一种基于主从机制的认知Ad Hoc网络可靠路由方法

为了解决认知Ad Hoc网络中节点和链接失效问题,提出一种基于主从机制的认知Ad Hoc网络可靠路由构造方法MSMRC。该协议考虑了网络中主用户活动规律,引入链路可靠时长和信道可靠时长的度量来设计主路由和备份路由。当现有路由失效时,通过预先构造的备份路由快速恢复认知用户之间的通信。实验表明,MSMRC协议能够显著降低平均路由开销,而且可以提高网络的数据包投递率和链路修复率,保证了网络端到端通信的服务质量。     

一种基于域知识的协议状态机主动推断算法

现有基于L*算法的协议状态机主动推断方法忽略了协议特有的域知识,将协议报文抽象为相互独立、无意义的符号,并完全随机地生成测试样本进行状态机等价判定,导致产生大量的无效询问和测试样本,在真实网络环境下推断效率较低。在L⁺M算法的基础上提出了一种基于域知识的协议状态机主动推断算法L⁺N,其改进主要体现在:依据会话样本集提取各报文之间的强顺序约束关系来过滤无效的输出询问,构建会话样本集对应的扩展前缀树接受器(Extended Prefix Tree Accepter,EPTA)对输出询问进行预响应,提出了一种基于正例样本变异的等价询问近似判定算法以提升寻找反例的效率。实验结果表明,L⁺N算法能够大幅提高推断效率,并且具有与L⁺M算法相同的推断准确度。     

基于系统误差和状态联合估计的目标跟踪算法

针对线性系统中系统误差对状态估计精度造成的不利影响,在卡尔曼滤波算法框架下提出一种基于系统误差和状态联合估计的目标跟踪算法。在算法实现过程中,首先定量分析了系统误差对目标状态估计及其估计误差协方差矩阵的影响,进而结合状态扩维技术构建系统误差配准的实现过程,最终依据标准卡尔曼滤波迭代流程设计了算法实现步骤。仿真实验结果表明: 在系统误差恒定和时变两种情况下,新算法在系统误差配准和状态估计上具有可行性和有效性。     

格蕴涵代数的软LI-理想

借助软集合,提出了格蕴涵代数的软LI-理想的概念,研究了软集运算下的一些诸如交、且等基本性质,并给出了格蕴涵代数的软LI-理想的一些等价刻画。此外,研究了格蕴涵代数的软LI-理想与格蕴涵代数的软格理想之间的关系。得到了格蕴涵代数的软LI-理想像与原像的性质。     

WANO人误研究平台

针对传统WANO人误研究工作效率低下,流程混乱的特征,研究从WANO人误研究工作实际需求出发,采用面向对象技术设计,实现了一个基于信息系统的WANO人误研究平台.从平台构建的角度阐述了WANO人误研究平台的功能结构、平台框架、WANO人误数据库构建等技术要点,并介绍了平台在WANO人误数据ETL方面的应用效果.     

基于SHA512哈希函数和Rijndael加密算法QR二维码信息安全设计

随着二维码技术广泛应用于电子票务、银行支票、电子保单等多个领域,二维码的信息泄露和信息篡改等安全问题日益突出。为提高二维码内部信息的安全性能,从对二维码内部信息加密和二维码信息防篡改俩个角度来提高。基于Visual Studio 2008 C#平台,设计了一种采用SHA512哈希函数和Rijndael加密算法混合加密的方法,该方法利用Rijndael加密和SHA512数字签名等技术,对Rijndael第一次加密密钥系统随机分配,并对系统随机分配密钥采用二次Rijndael加密防护方法,并通过SHA512对二维码内部信息防篡改校验,达到对二维码信息及其加密密钥的安全保护。在生成QR二维码之前实现了信息加密,并从系统构架、算法原理和实现及安全性能等多个方面进行了测试和分析。分析表明此方法提高了二维码信息的安全性能,达到对密钥高效管理和对信息的多重保护,而在加密后密文信息容量较明文信息有所增加。     

基于J2ME和J2EE的移动医疗咨询系统

为方便病人不受时间和空间的限制,便能快速获取常见疾病医疗保健知识,采用J2ME和J2EE技术设计并开发一个移动医疗咨询系统,该系统的手机客户端可以实现用户的登录注册,药品、症状和疾病的查询,发布评论和公告等功能, WEB后台服务器端能对用户信息、药品信息、疾病信息、公告信息和评论信息进行管理,开发的系统能实现医疗知识共享的最大化,从而在一定程度上缓解看病难、医疗资源紧张的压力。实验表明,该系统具有操作简便、移植性强、加载速度快和占用资源少等优点,达到了设计要求。     

基于Fisher判别准则的低秩矩阵恢复

标准的低秩矩阵恢复算法是把原始数据集分解成一组表征基和与此相应的稀疏误差,并以此分解对原始数据建模。受Fisher准则启发,文中提出基于带有Fisher判别准则的低秩矩阵恢复算法,在有监督学习模式下对低秩矩阵进行恢复,即当所有的标签信息都知道的情况下考虑类内散度和类间散度。文中所构造的模型可利用增广拉格朗日乘子法求解,并通过对标准的低秩矩阵模型增加判别性提高性能,利用文中算法所学习到的表征基使类内结构相关,而类间相互独立。在人脸识别问题上的仿真实验表明该算法的有效性。     

重点放射源在线监测及监控技术现状及展望

从当前核探测技术的研究现状人手,详细介绍了重点放射源在线监测及监控技术在软硬件领域所取得的进展,并对重点放射源在线监控技术的未来发展趋势进行了展望.     

基于环境激励的桥梁振动模态识别算法研究

在桥梁建造和维护过程中,需要对桥梁的振动模态进行在线、实时的分析,急需一种不需要人工激励进行快速模态分析的算法。通过研究自然激励技术NExT( Natural Excitation Technique)与自回归滑动平均模型ARMA( Auto￣Regressive and Moving Average Model),在常规的自然环境模态分析算法的基础上构造出一种快速求解NExT￣ARMA模型的算法进行桥梁模态识别。相比于传统的环境激励模态参数计算方法,该算法不但降低了传统算法的复杂度,而且采用了反馈的方式提高了计算精度。采用ANSYS建立有限元模型并搭建简易实验系统分别对该算法进行仿真验证和实验验证,验证结果表明,该算法能够有效地在自然激励下提取出桥梁结构的各阶模态,其中对前三阶固有频率的识别相对误差降到1％左右。