EPC Gen2标准防碰撞方案的研究与改进

EPC Gen2标准中对防碰撞算法的规定比较灵活,因此设计合理的算法可以较大程度地提高系统的性能。在EPC Gen2标准防碰撞机制的基础上,针对其在附录中推荐的Q值调整算法及多标签读取过程中的一些不足,提出了新的Q值调整算法及改进的时隙随机Aloha算法。仿真结果显示,改进后的算法可增加系统吞吐率,降低标签识别延时,表现出良好的性能。     

一种动态维护分布式环境下top-k集合的近似算法

在分布式数据流场景中,如何动态维护top-k集合并尽可能地降低通信开销是非常重要的.通常的做法是:把大量的数据从分布式节点传送到中央节点,然后在中央节点计算top-k集合.这样的通信开销非常大,在许多场合下是根本无法实现的.提出了一种高效地动态维护分布式环境下top-k集合的近似算法top-k'.在算法中对一个top-k查询,通过动态维护k'(K<,max>≥k'≥k)个最高积分的元组,可以从中选取积分最高的k个元组返回.实验表明top-k'显著降低了各节点与中央协调节点之间的通信代价.     

一种分布式序列模式挖掘算法

针对分布式环境下的序列模式挖掘问题,提出了一种分布式序列模式挖掘(DSPM)算法。DSPM以PrefixSpan算法为基础,使用抽样检测技术平衡了任务负载,将挖掘任务分解后分配到多台计算机上以多进程、多线程并行执行。另外采用了伪投影技术来降低生成投影数据库的开销。实验结果表明,DSPM算法能够快速有效地挖掘分布式环境下的全局序列模式。     

游戏引擎中的实时特征点匹配算法

以作为游戏输入的双目视觉系统为载体,分析了双目立体视觉系统在此环境中需要满足的一些特殊的约束,结合双目视觉本身的经典约束,构造一种可以同时满足实时性和一定的精确性的图像特征点匹配方法。此方法先使用极几何校正和单应性约束求取图像偏差,然后采用快速匹配算法在局部范围内得到匹配点,充分满足了系统对实时性和精确性的要求。     

基于PLC对生物质热解装置的现场控制

采用PLC和触摸屏PT组合的方案实现了对生物质热解装置的现场控制。控制程序由手动和自动控制两个部分组成,并且可以根据需要实现它们之间的无痕迹切换。自动控制程序主要由燃烧、冷凝和热解三个子系统组成,其中温度等模拟量的控制根据调试经验采取分段控制的方法。现场运行表明,本系统具有调节灵活、稳定性好、造价低等优点。     

粗糙集理论的双重学习方法研究

提出了一种新的粗糙集双重学习方法,该方法能用遗传算法实现外层学习,用规则提取方法进行内层学习．其基本思想是：首先引入遗传算法,将属性编码,并针对不同的属性组合进行规则提取;然后用测试样本对规则集进行检验,并基于所得到的识别率建立适应度函数;最后在合适的遗传算子下获取最佳的属性组合及相应的知识规则．与其他方法相比,本文所提粗糙集双重学习方法集属性约简和规则提取于一体,整个过程具有很强的自适应能力．最后,用算例对本文方法进行了验证．     

无线传感器网络应用支撑技术研究

无线传感器网络的出现,产生了许多新型应用.而为了支撑各种各样的应用,需要范围广且复杂的实现技术.作为一个多学科交叉领域,无线传感器网络方向具有大量的应用及相应支撑技术,需要进行适当的分类整理.基于这种情况,本文首先综述了无线传感器网络的应用现状,然后结合无线传感器网络各方面应用,从计算机学科的角度系统地讨论了无线传感器网络的支撑技术,包括通信协议、定位、时钟同步、能量管理等普遍存在于各种无线传感器网络的基础支撑技术,以及目标识别与跟踪、数据存储、数据融合与无线传感器网络安全等几种典型的与应用紧密相关的支撑技术.     

基于PERT技术的人员调度研究

人员成本占软件项目总成本的大部分,但是现有的Pert技术未能体现人员计划管理这重要的一环,不合理的活动指派时间可能导致人员闲置或者项目延迟.本文提出一种解决方法,基于Pert技术,结合人员闲置、项目延迟和缓冲区计算活动负责人的指派时间,以此指导项目管理,可有效减少总开销.     

一种基于决策树的快速关联规则挖掘算法

本文对关联规则的挖掘问题进行了深入研究.在总结现有算法优缺点的基础上,提出了一种新的基于决策树的快速关联规则挖掘算法(RABDT),结合决策树的构造过程,给出了算法的原理和实现步骤,并通过实验对比验证了算法的有效性.     

基于神经网络的安全风险概率预测模型

网络安全风险概率预测对分布式网络环境及其内在的不确定事件进行动态分析和评价,是构建网络安全保障体系的重要环节.深入研究网络态势感知中的特征提取、聚类分析、相似性度量和预测方法,提出了一种基于神经网络的安全风险概率预测模型.采用入侵检测数据进行了实例验证,仿真实验结果验证了风险预测方法的可行性与有效性.