基于PCA与主动学习AdaBoost的频谱感知算法

针对认知网络中各低信噪比环境下主用户信号检测率偏低的问题,提出一种基于主成分分析和主动学习AdaBoost的主用户信号频谱感知算法.该算法首先采用主成分分析算法对信号特征参数进行提取,获得信号的主成分,之后利用主动学习算法通过多次迭代抽样,获取有利于提高分类性能的样本,并对AdaBoost分类器进行训练,最后利用训练完成的AdaBoost分类器对待测信号进行分类检测.仿真实验表明,在各低信噪比情况下与ANN和MME算法相比较,所提算法具有较高的分类感知性能,有效地实现了对主用户信号的频谱感知.     

基于C#控制的NI板卡在振动试验台中的应用

NI板卡可用于车辆振动试验台的数据采集和处理,C#语言可用于定制用户接口界面,在C#下调用NI接口的方法却甚少有人提及,这里介绍了两种在C#平台下控制NI USB-6363板卡,调用接口函数完成数据采集功能的流程,最后给出在C#下完成基本数据采集和故障监测功能的实例,与通过基于LabVIEW的故障监测系统得到的实验数据进行对比,验证了C#数据采集程序的精确性,为C#下实现数据采集提供了创新的思路.     

Using Memory in the Right Way to Accelerate Big Data Processing

Big data processing is becoming a standout part of data center computation. However, latest research has indicated that big data workloads cannot make full use of modern memory systems. We find that th...     

云视频监控系统的能耗优化研究

随着基于云计算的视频监控系统(以下简称云视频监控系统)的兴起,其无限扩展的终端设施、众多的物理服务器、频繁的网络传输等所带来的能耗问题不容忽视.分析了云视频监控系统的体系结构、能耗的产生及其优化机理,并将云视频监控系统的能耗研究分为监控节点、物理节点和存储节点这3个层次;然后,结合国内外应用于传感器网络和云计算数据中心的相关能耗优化理论与方法,分别对3个层面上的云视频监控系统的能耗优化方法进行综述,并进行了深入的分析和比较;最后,针对当前的研究空缺和问题,提出今后可能的研究方向和重点,并进行了总结.     

移动社会网络中基于社区的消息机会传输策略

移动社会网络是一种由大量具有社会特征的节点组成的机会网络.已有的基于社区的路由算法大多选用社会性最优的节点参与转发,而没有考虑到社区分布对节点移动的影响,将这些算法直接用于移动社会网络中会导致网络资源消耗高、传输成功率低等问题.针对这些问题,提出一种基于社区的消息机会传输算法,在社区间根据节点到目标社区的传输概率选择社区间的最优传输路径,在社区内选择与目标节点相遇概率较高的节点完成社区内传输.仿真实验结果表明,在移动社会网络中,该算法与 Prophet,Spray and Wait 等经典算法相比,提高了消息传输成功率,降低了网络开销.     

基于AADL语言的移动软件能耗评估方法

移动软件往往部署在电量受限的处理器上,能耗已成为评价这类软件的一个重要质量属性.与代码级和指令级相比,在设计级进行能耗评估具有耗时短、成本低的优点,近年来已成为软件工程学术界和工业界的研究热点.目前虽已涌现出一些设计级能耗评估方法,但这些方法大多未对软件构件的内部行为元素进行能耗评估,导致了精度问题.针对上述问题,基于体系结构分析设计语言AADL和StrongARM处理器构建了一种移动软件能耗评估模型,进一步定义了面向AADL语言的移动软件能耗评估过程,在此基础上研发了一款能耗评估工具,进而提出一种基于AADL语言的移动软件能耗评估方法.实验结果表明该方法较已有AADL能耗评估方法在精度上有所提高.     

基于不等长序列相似度挖掘的数据关联算法

针对不等长序列数据的关联问题,提出基于滑动窗口的最优匹配增权法不等长序列相似度度量算法。以较短序列作为滑动窗口遍历较长序列得到一组滑动相似度,利用这组相似度形成最优权重,加权得到不等长序列的相似度,并根据相似度大小对序列数据进行关联判决,以解决截断法相似度度量仅能反映截断序列局部相似度的问题。仿真实验验证了所提出算法对不等长序列数据关联的有效性,并对序列长度和量测误差等因素对相似度度量和关联效果的影响进行了讨论。     

累积量测序列的区间云变换及识别

目标多属性序列类数据不能直接与数据库中的区间类数据融合识别, 对此, 提出一种基于云变换的序列-区间异类数据识别算法. 对目标多属性序列数据进行频数计算形成频率分布函数, 并进行虚警检测, 实施云变换形成云簇, 提取云簇特征, 再根据3 En 准则形成云滴区间, 实现了序列型数据的区间化表示. 进一步, 利用一种区间多属性识别判定准则进行识别判定, 得到识别结果, 解决了序列-区间异类数据的识别问题. 仿真实验结果验证了该算法对序列-区间异类数据识别的有效性.

     

一种基于条件证据网络的多源异类知识融合识别方法

针对融合识别领域中不同框架下多源异类传感器的不确定证据信息无法有效融合的问题, 提出一种基于条件证据网络的多源异类知识融合识别方法. 该方法将战场协同作战中不同框架下多源异类传感器的领域知识统一在证据网络的结构下, 形成多源异类知识融合识别模型, 对多源异类传感器的不确定性证据信息进行基于条件证据网络的融合推理, 得到识别结果. 仿真实例验证了所提出方法的优越性.

     

大学生二手物品交易平台的设计与实现

针对当前高校大学生对于二手物品交易的实际需求,提出了一款跨平台的基于双服务器模式的大学生二手物品交易平台。根据平台实际需要,使用HTML5和j Query Mobile框架实现跨平台,设计了业务逻辑服务器和辅助服务器,并对注册用户身份进行验证,使用PayPal进行交易。应用结果表明,该平台能够满足高校大学生在PC及不同移动终端上的二手物品交易需求。