基于离散鸡群压缩感知的WSNs多目标定位

对无线传感器网络（WSNs）多目标定位问题进行研究,提出一种基于离散鸡群压缩感知的多目标定位方法。首先给出离散鸡群算法（DCSO）相关定义,设计离散鸡群编码方式和迭代进化策略,在此基础上,构建基于压缩感知（CS）的WSNs多目标定位模型,对测量矩阵和稀疏矩阵进行合理选取,并将离散鸡群算法应用于CS信号重构算法中,实现对稀疏度未知多目标位置信息的精确重构。仿真结果表明,与OMP和MLE定位算法相比,该方法具有较高的多目标定位精度。     

基于半监督协同训练的百科知识库实体对齐

针对传统实体对齐方法中的有监督学习算法依赖大量标注数据,以及特征表示不适用于百科知识库等问题,提出一种基于半监督协同训练的实体对齐方法。将实体对齐建模为一个带约束的二分类问题,充分利用实体名、属性、描述文本及其中的时间、数值等关键信息,组合生成多维特征;将特征划分为2个相对独立的视图,通过2个视图上分类器的协同训练,迭代地从未标注数据中学习同义实体的分布情况。在2个中文百科上的实验结果表明,使用半监督协同训练方法进行实体对齐的F1值达到84.3%,较其他方法效果最优,证明了其有效性和在百科知识库上的实用价值。     

基于朴素贝叶斯理论的内部威胁检测方法

相比信息系统外部威胁攻击,信息系统内部威胁攻击更具隐蔽性,更难被发现并进行阻断。本文介绍内部威胁的概念及内部威胁常见的3个特征。针对用户命令操作行为具有普遍规律性,利用公开的安全数据集S-M数据集,提出一种基于朴素贝叶斯理论的内部威胁检测方法。该方法能够将混入用户中带有攻击操作行为命令的内部威胁检测出来,大大提高了内部威胁检测正确率,降低了误报率,使机器学习思想在内部威胁检测领域得到了广泛的应用。      

基于视频跟踪轨迹的全过程路侧停车行为检测与识别技术

针对路侧停车行为检测与识别问题,结合经典KLT运动角点检测方法与实时压缩跟踪方法,提出一种基于视频跟踪轨迹的全过程停车行为识别技术。首先利用KLT方法检测视频中的运动角点,确定运动车辆位置,再利用压缩跟踪方法,提取视频序列中运动车辆完整的运动轨迹,较为准确地描述路侧停车的动态过程。最后,利用提取的运动特征在真实的路侧停车视频上进行实验验证。实验结果表明,本文提出的停车行为检测与识别方法是可行有效的。      

基于国密算法和PUF的企业用户身份认证系统

针对当前企业信息系统登录方法安全性和可扩展性的不足,设计一种基于国密算法和PUF（物理不可克隆函数）的企业用户身份认证系统。该系统借鉴FIDO U2F（线上快速第二因子身份认证）认证框架,以身份识别令牌作为认证第二因子,使用国产加密算法实现安全性的自主可控,同时在身份令牌中集成了PUF和真随机数发生器,以达到提升安全性和可扩展性的目的。安全性分析表明,该系统的安全性显著高于现有技术实现。实验测试结果表明,该系统运行开销较低,稳定可靠,能够方便、快捷地部署在企业信息系统中。     

声发射监测仪无线远程通信的实现

针对声发射监测仪设计,提出了基于nRF905型单片射频收发芯片的无线远程通信模块的设计方案.论述了该无线通信系统设计框图和主处理器MSP430与PC机的硬件连接,以及nRF905配置及收发流程.采用高增益天线提高传输距离,同时制定了基站中心模块和现场子模块点对多点的通信协议,从而能够识别噪声和有效数据,避免信号干扰.实现了将传感器探头现场采集到的数据通过单片机控制和无线通信模块在PC机中显示处理.实验表明该系统设计能够实现数据高速有效传输,具有低功耗,抗干扰,传输远等特点.     

延迟抖动在TFRC拥塞控制策略中的应用

研究在多媒体实时业务中得到广泛应用的基于速率控制的TCP友好性拥塞控制机制TFRC,分析其基本工作流程、吞吐量模型和关键参数的计算。针对实时业务对于网络传输的要求,提出将延迟抖动作为网络拥塞的预警信号应用于TFRC的拥塞控制中,并采用自适应抖动阈值和调整因子来改进TFRC的速率调整机制。仿真实验结果表明,该方法在实时业务的网络传输中能够取得较好的效果,其友好性和平滑性均得到一定程度的改善。     

RoboCup3D仿真机器人步态优化研究

在RoboCup3D比赛中,拥有一个快速灵活、稳定的步态模式是赢得机器人足球比赛的关键之一。为了获得这样的步态模式,提出一种双足机器人垂直质心高度可变的机器学习训练方法。首先,通过规划双足机器人垂直质心高度的轨迹、利用倒立摆模型和数值化方法控制零力矩点,实现双足机器人的类人行走。然后,采用自适应协方差矩阵进化算法对步态参数优化,为了获得快速稳定的步行,采用累积分层的学习方法在之前优化的基础上进一步优化。最后,采用蜂拥编队壁障算法验证多机器人环境下优化步态的稳定性、灵活性。实验和竞赛结果均表明本文提出算法的有效性。     

基于Grubbs准则的小波阈值改进研究

在大坝变形监测中,需利用阈值法对数据信号进行小波去噪,而传统阈值法存在很多缺点。在小波去噪理论的基础上,结合Grubbs准则,提出了一种改进阈值门限的去噪方法,并用MATLAB编程实现了模拟信号以及大坝变形监测数据的去噪处理。实践表明,经小波改进阈值算法去噪后的数据均方根误差相对于改进前有所减低,信噪比也明显提高,改进效果明显。