力学分析,推导出达到演化稳定状态的定理。最后用实验验证了定理结论,分析了信任奖励度和数据包传输成功率对演化稳定状态的影响。反思机制模型的提出弥补了复制子动态模型中无法体现个体在演化过程中策略调整的不足,为WSNs信任管理提供理论基础。     

基于扩展传染病模型的谣言溯源

为了更加贴合实际情况研究谣言溯源问题,考虑社交网络中对传播谣言节点的封禁隔离能力,扩展经典SIR传染病模型提出SIOR（Susceptible-Infected-isOlated-Removed）模型。基于最优信息传播过程计算出谣言源的估计值,并且针对SIOR模型验证该估计值近似于网络拓扑中的Jordan感染中心。根据RI(Reverse Infection)算法,提出一种针对SIOR模型的反向信息传播算法,该算法可以识别出网络拓扑图中的Jordan感染中心。最后在不同的网络中模拟实验,验证该算法的溯源效率比传统的溯源算法更优,此外,与SIR模型下溯源对比,SIOR模型溯源的准确性有所提高。