工作流模型挖掘中改进的α算法

针对α算法在挖掘短循环结构等方面的不足,提出了一种改进的α算法.该算法先基于事件类型定义任务间序关系;然后依据这些关系逐渐缩小日志,推出序关系矩阵.最后据此矩阵借助形式化步骤生成工作流网.用一个案例解释了算法的执行过程并进行模拟实验,验证了该算法的可行性和有效性.实验结果表明,改进算法比α算法在处理模型结构、重发现模型种类以及挖掘质量上更具优势.     

网络数据流量图形化分析系统实现

为了实时监测网络流量,本文实现了一个网络数据流量图形化分析系统。该系统采用数据库存储流量数据,用Visual C＋＋．NET设计实现界面,利用winpcap软件对网络数据流量进行分析,能较好地满足网络数据流量实时监测的需求。     

异构数据转换系统设计与实现

针对异构数据源分散存储给用户带来的不便,本文利用了ODBC数据转换技术和MD5算法数据校验,设计并实现了一个异构数据转换系统。该系统实现了txt、Excel、SQL数据库三种数据源间的相互转换和数据存储,保证了数据转换的正确性,达到了预期效果。     

一种基于无线网络定位系统设计与实现

通过对典型WLAN定位方法的研究与分析,本文设计并实现了一种基于位置指纹的WLAN室内定位系统。同时,将NNSS、KWNN和基于概率密度三个经典WLAN定位算法应用于该系统中,进行了实际测试和分析,结果表明,本文所实现的系统具有很好的可靠性和实用性。     

移动群智感知中支持隐私保护的动态激励机制

针对移动群智感知中高质量感知数据与参与用户隐私之间的矛盾,提出一种支持隐私保护的动态激励机制。首先,采用轻量级隐私保护方法,利用安全加密哈希函数为竞标用户生成不少于256位的可变地址序列,并结合随机数对候选用户节点的效用报价进行隐匿和约束;其次,通过定义区域热度、时间热度、数据完整率和数据质量等多维参数,实现任务价值与用户效用报价的动态平衡;最后,依据用户提交的效用报价和任务预算,并利用逆向拍卖思想,完成对任务参与节点的最优选择和动态激励。在群智感知系统模拟平台上进行仿真实验,结果表明所提机制不仅增强了隐私保护度和数据精确度,同时提升了时间效率和激励效果。     

多模态生物特征信息安全防护体系研究

在新的计算能力和深度学习技术推动下,人工智能、大数据发展进入了繁荣期,导致多模态生物特征信息迅猛增加与应用.由于多模态生物识别具有自然性和多场景应用性,特征信息的采集、识别、分析不仅涉及个人隐私和人格尊严,还主动或被动暴露在现实环境中,高校面临着巨大的信息安全保护需求和风险挑战.通过对高校多模态生物特征信息安全问题及现...     

构件集成软件测试用例生成智能算法分析

构件集成软件测试用例生成是测试中的重要的难题之一.提出了构件集成软件的结构树路径覆盖准则,研究智能算法的参数编码设计、适应度函数的构造、关键算子的设定.以三角形分类判断的构件集成软件为例仿真实验,重点从覆盖率、收敛情况、测试用例数目等方面对各智能算法进行比较分析.结果表明,融合的遗传算法与蚂蚁算法与其他算法相比有一定优势.     

基于GIMT和弧长参数化的QG-Ball曲线近似合并

曲线近似合并作为 CAGD 中复杂曲线设计的一种有效技术,一直备受学者们的关注,并在 CAD/CAM 领域得到了广泛的应用。针对现有带形状参数的广义 Ball 曲线难以合并的问题,提出了一种基于广 义逆矩阵理论(GIMT)和弧长参数化的 QG-Ball 曲线近似合并方法。首先,利用曲线近似弧长参数化算法计算出 QG-Ball 曲线弧长等分对应的配置点列(亦称等分点)和配置点参数值;其次,基于所得等弧长配置点列及其参 数值,再结合广义逆矩阵理论和曲线拟合方法,便可以直接得到计算合并后 QG-Ball 曲线控制顶点的一个显式 表达式;最后,利用连续函数的 L2 范数定义了一个度量曲线合并效果的误差计算公式,并给出了一些具有代 表性的数值算例及其合并误差。实例结果表明,所提出的方法可以高效地实现 QG-Ball 曲线的近似合并,不仅 易于操作、误差计算简单,而且能方便地推广到其他曲线的近似合并。