基于SVM的信息融合新方法*

利用SVM对大规模数据进行训练时,需要占用很大的内存空间,甚至会因内存不够而无法训练。为此,提出了将大规模数据分块求解,然后将分块求解的结果进行信息融合的新方法。首先训练得到各模块的支持向量,将所有支持向量进行融合,得到决策模型和一组支持向量。当有新的数据加入时,将其作为一个子模块,训练得到该模块的支持向量,与原模型中获得的支持向量进行融合,训练得到新的决策模型。利用KDDCUP99数据进行实验,结果表明该方法的测试精度与在所有数据集上训练的精度相当,花费时间少,适用于增量学习。     

基于Sweep和主动禁忌的多时窗VRPPD设计

针对多时窗装卸车辆路线问题(vehicle routing problem with pickups and deliveries,VRPPD),提出了一种基于Sweep算法和主动禁忌算法的多时窗VRPPD问题求解方法.定义了多时窗VRPPD问题的数学模型;通过改进的Sweep算法获取初始解,设计了候选解结构、适应度函数、4种邻域操作以及邻城操作需满足的车辆容量约束和时间窗约束方程,采用主动禁忌算法自适应地修改禁忌长度以增强算法的全局寻优能力;定义了具体的多时窗VRPPD求解算法.实验结果表明,该方法能有效地解决多时间窗VRPPD问题;与其它方法相比,该方法具有全局搜索能力强和收敛速度快的优点.     

基于规则的可逆Toffoli电路优化算法

可逆电路的优化是可逆逻辑综合的关键问题之一.为了解决可逆Toffoli电路优化问题中算法复杂度高和电路规模可扩充性差的问题,分析归纳了相邻Toffoli门的关系,提出并证明了可逆Toffoli电路中子序列的移动和化简规则,并基于这些规则给出了可逆Toffoli电路的优化算法.根据移动规则对可逆电路进行正向和反向扫描,寻找满足化简规则的子序列进行优化,直到可逆电路不发生变化为止.该优化算法与可逆电路的输入线数无关,无需存储额外信息,适用于各种不同类型的Toffoli电路合成方法,算法复杂度为O(s3),优于通常使用的模板优化的复杂度O(n!t2s3).在具体实例和国际认可的所有3变量可逆函数上的验证结果表明,该优化算法能有效地减少可逆电路的门数和控制位数,降低可逆电路的代价.     

基于MCT可逆线路的量子线路近邻化排布

为了实现量子线路线性最近邻（LNN）排布,给出了可逆MCT门的最近邻Toffoli门级联方法.为了解决线路近邻化中额外插入的SWAP门增加量子代价的问题,引入NNTS门减少插入的SWAP门数,并给出了MCT门基于NNTS门的最近邻线路排布.提出了量子线路近邻化排布算法,将多控制MCT门通过交换线路的顺序得到其最近邻线路排布,然后将每个NNTS门替换为其最优的LNN量子线路实现,得到该MCT线路的LNN量子线路,该方法可以减少量子线路的长度和量子代价.通过Benchmark例题测试,并与现有的线路近邻化结果进行比较,所需插入的SWAP门数平均减少42.83%,量子代价平均改善率达14.80%.     

基于SVM的量子线路输出校准方法研究

当前噪声中尺度量子(NISQ)计算机由于受到各种噪声的影响,量子线路运行结果和理想结果之间存在误差,因此需要对量子线路的运行结果进行校准。基于量子线路可逆性的特点,收集正反向线路运行数据中的状态误差作为主要噪声特征,提出了基于支持向量机(SVM)集成策略的输出校准方法。通过支持向量机-递归特征消除（SVM-RFE）方法对噪声特征进行排序,去除过拟合的特征,从而得到更优的量子线路输出校准结果。实验结果表明,与基于优化映射的方法相比,所提基于SVM的方法使量子线路输出结果更接近于理想结果,与基于决策树集成分类模型（Qraft）相比,当CNOT量子线路的门数为60时,改善率达到43.94%。     

PSVM多类分类及其应用

近似支持向量机(PSVM)在支持向量机(SVM)的基础上,变不等式约束为等式约束,只需求解一组线性等式,避免了求解二次规划问题,使得算法更快、更简洁,在两类分类问题中取得较好应用.探讨了3种基于两类PSVM的多类分类方法,在标准数据集上进行了验证,并与标准SVM的结果进行了比较,结论表明3种PSVM多类分类方法能取得较好的分类性能.     

基于建构主义理论的C++程序设计线上线下混合式金课建设

针对目前C++程序设计教学中存在的问题,以金课建设为抓手,提出基于建构主义理论支架式教学模式的理论课程混合式教学设计方法,以及基于随机进入教学模式的实践课程混合式教学实施方案,给出相应的课程考核评价方法,并从考核结果和评价反馈方面说明实践效果.     

基于有效布尔矩阵的线性最近邻量子电路综合?

量子电路要求满足最近邻约束，只允许在相邻的量子位之间交互，线性量子电路是量子电路的一个重要部分。研究了表示线性最近邻量子电路的布尔矩阵有效性的快速判定方法，时间复杂度从n!(n-1)变为O(n2)。提出了基于有效布尔矩阵的大规模线性最近邻量子电路的并行综合算法，对128线的任意线性最近邻量子电路在不到10 s内完成了电路综合。提出的并行方法不仅保证了精度，也大大减少了量子电路的综合时间，扩大了求解电路的规模。     

基于正反控制门的可逆网络化简

提出并证明正反控制(PNC)门级联电路中的合并、移动和分解规则,利用此规则给出基于PNC门的可逆网络的化简算法。根据移动规则对门序列进行正向和反向双向扫描,寻找符合化简条件的两门,直到可逆网络不发生变化为止。所有3变量可逆函数上的实验结果表明,该算法能减少PNC门级联网络的门数和控制位数,降低可逆网络的代价。     

基于免疫DND的IPS触发机制研究*

基于免疫DND理论,研究网络入侵防御系统的触发机制及其构建问题,提出从受害方受到的危险进行攻击的可进化分级检测与分级触发响应防御的方法。该方法为解决攻击检测中的度量问题提供了一个新的思路,且便于建立轻量级的、自适应的、分布的入侵防御系统。