基于VPRS的信息系统风险分析

提出了基于可变精度粗糙集（VPRS）的风险分析方法。利用VPRS模型中的β约简有效地克服了传统粗糙集处理噪声数据的不足;同时提出了通过定性和定量相结合的方法过滤风险规则,不但约简了风险规则的数量,而且提高了风险规则的有效性。最后,运用VPRS模型对文献[4]中的风险评估数据进行分析,有效地挖掘出了隐含在其中的风险规则。     

结合访问序列和内容挖掘的预取技术

提出了一种结合用户访问序列和Web页面内容的数据挖掘方法来形成预取技术。该技术充分考虑了Web页面的内容语义和内容大小,既可以在一定程度上提高命中率,又可以减少服务器的负载。     

基于AR模型参数向量的灰度神经网络故障诊断方法

该文首先论述了以频域能量积分为诊断向量、以各种训练网络为诊断网络的方法在应用中存在的问题,然后提出了一种以AR模型参数作为旋转机械故障诊断向量、以灰色关联度神经网络作为诊断网络的新方法,并描述了诊断系统的具体实现过程。最后通过对10种典型旋转机械故障的仿真诊断比较了该文方法和以往方法的诊断效果。方法分析及仿真结果表明,该文方法比大多数以频域能量积分为诊断向量、以各种训练网络为诊断网络的方法有很多的优越性。     

分布式死锁检测算法中伪死锁率的研究和改进

死锁处理是分布式系统中的关键问题,其中处理死锁最主要的手段为死锁检测。在评价死锁检测算法性能时伪死锁率被视为一项重要指标,故降低伪死锁率对提高算法性能有着促进作用,而目前大多数算法改进对伪死锁率关注较少。本文阐述了伪死锁研究的意义,并对若干种死锁检测算法的伪死锁率进行研究和模拟实验,认为现有的死锁算法可分为两类:环内检测和环无关检测。并分别通过减少冗余消息和本地死锁解决两种改进方法来降低目前算法的伪死锁率,最终实验表明算法性能获得较大提高。     

一种新的基于参考曲线的 B 样条曲线延拓算法

针对计算机辅助几何设计(CAGD)中 B 样条曲线延拓问题提出了一种新的算法, 可以使延拓后的曲线和给定的参考曲线形状尽量相似。首先通过统一待延拓曲线和参考曲线的 节点矢量来确定延拓后曲线的节点矢量;然后,利用 B 样条端点松弛算法确定延拓后曲线中和 原曲线对应的控制顶点;最后,通过优化方法确定新增加的控制顶点,优化的目标是经仿射变 换后的参考曲线和延拓后的曲线对应控制顶点之间距离的平方和最小。提出了一种两步法求解 该优化问题,先通过优化方法确定仿射变换,然后利用该仿射变换计算新增加的控制顶点。为 了使延拓后的曲线光顺性较好,通过引入光顺项对该算法进行了进一步的改进。实验结果表明, 该算法得到的延拓曲线和参考曲线形状具有一定的相似性,算法具有很好的实用性和灵活性。     

基于自由度分析的几何约束凝聚计算方法的改进

采用基于自由度分析的方法,对几何约束问题进行求解,就是用一定的模式在图形的GCG图中,进行不断匹配、求解的过程。对最常用到的几种模式的凝聚计算方法进行了改进,特别是提出可以对非构造性凝聚模式添加部分约束,这些约束的值将作为迭代变量,对约束耦合问题进行约束凝聚,凝聚过程结束后,没有用到的约束作为迭代的目标函数,进行迭代计算,大大减少了解决复杂约束耦合问题所需要的变量数,提高了计算过程的稳定性和计算速度。     

融合知识感知与双重注意力的短文本分类模型

文本分类任务作为文本挖掘的核心问题,已成为自然语言处理领域的一个重要课题.而短文本分类由于稀疏性、实时性和不规范性等特点,已成为文本分类亟待解决的问题之一.在某些特定场景,短文本存在大量隐含语义,由此给挖掘有限文本内的隐含语义特征等任务带来挑战.已有的方法对短文本分类主要采用传统机器学习或深度学习算法,但该类算法的模型构建复杂且工作量大,效率不高.此外,短文本包含有效信息较少且口语化严重,对模型的特征学习能力要求较高.针对以上问题,提出了KAe RCNN模型,该模型在TextRCNN模型的基础上,融合了知识感知与双重注意力机制.知识感知包含了知识图谱实体链接和知识图谱嵌入,可以引入外部知识以获取语义特征,同时,双重注意力机制可以提高模型对短文本中有效信息提取的效率.实验结果表明,KAe RCNN模型在分类准确度、F1值和实际应用效果等方面显著优于传统的机器学习算法.对算法的性能和适应性进行了验证,准确率达到95.54%, F1值达到0.901,对比4种传统机器学习算法,准确率平均提高了约14%, F1值提升了约13%.与TextRCNN相比,KAe RCNN模型在准确性方面提升了约3%...     

数字前端功耗降低方法的仿真研究

数字前端是当前移动通信的研究热点,由于传送的信号是一种高频率,宽频带的动态信号,模拟前端信息处理方法不适合,且传统不均匀采样信号处理方法生成多个同频率不同相位的时钟信号,导致数字前端功率消耗较大.为了降低数字前端功率消耗,结合可编程逻辑器件(FPGA)的特有结构,设计了一种随机时钟产生模块,并利用所产生的随机时钟作为数字前端中模数转换器(ADC)的工作时钟频率,以产生不均匀采样ADC,从而有效地降低数字前端的功率消耗.仿真结果表明,所设计的FPGA模块能够产生随机性很好的时钟信号,且优于现有的设计方法,证明随机性越大的时钟信号能有效降低数字前端的功率消耗,为通信前端设计提供了依据.     

用可分负载理论分析无线传感器网络任务调度

针对无线传感器网络的任务如何在最短时间内完成且充分利用网络资源的问题,提出了一种基于可分负载理论的无线传感器网络任务调度算法（WDTA）.该算法根据网络中各个节点的处理能力和节点间的通信能力,将总任务从SINK节点下发至网络中.通过去除节点间的通信干扰来提高资源利用率和减少总任务完成时间.算法在两种分群结构的异构网络环境下进行了分析,得到了在各个节点上最合理的任务分配方案,以及最短的任务完成所需时间.理论分析了基于可分负载理论的无线传感器网络任务调度的极限情况.实验结果表明WDTA算法能够通过合理分配任务,而减少任务完成时间及节点能耗.该方案可以作为设计大规模无线传感器网络的原则.     

正交极化二元阵雷达的空域极化特性及散射矩阵测量方法

极化测量技术是现代雷达领域的重要发展趋势之一,对目标极化特性的测量是实现极化雷达的关键技术,但在工程实现上存在很大的技术挑战.针对这种情况,提出了一种新体制目标特性测量雷达的理论模型,即正交极化二元阵.初步证明了该式天线具有明显的极化空变特性,进而设计了一种新的极化测量处理算法,仅需一个接收处理通道即可在天线波束扫掠目标时,实现目标极化散射矩阵的测量.通过紧凑场微波暗室对自行搭建的正交极化二元阵进行了全极化宽带动态测量实验,利用实测数据处理验证了上述研究的正确性.研究结果对于挖掘现有雷达装备的极化测量潜力,提升其信息获取与处理能力,具有一定的启发意义.