CNC系统中插补复法的优化设计

对逐点比较插补算法偏差函数的改进和完善,提出了一种优化的插补算法,使插补精度从原来的小于等于一个脉冲当量提高到小于等于0.5个脉冲当量,插补节点减少40%～50%,消除了系统在高速高精度插补时由算法引起的系统滞后、失步、爬行等问题,且保持了算法的简易性.     

基于Hanoi Tower算法的对等组认证模型研究

运用对称密码体制、公钥体制和数字签名技术,针对基于中间服务器架构的P2P网络,提出了一个公平且不可抵赖的Hanoi Tower安全认证协议算法,给出了协议模型实现的算法描述,然后对协议算法的性能和安全性进行了分析,并以某大型企业设计所“基于P2P网络构建的产品开发协同工作系统”为背景,分析了模型实现的若干关键技术问题。     

一种有效的移动IP自适应主动预测邻居切换机制

现有的移动IP切换机制存在切换时延大,分组易丢失,安全性差等问题。该文从移动IP切换的关键问题移动检测出发,提出并实现了一种有效的自适应主动预测邻居移动IP切换机制,运用主动自适应预测算法,根据网络和移动主机的运动状态动态智能地预测移动主机的切换,实现快速平滑切换。仿真结果表明,该策略与现有机制相比,极大地减少了切换时延和切换次数,保证分组按时到达,提高了系统的切换性能,保证了系统的QoS。      

P2P网络环境下的一种高效搜索算法:Multilayer Light-Gossip

由于现有非结构化P2P网络路由协议均在应用层实现,缺乏缓存机制和对Internet底层通信子网路由资源的利用,存在可扩展性差和效率不高的问题·在基于层域结构的RLP2P网络环境下,将路由空间分为域间和域内两层,结合泛洪和生成树搜索方式的优点,提出并实现了一种Multilayer Light-Gossip分级搜索算法和域间基于正六边形的蜂窝路由探测策略,把网络中的搜索消息分为域间和域内扩散两类分级扩散,以一定的消息冗余保持网络的稳健性和搜索的有效性,使定位某种服务的工作量和查询范围从网络中的所有结点数降到域内的节点数·运用预测评估方法对级间路由消息进行预分组,使消息能够自适应地沿着一条在时间度量上距离尽量短的路径前进·实验结果表明,Multilayer Light-Gossip算法大幅提高搜索效率和减少冗余消息,在广域环境下具有良好的搜索性能和扩展性·     

无线传感器网络中的一种分布式相对定位算法的分析与改进

针对SDGPSN（Scalable and Distributed GPS free Positioning for Sensor Networks）算法通信开销过大的问题,通过改进其局部坐标系和全局坐标系构建过程,提出了一种新的相对定位算法。仿真实验结果显示,改进后的算法较之原算法具有更小的通信开销,使之更适于节点移动频率较低的无线传感器网络的节点定位应用。     

数控机床工艺可靠性的控制及模型研究

通过对数控机床工艺可靠性主要技术指标的理论分析,讨论了工艺可靠性的控制,提出了数控机床工艺可靠性的定义及提高工艺可靠性的理论依据,建立了确定可靠性工艺技术指标的数学模型。     

CAPP系统中基于孔特征信息约束最佳工艺路线的建模与求解

通过分析分布于零件上孔的特征信息，实际制造环境和技术的约束条件，运用动态规划原理，提出了基于孔特征信息构造平面网络图的规则，建立了一个高效简洁的最佳工艺路线的求解模型和约束函数，并给出了具体的算法和效率分析。     

基于拉格朗日的计算迁移能耗优化策略

随着移动网络技术的发展和智能终端的普及应用,移动边缘计算已成为云计算的一个重要应用。计算迁移策略已成为移动边缘计算服务的关键问题之一。以移动终端总的计算时间和移动终端能耗最小化为目标,将移动终端的计算迁移资源划分问题建模为一个凸优化问题,运用拉格朗日乘子法进行求解,提出基于阈值的迁移优化策略模型。仿真实验表明,本迁移优化策略模型能有效平衡本地计算和迁移计算之间的关系,为移动边缘计算中执行计算密集型应用提供保障。     

SSDHT：基于社交网络的DHT安全增强机制

P2P系统在文件共享等领域中得到了广泛的应用,但DHT（distributed hash table）网络无中心、无认证、缺乏节点身份验证机制,使得现有的基于DHT的P2P系统易受到Sybil攻击等外部攻击。提出一种基于社交网络的DHT安全增强机制,将社交网络中节点的信任关系引入DHT网络中提高对Sybil节点的识别能力。以KAD（Kademlia）算法为例进行了实验验证,基于Facebook和Twitter数据集的实验结果表明本文提出的安全机制适用于大规模动态的网络,能够有效防御Sybil攻击。     

一种有监督的快速纹理检测方法*

提出了一种基于贝叶斯公式的有监督的快速纹理检测方法。该方法从用户选择的前景模板获得前景直方图;从整个图像获得背景直方图。直方图都经过高斯滤波器平滑,然后利用贝叶斯公式计算每个像素的前景和背景的概率,之后采用区域增长方法合并前景,并采用前景同化运算作预处理和优化处理。实验对Berkeley数据库的图像进行了测试,证明该方法较文献[1]方法更快速,且检测质量并未大幅下降。