基于相容矩阵的启发式属性约简算法研究

对于不完备性决策表存在的问题,在容差关系理论的基础上提出了一种基于相容矩阵的启发式属性约简算法,充分有效地弥补了一般属性约简算法的运行效率低于性能差的缺点,通过相容矩阵的距离作为启发信息并结合了相容矩阵的选取特性,可以有效地降低属性约简的时间复杂度与提升算法执行效率。     

基于模拟谐振子的优化K-means聚类算法

针对K-means算法全局搜索能力的不足,提出了基于模拟谐振子的优化K-means聚类算法（SHO-KM）,该算法克服了K-means聚类算法对初始聚类中心选择敏感问题,能够获得全局最优的聚类划分。为了提高聚类划分质量,在聚类过程中采用基于Fisher分值的属性加权的实体之间距离计算方法,使用属性加权距离计算方法进行聚类划分时,无论是球形数据还是椭球形数据都能够获得较好的聚类划分结果。对KDD-99数据集的仿真实验结果表明,该算法在入侵检测中获得了理想的检测率和误报率。     

一种基于浓缩树结构的属性约简算法

属性约筒是粗糙集理论的重要研究内容之一,以浓缩树结构存储区分矩阵中的非空数据项,对IReductBtree算法进行了一些改进.它是根据树结构特点结合特殊的启发式策略,删除树中结点,直到树空最后得到信息系统的一个约简.最后,通过一个实例完整演示了该方法证实其有效性.     

无线网络中一种新型密钥管理

针对无线传感器网络广播组播通信时,组密钥管理难以保证前向安全性,后向安全性和抵抗合谋攻击的问题,本文在分析现有组密钥管理方案的基础上,提出了一种新型广播组密钥管理方案。该方案运用基于密文策略的属性加密算法预置网络系统参数,进行网络内正常通信,在节点加入和退出时,可以安全、有效地更新组密钥,解决了EBS不能抵抗合谋攻击的问题。文章通过与目前典型的密钥管理方案作对比,证明该方案在通信带宽和抗合谋攻击能力等方面有一定的优越性。     

基于VHDL与ECS的CA-D6驱动时序设计

简要介绍了高帧频摄像头CA-D6的图像传感器IA-D6的工作原理,分析了高帧频摄像头CA-D6采集图像的驱动工作时序。分析比较了进行时序设计的几种常用方法,着重介绍了如何利用XILINX综合工具ISE的两种输入设计方法VHDL（可视化硬件描述语言）和ECS（原理图编辑器）相结合来设计以及实现高帧频摄像头CA-D6的驱动时序,并给出了时序仿真结果。该设计已被应用到课题之中。     

基于FPGA的科学级CCD相机时序发生器的设计

简述了科学级CCD相机中CCD成像单元的时序发生器的功能:产生TDI-CCD、视频处理器和图像数据输出所需的各种时钟脉冲信号,在CCD成像单元工作中起着时间上同步协调的作用。该科学级CCD相机采用DALSA公司的IL-E2型TDI-CCD作为传感器,在分析IL-E2型TDI-CCD器件驱动时序关系的基础上,设计了科学级CCD相机时序发生器。选用FPGA作为硬件设计平台,使用VHDL语言对时序发生器进行硬件描述,采用EDA软件对所设计的时序发生器进行仿真,针对XILINX公司的可编程器件XC2VP20-FF1152进行适配。结果表明:系统的集成度、抗干扰能力提高了,实现了科学级CCD相机工作时的可靠性、稳定性,以及低功耗,同时也使设计与调试周期缩短至小时量级。     

属性群签名的可信服务选择方案

面向服务计算(service-oriented computing,SOC)的一个基本内容就是选择和组合服务以直接支持指定用户的需求或提供附加服务,这些需求往往是细粒度的.现有的服务选择方法要么没有考虑要么是从粗粒度上考虑服务间的信任关系.我们提出一个新的可信服务选择方法:基于属性群签名的可信服务选择方案(TSS-ABGS).该方案将功能属性相同的可选服务组成一个属性群,当请求者向该群发出包含属性集的选择请求时,满足属性集要求的群成员返回一个签名,请求者通过群管理员开放签名者并与之建立可信关系而达到可信服务选择的目的.该方法具有可跟踪性和防共谋.     

Analysis on Attribute Reduction Strategies of Rough Set

Severa strategies for the minimal attribute reduction with polynomial time complexity(O(n^k)have been developed in rough set theory.Are they complete?While investigating the attribute reduction strategy based on the discernibility matrix(DM),a counterexample is constructed theoretically,which demonstrates that these strategies are all incomplete with respect to the minimal reduction.     

基于多因子几何匹配的AI提取路网属性信息重建方法

利用AI(artificial intelligence)技术可从遥感影像上快速提取矢量数据,尤其可以获取实时性较好的矢量路网数据,但提取的数据没有属性信息;而已有的众源数据如OSM(open street map)路网具有开源、属性信息丰富等特点,但现势性相对于提取路网较低.针对上述情况,以AI提取路网为基准数据,OSM路网为匹配数据,将一种基于多因子几何匹配算法用于路网匹配中,并在匹配后引入匹配度的概念,以最优匹配对象进行属性重建.实验结果表明能有效地对AI提取路网的属性信息进行重建,并基于此开发了一套路网属性信息重建系统,在国家全球测图项目中投入使用.     

基于属性加密的DDS访问控制方案

数据分发服务（Data distribution service,DDS）是一种可靠的实时数据通信中间件标准,它是面向基于发布/订阅模型的分布式环境,在各个领域得到了广泛应用,但现有研究涉及DDS安全技术的成果较少,而在实际应用中发布订阅系统存在多种安全威胁。为了建立灵活可靠的安全机制来确保发布订阅信息的安全性,提出一种以数据为中心的访问控制方案。在属性加密的基础上,对访问树结构进行优化处理,结合发布订阅环境增加属性信任机制。之后采用制定属性连接式与授权策略的方式对发布订阅信息进行加密匹配,并建立DDS访问控制模型来控制发布订阅系统内信息的交互,实现数据的安全分发。经过实验验证,该方案既能够应对DDS存在的几种安全威胁,保障发布订阅信息的机密性,也能够实现系统对特定信息的访问控制,并且发布者订阅者不需要共享密钥,减少了密钥管理的开销。