无线传感器网络不确定数据PT-Top k查询处理技术

在无线传感器网络现实应用中,感知数据普遍存在不确定性。由于不确定数据引入了概率维度,使得不确定数据查询种类更加丰富,同时也给查询处理带来困难。不确定数据Top-k查询是一个典型的不确定数据查询任务。考虑到无线传感器网络查询处理技术对查询响应时间和网络通信消耗的高要求,研究了面向层次聚簇结构的无线传感器网络不确定数据Top-k查询处理技术。通过分析不确定数据特点,基于x-tuple规则元组模型,采用簇内与簇间的两阶段数据查询处理机制,提出了基于Poisson分布的分布式不确定数据PT-Top k查询处理近似算法TPQP。通过实验,从总体通信消耗、与概率阈值p相关分析、与排序数k相关分析以及数据敏感度分析等方面,说明了TPQP算法在通信消耗、查询响应时间上的优越性。     

高效节能的能量异构传感器网络数据聚合协议

介绍了一种有效地用于能量异构传感网络的数据采集协议EDGA。EDGA在能量最小化的网内通信和均衡能量负荷等性能上有很好的表现。它通过基于权重选择概率选取的簇头获得了更好的处理能量异构环境的能力,并且利用一种简单但有效的方法解决了簇内的面积覆盖问题。仿真结果表明,该EDGA方法在能量异构无线传感网络的数据采集应用中比LEACH和HEED等方法有明显的优势。     

一种安全VPN网络的设计与实现

在研究VPN网络的基础上,设计并实现了一种安全可靠的VPN组网模型．该模型采用数字证书的身份认证,使用AES加密传输数据,并具有抗重放攻击等功能．测试表明,该模型支持多种网络协议并能够很好的穿越网络设备,适合网络发展的需求,在远程安全传输方面有着很好的应用前景．     

面向Internet的分布式遥感影像切割算法

为了实现遥感影像的网络快速发布,提出了一种高效的影像金字塔模型的构建算法,影像的切割与重采样均在内存中运算完成,尽可能地减少I/O操作,从而提高其执行效率。提出了面向Internet的分布式遥感影像的切割算法,并给出了基于B/S架构和基于C/S架构的两种实现方式。为了保证算法的效率与分布式结构,利用C++与Java联合编程进行实现。通过实例对算法性能进行测试,证明了算法的可操作性、实用性和高效性。     

大港歧北斜坡三维地震深层目标精细处理及地质效果分析

歧北斜坡深层沙二、沙三段发育沿岸滩坝、辫状河水道及斜坡扇沉积体系。储层总体比较发育,但是横向变化大,单层厚度薄。现有地震资料横、纵向上地震分辨率低,无法满足砂体追踪和精细储层预测的要求。通过运用叠前反褶积、静校正、能量调整、叠后提高分辨率等技术,并实施处理解释一体化工作模式,处理质量过程控制等方法,使处理成果地震资料在保持地层波组特征不变的情况下,纵横向分辨率有了较大程度的提高,成像特征有了较大幅度的改善,基本上满足了地质需求。利用新处理的资料,通过井震结合,储层地球物理特征分析,在常规波阻抗反演的基础上,利用拟波阻抗反演的方法预测了沙二、三段各油组砂体的空间展布规律。取得了较好的地质效果。     

Linux平台下网络入侵防御系统的研究与实现

针对防火墙和入侵检测系统在网络安全防御上存在的缺陷,本文提出了一个在Linux平台下,基于两层防御机制的网络入侵防御系统．该系统扩展了网关防火墙的入侵检测功能．实现了网关防火墙对攻击的最初防御,增加了入侵检测系统Snort的联动响应功能,Snort对逃避了网关防火墙检测的复杂攻击进行再次防御．实验结果证明,两层防御机制对大规模的蠕虫攻击起到了实时抵制作用．     

基于Android移动平台的科学急救游戏软件研究与实现

根据Android游戏平台的特性,并结合教育类游戏的特点,开发一款基于Android移动平台的科学急救游戏软件,探究手机游戏的娱乐性和教育性的平衡,并分析游戏的关键玩法和游戏特色,完成游戏客户端的主体框架和功能模块设计。     

基于ATT-DGRU的文本方面级别情感分析

方面级别情感分类是针对给定文本、分析其在给定方面所表达出的情感极性。现有的主流解决方案中,基于注意力机制的循环神经网络模型忽略了关键词邻近上下文信息的重要性,而结合卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的多层模型不擅长捕捉句子级别的长距离依赖信息。因此,提出了一种基于截断循环神经网络(Disconnected Gated Recurrent Units,DGRU)和注意力机制的方面级别情感分类网络模型(Attention-Disconnected Gated Recurrent Units,ATT-DGRU)。DGRU网络综合了循环神经网络和CNN的优点,既能捕捉文本的长距离依赖语义信息,又可以很好地抽取关键短语的语义信息。注意力机制在推断方面情感极性时捕获每一个单词与给定方面的关联程度,同时生成一个情感权重向量用于可视化。ATT-DGRU模型在中文酒店评论数据集上进行ACSA任务,任务结果表明,其二分类、三分类准确率分别达到91.53%,86.61%;在SemEval2014-Restaurant数据集进行ATSA任务,任务结果表明,其二分类、三分类准确率分别可达90.06%,77.21%。     

基于SDWN的负载感知终端多点关联方案研究

软件定义无线网络（SDWN）是一种控制与转发分离的无线网络架构。该架构可以快速获取全局拓扑并且其可编程性结合资源虚拟化技术可以对网络接入进行动态控制。针对现有WLAN网络接入负载不均衡问题及移动终端与AP硬关联导致的切换速度较慢的问题,基于SDWN架构提出了一种负载感知终端多点关联方案。该方案对SDWN网络架构下的终端接入算法进行改进,采用多点关联技术,即终端在感知AP负载数据后,可关联多个虚拟AP,达到动态分流并提高网络吞吐量的目的。最后在SDWN的开源Odin平台上验证了方案的可行性,实验表明相比无缝切换至另一AP,此方案可改变原有终端与AP接入一一对应的接入关系,根据AP负载动态接入,可有效提升网络吞吐量。     

创新要素集聚与区域创新绩效研究——基于浙江中小企业的实证分析

本文在对浙江中小企业发展模式探讨的基础上,以人才要素、资金要素、技术要素和研发要素四个维度构建了浙江中小企业创新要素集聚的评价指标体系,并且对中小企业创新要素集聚与创新绩效之间的关系进行了理论论述和实证分析。研究结果发现,人才要素、技术要素是推动浙江中小企业创新绩效提升的关键因素,而中小企业集群所衍生出的内部“技术锁定”是影响中小企业资金要素、研发要素对创新绩效产生作用的原因所在。