层次编码流媒体发送调度的研究

文章针对层次编码流媒体数据在Internet上进行传输的问题,研究服务端包发送调度技术。根据发送缓冲区中层次编码流媒体数据包之间存在的多重依赖关系和传输时间限制,提出了服务端发送调度的马尔科夫模型,在该模型的基础上,用值迭代法实现一个最优的发送策略。该策略能够在带宽受限的条件下,保证重要性较高的数据包优先发送出去。通过实验证明,与顺序发送方法比较,该调度算法能够在客户端获得更好的播放质量。     

一种新的结合区域与边缘特征的目标提取方法

该文借助知识理论,提出一种新的基于子图像块的区域分割与边缘检测相结合的目标提取方法。先对分块后的图像进行粗检,辅以知识确定目标的大概区域,然后借助改进的方向Canny边缘检测器增强并检测出较弱的目标边缘。实验结果表明该方法计算量较小、便于硬件实现,使复杂自然背景中,低对比度及不均匀光照条件下的一定形状尺寸的目标提取获得了满意的效果。     

Overlay网络上的服务部署问题的研究(一)

论文形式化描述了Overlay网络上的服务部署问题,给出了一对一单因子服务部署问题的数学模型和求解该问题的启发式算法,并通过数值模拟表明了算法的有效性。     

基于变精度容差粗集的鲁棒分类器

该文基于目标识别中出现的不确定问题,提出了一种改进的粗集模型:变精度容差粗集模型。利用粗集中信息容量的定义,对不确定系统进行属性约减,并利用约减后的结果进行目标识别,仿真试验表明,利用该粗集模型进行目标识别时,具有较高的识别率和较高的鲁棒性。     

运动器官组织三维可视化量化分析软件平台的研制

利用可视化技术进行体育运动训练机体的量化研究,是运动训练研究最有效的手段之一;在描述了三维可视化重构的一般过程和机理,并给出了基于可视化技术的运动机体器官组织量化体积计算模型的基础上;进而,实现了基于断面图像(CT或MRI等)的运动机体器官组织的三维可视化量化辅助分析软件平台;最后指出,在运动训练研究中,以该软件平台作为辅助工具的最大优点是:可以直接利用现有的活体(特别是活人体),而无须再对被研究的运动器官组织做具体解剖,就能方便快捷地获取其运动训练效果的许多高精度量化参数。     

无线局域网的安全性研究

无线局域网已经成为网络体系结构的重要组成部分,同时无线局域网的安全也越来越受到人们的重视。该文重点介绍了IEEE802.11的安全机制,分析其安全缺陷,并对未来无线局域网在安全方面提出了改进方案。     

基于神经网络和遗传算法的VBR通信流量预测

论文阐述了利用神经网络预测由连续自动回归(AR)马尔可夫模型所代表的可变位速率通信流量(VBR);在这一理论的基础上,介绍一个BP神经网络模型,它采用拆分,组装方法来构造一个学习结果达到均方根误差全局最小点的BP神经网络,该方法结合遗传算法能有效克服局部极小点,缩短学习时间和减小学习难度,并能够精确地预测VBR通信流量。     

前向多层神经网络的步长搜索调整研究

该文在深入分析BP神经网络的步长调整算法的基础上,提出了函数变步长搜索法。实践证明,这种算法既能保证在网络训练中,随着迭代次数的增加,误差改变速度减慢的态势,又能在每次迭代中,求出近似最优步长,从而有效提高网络的学习速度,收敛到全局最小点的概率也更大。     

基于正交最小二乘法的聚类及异常检测

异常检测是防范新型攻击的基本手段。文中使用了一种基于K-近邻的入侵检测算法,它不需要预先知道分布,也能很好完成异常检测的任务。为了降低检测算法的时间和空间复杂度,使用正交最小二乘法对数据进行了聚类,其优点在于数学思想非常明确,可控性好。在文中使用了DARPA99的部分入侵测试数据对两种方法进行了测试。     

因果知识发现在关系数据集中的应用研究

因果发现是知识发现的一个新的研究方向,其目的是从观测数据中找出其隐含的因果关系。虽然应用前景十分美好,但结果评价困难等因素造成了其在应用方面研究的缺乏,并限制了它的进一步发展。文章对于一个人口统计方面的关系型数据集进行了因果发现,并对于结果进行了多方面的评估与分析。结果表明,因果发现不但切实可行,而且能在实际的知识发现应用中找出相对来说较高质量的知识。