一种基于相对海明距离的地图复杂性度量

提出一种适用于分层路径搜索算法的地图复杂性度量方法。针对不同规模的地图,将其实际复杂度与可达到的最大复杂度之比作为相对复杂度,提出基于相对海明距离的度量方法,并引入地图区域间方差,从而更好地计算障碍物分布不均匀地图的复杂度。实验结果证明,该方法能准确地反映不同规模与障碍物分布不均的地图复杂程度,并与HPA*算法的搜索效率有较强关联性。     

基于Fuzzing的Cisco IOS漏洞挖掘方法

目前没有可以对Cisco IOS系统进行完全静态反汇编和动态调试的通用工具。为此,以Cisco路由器支持的协议为测试目标,利用Fuzzing技术对其进行安全性测试,从而挖掘系统中的漏洞,并结合IOS结构、存储管理和进程调度的特点,设计实现一个自动实现漏洞挖掘的工具CFuzzer。利用该工具对IOS的多种协议进行安全测试,实验结果证明,CFuzzer可以为Cisco路由器提供有效的安全防护。     

维吾尔文网页正文抽取系统的研究与实现

从构建大规模维吾尔文语料库的角度出发,归纳总结各类网页正文抽取技术,提出一种基于文本句长特征的网页正文抽取方法.该方法定义一系列过滤和替换规则对网页源码进行预处理,根据文本句长特征来判断文本段是否为网页正文.整个处理过程不依赖DOM树型结构,克服了基于DOM树结构进行正文抽取方法的性能缺陷.实验结果表明,对于维文各类型的网页正文提取,该方法均具有较高的准确度度和较好通用性.     

基于EKF的机动目标跟踪算法的研究

假设一种机动目标运动:目标的速度大小不变,方向一直对准观测站.比较Singer模型和常速度(CV)模型,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对目标进行跟踪.仿真结果表明,在这种机动目标跟踪中,采用Singer模型比CV模型具有较快的收敛速度,而采用CV模型比Singer模型具有较高的跟踪精度.     

基于程序行为特征比较的谓词切换排序

谓词切换（Predicate Switching）通过动态改变程序中的谓词判断语句状态观察程序运行结果的变化,分析可能与错误相关的关键谓词判断语句,从而实现辅助错误定位．谓词判断语句排序算法决定了谓词切换定位关键谓词判断语句的效率．已有的排序算法如LEFS算法定位效率较低;PRIOR算法虽然提高了定位效率,但必须首先做程序动态切片找寻与错误相关的谓词判断语句集合,而后建立程序依赖图以定义谓词判断语句的优先级,这个过程需要花费大量的时间,且算法复杂度较高．在这两种算法基础上提出一种新的改进排序算法,首先通过对比成功和失败的测试用例在运行中所展现出来不同程序行为特征,以此定义谓词判断语句的优先级,然后对不同优先级别的谓词根据执行先后顺序进行反向排序．基于基准测试集SiemensSuite的程序进行了实验,结果表明本文的排序算法与LEFS算法相比定位效率更高,与PRIOR算法相比减少定义谓词优先级的耗费,且算法更易于实现．     

促进数字版权利益平衡的模式—数字作品分享平台

随着数字技术的产生和互联网的广泛普及,催生的许多新的数字作品展现方式和传播模式,打破了传统的版权人、传播者、用户三方利益的平衡.数字技术低廉的复制成本,互联网难以追踪的传播方式,导致了更严重的盗版现象.技术上保护数字版权的方式如DRM也难以阻止盗版现象.并且传播者在利益平衡链上的位置逐渐凸显出来,掌握着更多的资源和主导权.数字作品个人作者,面对行业既定规则,和强势的转播者,被迫牺牲自己的权益.笔者从商业运营方式的角度,借鉴电子商务B2B、C2C的方式,提出“数字作品分享平台”,提出更透明的数字作品登记认证方式,提供数字作品自由交易的平台,促进数字版权利益的平衡.     

基于CCLINK的校园智能照明系统的设计

本文以江苏省张家港职业教育中心校为案例,在校园智能照明系统中采用了分布式结构,实现了校园照明的智能控制,包括系统开启、关闭、耗能的统计、耗能的趋势分析、数据管理等功能。论文从系统控制方案设计、硬件设计、软件设计等几个方方面进行了综合阐述。     

基于曲率特征的自主车辆地图匹配定位方法

提出了一种新的基于曲率特征的自主车辆地图匹配定位方法,该方法通过计算自主车辆行驶轨迹和参考轨迹的尺度不变曲率积分特征及其相关性进行匹配,可以有效地消除因航迹推算(DR)传感器标定参数偏差和航向角估计偏差而引起的错误匹配问题.文中首先采用扩展卡尔曼滤波器融合惯性测量单元输出、方向盘转角和4个ABS(防抱死刹车系统)传感器测量的轮速,估计自主车辆的位姿状态,并据此从数字地图中选择匹配的候选路段.然后利用本文提出的曲率空间特征地图匹配算法实现路段匹配,并根据曲率和航向角变化确定匹配点,最后将其作为无迹卡尔曼滤波器的观测值更新滤波器,从而实现高精度的位姿估计.现场道路实验结果表明,该法能够有效地实现地图匹配,降低自主车辆DR产生的累积误差,从而能够在GPS(全球定位系统)信号失效情况下实现长距离精确定位.     

一种基于最少出现文档频的文本特征提取方法

传统特征提取改进方法在特征分布信息的量化方面存在不足,很大程度上影响了其分类效能。针对这一问题,提出一种基于最少出现文档频的特征提取改进方法,即TF-LDF算法。该算法用最少出现文档频来量化特征类间集中度与类内离散度,能够更加准确地反映特征分布情况。通过实验结果比较,可以证明TF-LDF算法分类效果更佳。     

基于MapReduce的微博文本采集平台

微博不仅数据量大,而且实时性高,采用传统的Web文本爬取方式,很难在短时间内获取足量的微博.为了解决研究微博数据面临的数据采集问题,提出了基于MapReduce的微博数据采集平台,将整个微博抓取系统部署在hadoop平台上,充分利用hadoop分布式框架的特点,实现多节点同时抓取微博,很大程度上提高了抓取速率;并就微博采集过程中因输入数据过小导致hadoop不能有效均衡负载的问题,提出了采用多个小文件的输入方式,有效地解决了负载不均衡的问题.最后以Sina微博为例进行结,结果表明,该系统成本低、扩展性好、效率高,可广泛应用于基于微博数据的舆情分析以及传播学和虚拟社会学等方面的研究,并作为其基础数据采集平台.