线速数据包输入处理技术

随着因特网的高速发展，因特网主干需要具备多业务能力的G位，甚至T位路由器，这就使得数据包输入处理成为主干路由器的瓶颈，线速数据包输入处理不仅对因特网主干路由器有重要意义，同时还可以应用在多层交换机，高速防火墙，高速入侵检测系统中，综合了近年来数据包输入处理的最新研究进展，详细分析了线速数据包输入处理的关键问题和解决方案，最后，指出了该领域需要进一步研究的问题。     

音乐推荐系统及相关技术研究

随着计算机网络和多媒体技术的迅速普及,推荐系统特别是音乐推荐系统成为了电子商务领域的一大研究热点.对现有的音乐推荐系统及其相关技术作了全面深入的调查和分析,在介绍个人及群体音乐推荐系统的基础上,讨论了音乐推荐系统的发展方向并提出了相应的研究重点.该课题的研究有助于提高音乐推荐质量,增强用户满意度,提高音乐推荐系统的实际可用性.相关研究成果也将对其他推荐系统以及多媒体应用系统的研究起到重要的借鉴作用.     

基于语义相似度的API使用模式推荐

在软件开发过程中,复用应用程序编程接口(Application Programming Interface,API)可以提高软件开发效率,但是使用不熟悉的API是一项耗时且困难的挑战。已有的研究往往将API作为用户输入的查询,通过在语料库中搜索该API的使用模式来进行推荐,但这并不符合开发人员的查询习惯。文中提出了一种基于自然语言语义相似度的API使用模式推荐方法(Semantic Similazing Based API Recommendation,SSAPIR)。该方法使用层次聚类算法来提取API使用模式,然后通过计算查询信息和API使用模式来描述信息之间的语意相似度,向开发人员推荐相关度高且被广泛使用的API使用模式。为了验证SSAPIR的有效性,文中从GitHub的高质量Java项目中提取9个流行的第三方API库的API使用模式以及API使用模式的描述信息,并根据这9个流行的第三方API库的自然语言查询进行API使用模式推荐。通过计算推荐结果的Hit@K准确率来验证SSAPIR的有效性,实验结果表明,层次聚类能有效提高推荐准确率,且SSAPIR在Hit@10平均准确率上达到了85.02%,优于现有研究工作,能够很好地完成API使用模式推荐任务,为开发人员输入的自然语言查询提供精准的API使用模式。     

基于蚁群遗传算法的三维飞行器航路规划

关于飞行器航路优化设计问题,航路规划是任务规划系统的一部分,是飞行器自主控制的关键技术.为了能够快速的寻找到最优航路且得到的航路有更少的制动点,在航路问题描述的基础之上,把蚁群算法和遗传算法相结合,提出了一种蚁群遗传算法的三维航路规划方法.设计了具有方差因子的航路评价函数,给出了一种关于面的规划空间的构造方法,并在规划空间中,进行蚁群遗传算法的种群初始化,所采用的遗传算子,给出了算法的流程.仿真结果证明了算法的正确性和有效性.     

无线传感器网络安全研究综述

随着无线传感器网络应用在军事等数据敏感领域的深入,其安全问题研究成为热点。本文介绍了无线传感器网络的安全目标和实现约束,总结了无线传感器网络可能受到的攻击和主要的防御手段,分析了目前热点研究的各种安全技术,最后探讨了无线传感器网络安全研究进一步发展的方向。     

基于对等网的个性化推荐系统

个性化推荐系统的研究与应用已经成为一项热点,但是在信任性、实时性、可扩展性以及对移动用户提供推荐等方面还存在很多问题和挑战。为了提高系统性能,为推荐系统的使用提供更广阔的发展前景,将推荐系统建立在双层对等网络的平台上。对等点之间通过发送消息进行通讯和处理查询,并采用动态路由表机制减少重复信息。最后,通过一个实验模拟了该系统。     

基于机器学习的核电文档个性化推荐系统研究

本文对采用个性化推荐的方式来辅助用户开展文件检索进行研究,根据用户历史搜索记录以及用户网站行为日志进行分析来推荐用户想要的搜索结果,变被动搜索为主动推荐。文章从推荐系统的建设思路、总体架构设计、数据采集来源分析、数据处理策略、推荐引擎的模型设计、机器学习计算框架选择几个部分来开展研究。重点阐述了基于文件的协同过滤算法叠加基于图的推荐模型的算法核心。通过计算文件之间的相似度,并根据文件的相似度以及用户的历史行为生成推荐列表,再根据岗位、知识点等实体关联所建立的关系图来对推荐结果进行过滤、排序。通过开展基于机器学习的文档个性化推荐研究,为基于大数据及人工智能技术的文档及信息资源开发利用做了有益的探索。     

基于无人机-配送车联合配送的优化算法研究

针对物流配送领域的一种新型交付方式--无人机联合配送车协同配送包裹,研究无人机与配送车联合路径以最小化交付时间的问题,提出了一种新型优化迭代算法。该算法将问题分为两步,首先确定配送车路线及客户节点分配,然后固定配送车路线及无人机节点,确定二者汇合节点生成无人机配送路线。算法最后保留满足约束条件的无人机路线及对应配送车路线,得到联合配送总耗时。以此方式从最少的配送车节点开始迭代,通过更新全局上界得到最优解。通过对10、11节点的示例验证,表明该算法能够有效缩小搜索范围,提高运行效率,在合理时间内求解中小规模示例。     

一种改进的Slope One协同过滤算法

相对传统的基于用户项目评分的协同过滤算法,Slope One算法简单、高效。但该算法依赖于大量用户对待预测项目的评分,如果对预测项目评分的用户较少,没有考虑用户本身的喜好,将对评分预测的结果有影响。因此,引入描述关键字的语义相似度,利用关键字相似性度量项目间的相似程度,并结合该用户对其他项目的评分,提出一种基于项目语义相似度的改进Slope One算法,并在标准的MovieLens数据集上进行预测实验。实验数据表明,相对于原算法,改进的算法在一定程度上提高了预测的准确性。     

基于多线程模拟退火算法在配送路线选择中的应用

合理的配送路线可以提高物流配送的效率。针对标准模拟退火算法串行优化单个解,优化过程较长、效率较低的弱点,提出一种基于多线程模拟退火的并行机制。该机制通过将单个解的串行优化转化为多个串行解同时进行的并行的进行搜索、优化,来提高算法的整体优化效率。利用该算法求解配送路线的选择问题能够显著提高优化效率,计算结果表明该算法是有效的。