Leveraging partially overlapping channels for intra-and inter-coalition communication in cooperative UAV swarms

Cooperative UAV swarms typically adopt coalition-based network structures for executing tasks more efficiently.Coalition heads in such networks need to do both ...     

一种支持软件体系结构重用的元信息模型

软件体系结构元信息组织和管理是利用反射机制实现软件体系结构重用的一个重要问题.提出了一种体系结构元信息模型,以有效地组织和管理支持体系结构重用的元信息.同时,基于XML设计了一种体系结构元信息描述语言,以充分地描述这个模型中定义的各种元信息,达到体系结构设计人员可以在软件设计阶段通过操作这些元信息高效地重用软件体系结构的目的.     

基于SVM的特征筛选方法及其若干应用

对于拟合问题，传统的模式识别特征筛选方法以各特征量对训练数据拟合能力的贡献为取舍标准，未考虑经验风险最小化和结构风险最小化间的差别，不能获得预报能力最强的特征筛选结果。为此我们提出了结合支持向量回归法与留一法的特征筛选新算法，并将它试用于镍氢电池材料和氧化铝溶出率两套实验数据集的特征筛选。     

基于稀疏矩阵存储的状态表压缩算法

正则表达式匹配对于网络安全应用至关重要。将稀疏矩阵和索引表引入确定的有限自动机的状态转换表,提出了一种稀疏矩阵索引的状态压缩表算法,并给出了稀疏矩阵和索引表的构造方法。而后同字母压缩表算法结合,给出了该算法的优化策略。最后在实际规则集上进行评估,实验结果证明了算法的压缩效果,并进一步得出了算法的适用范围。     

一种基于本体映射处理推荐信任信息的模型

在高动态、开放、异质和分布式网络环境下,在线实体不可避免地需要在交互之前考虑其潜在合作伙伴的可信程度.由于实体通常不具备关于这些潜在合作伙伴的足够知识,因此从所谓第三方收集一些推荐信任信息是必要而且重要的.然而,由于目前没有关于信任的一致理解,推荐信任信息很难被实体理解和使用.信任本体的出现有助于解决这个问题,从而促进互操作性.但在实际上,目前仍没有一个可被所有实体全局共享的信任本体.提出一个采用本体映射来促进推荐信任信息理解的模型,该模型实现了基于不同信任本体的各参与方的有效交互,提高了在线环境中信任管理的灵活性、开放性和可扩展性.     

基于WS-BPEL的服务组合流程建模工具的设计与实现

详细介绍了基于BPEL语言的可视化Web服务组合流程建模工具的体系结构;引入节点和弧的概念实现可视化流程编辑器;采用图形化方法和流程图到WS-BPEL元素的映射技术,实现了Web服务组合流程模型的建立、编辑和配置等功能,简化了抽象流程到可执行流程的转化;提出了基于Web服务QOS约束的服务查询、QOS本体表示和QOS筛选方案,使得符合用户需求的Web服务能够被动态灵活地绑定到业务流程中.     

一种新算法在基因表达谱聚类中的应用

聚类分析是从基因表达数据中提取生物医学信息的主要方法。针对基本粒子群优化算法易陷入局部极值和对可调参数敏感的问题,提出了一种新型粒子对算法来解决基因聚类问题。算法初始化四个粒子,随机分成两对,将K-均值快速聚类的结果作为每个粒子对中一个粒子的初始位置。在每次迭代中,粒子仅依靠自身速度和粒子对的最佳位置来完成自身更新。每个粒子对产生的精英粒子,组成一个新的粒子对,继续搜索,新粒子对的最优位置即为聚类算法的最优解。实验结果表明算法具有良好的同质性和差异性,且在计算时间和收敛速度方面具有相当的优势。     

交通流异常数据检测研究及实证

针对道路交通系统实时交通流数据普遍存在的异常现象,提出一种基于最小二乘支持向量机的交通异常数据检测方法。运用相空间重构技术,将时间序列数据转换为矢量数据。运用训练数据构建基于最小二乘支持向量机的回归估计模型,通过计算实际值与预测值之间的残差来判别异常数据。以成都市一环路北二段进行实证研究,并与传统检测方法比较分析,结果证实该检测方法的有效性。     

应用遗传算法思想进行知识库自学习的研究

对于知识获取问题,常用的手工方法效率较低,已经不能满足人们的需求,因此提出使用机器学习这种自动知识获取方法来解决该问题.以虚拟旅行代理平台为背景,采用遗传算法和机器学习相结合的理论和方法,将目标知识库的目标荻取问题转化为组合优化问题,并提出了一个目标知识库自学习算法.通过该算法优化出新的旅行目标,实现目标库的更新.实验结果表明,该方法是有效的.     

粗糙集理论与应用研究综述

在阐释粗糙集理论基本体系结构的基础上,从多个角度探讨粗糙集模型的研究思路,分析粗糙集理论与模糊集、证据理论、粒计算、形式概念分析、知识空间等其它理论之间的联系,介绍国内外关于粗糙集理论研究的主要方向和发展状况,讨论当前粗糙集理论研究的热点研究领域以及将来需要重点研究的主要问题.