互联网五种典型应用的平均包长概率分布研究

作为流量识别的一个重要手段,深度流检测使用的统计特征中屡屡包含包长信息。从互联网五种典型应用的平均包长入手,利用滑动窗口模型探索五种应用在平均包长概率分布上的差异。对FTP、Foxmail、WWW、迅雷、Emule五种应用的实验表明:设置相同的滑动窗口,五种应用平均包长的均值有明显区别;设置不断增大的滑动窗口,五种应用平均包长的均值稳定,标准差逐渐减小。仅用包长信息可识别该五种应用。     

基于传感器多模式调度的智能目标跟踪算法

智能目标具有反跟踪的特性,其运动状态的改变与跟踪传感器的工作模式相关.为了实现对智能目标的有效跟踪,文中提出一种基于传感器多模式调度的交互多模型跟踪算法.首先,为智能目标构建混合多模型集,描述其与传感器模式相关的智能运动特性;其次,提出一种传感器多模式调度策略,综合考虑了一步预测的目标跟踪误差、二步预测的目标运动趋势误差以及传感器模式的辐射代价3方面因素,据此构建传感器多模式调度的目标函数;最后,将传感器多模式调度与交互多模型跟踪算法相结合,通过"模式调度→交互跟踪→模式调度"的闭环结构,提高了对智能目标跟踪的自适应性.仿真结果表明,与选择固定传感器模式的方法和基于近视策略的传感器模式调度方法相比,文中方法实现了对智能目标的持续精确跟踪.     

基于时间窗模型的双向机器人路径规划方法

随着智能化与自动化的发展,机器人应用越来越广泛;多机器人路径规划和协作问题就成为当前关注的焦点。针对以上问题,提出了一种改进的遗传算法。在初始化总群时,通过选择中点的相邻点扩大选择范围确保线路连续。通过种群适应度函数改进路径平滑度防止转向次数过多。为了防止遗传算法陷入局部最优解,通过轮盘赌的方法确保一部分非最优个体。在优化后的遗传算法基础上根据优先级顺序,并结合提出的时间窗模型,对冲突类型进行分类处理并制定对应的协调方案。仿真结果表明,该方法可以有效地解决多机器人的路径冲突问题,通过合理地规划线路提高系统效率。     

面向医疗行业物联网：概念、架构及关键技术研究

从物联网在医疗行业中的应用现状着手,分析了现有的面向医疗行业物联网的概念,并从狭义和广义角度对其进行剖析。借鉴物联网的现有体系架构,针对面向医疗行业物联网的特点,分析了医疗物联网体系架构设计时应考虑的领域业务范畴和体系架构模型标准,并对面向医疗行业物联网的关键技术进行归纳,分析其在医疗领域应用的场合,最后指出未来智慧医疗的发展方向。     

用Visual Basic语言实现模拟绘图功能

本文介绍在Visual Basic语言编程环境中,利用鼠标mousedown、mousemove和mouseup事件,建立一个可供写字或绘图的窗口,将其编译成在桌面上可执行的文件,代替教学用粉笔写字或绘图.     

关于实时设备驱动程序自动生成的研究

软件系统的自动生成是９０年代软件工程的主流．由于专用实时设备的高效管理与灵活加接是任何计算机专用实时系统不可或缺的基本功能，加之它们的类别和型号、数量和质量的与日俱增，如何克服专用外设驱动模块的易变性成为任何专用实时系统自动生成的关键．本文介绍作者在专用实时设备驱动程序自动化研究中的初步成果，重点是他们自行研制的专用实时设备驱动程序半自动生成器ＲＴＤＧ（ｒｅａｌｔｉｍｅｄｅｖｉｃｅｇｅｎｅｒａｔｏｒ）的内部构造与实现技术，以及一个经过实践考验的应用实例．此项实时系统自动生成研究过程中的阶段性成果已通过部委     

事务型滑动窗口下的数据流频繁模式挖掘

作为数据流挖掘的一个重要研究问题,滑动窗口下的数据流频繁模式挖掘近年来得到了广泛应用和研究。已有的算法大多要对数据流中所有的数据都进行处理,而现实中用户往往只关注事物的某些方面,由此借鉴MFI-TransSW算法,提出了一种基于事务型滑动窗口的算法BSW-Filter（Bit Sliding Window with Filter）。算法采用比特序列实现滑动窗口操作,同时由于增加了频繁项的筛选,减少了所需保存的数据项个数,从而减小了内存使用和提升处理速度。算法的空间复杂度与滑动窗口大小以及数据流取值范围无关,特别适用于周期较长数据范围广的数据挖掘。分析和实验验证了该算法的可行性和有效性。     

基于多维侧窗聚类分块的退化书法文档二值化

书法字文档图像在不良光照条件下的灰度值分布差异较大, 低光照区域图像对比度较低、笔画形态纹理特征出现退化, 传统方法通常仅考虑了局部信息的均值、平方差、熵等因素, 在形态纹理方面考虑较少, 从而对低对比度区域的特征信息不敏感. 针对此类问题, 本文提出了一种多维侧窗聚类分块的退化书法文档的二值化方法CS-SWF (clustering segmentation based SWF), 该方法首先利用SWF卷积核描述具有相似形态学特征的像素块, 之后提出多种修正规则利用下采样提取低纬度信息去修正特征区域. 最后, 对特征图中聚类块进行前后景分离, 得到二值化结果图. 本文使用FM、PSNR和DRD为指标, 将现有方法和本文方法进行对比, 实验结果表明, 在自建的100张手写退化文档图像数据集下, 本文方法在低对比度暗部区域的二值化效果较为稳定, 在精准度和鲁棒性上优于对比算法.     

面向智能服装的多生理信息融合的情绪判别

人体是一个复杂的多功能系统,采集人体的多种生理信号将其作为信息源,并引入呼吸性窦性心律不齐的生理现象来建立基于多生理信息融合的情绪判别模型,通过可穿戴智能服装系统对心电、呼吸、体温三种生理信号进行特征提取和特征分类,采用支持向量机的方法进行多生理信息融合,在此基础上建立面向智能服装的多生理信息融合的情绪判别模型,对情绪的识别率达到72%,具有良好的医疗诊断价值和广泛的应用前景。     

基于区块链的公平预付卡管理方案

近年来预付费消费模式倍受商家和消费者的青睐,在娱乐健身、教育培训、商超零售等服务业中得到广泛应用。现有预付卡管理中存在商家欺诈高发、商家违约频发、监管不善等诸多问题,难以保障消费者的权益。当前,基于区块链的智能合约技术具有去中心化、安全性高、可验证等特性,可用来有效管理预付卡,为解决预付卡管理存在的问题提供了新思路。因此提出了一种基于区块链的公平预付卡管理方案,消费者和商家通过与智能合约的交互完成交易,利用智能合约的暂存价值完成预付款的管理。消费者和商家共同确认消费成功后,由智能合约自动结算本次消费费用给商家。当商家存在违约时,消费者可以通过申诉追回已支付的预付款,维护自己的权益,从而保证交易的公平性。基于以太坊实验环境实现了预付卡管理方案,对预付卡发售、消费与退款等功能进行了详细测试。通过实验测试和安全性分析,验证了该方案的有效性和可行性。