随机图点覆盖1度顶点核化算法分析

将随机图引入参数计算领域,利用随机图统计和概率分布等特性,从全局和整体上研究参数化点覆盖问题1度点核化过程中问题的核及度分布演变的内在机制和变化规律,并得出关于随机图1度点核化强度与顶点平均度关系及随机图点覆盖问题的决策与度分布关系的两个重要推论.最后分别从MIPS和BIND提取数据进行1度核化实验和分析.初步结果表明,对随机图点覆盖问题的分析方法不仅具有理论上的意义,而且随着问题随机度的大小而对问题有不同程度的把握能力.     

一种基于概念信息量的相似度传播算法

相似度传播在本体概念相似度计算中有着非常重要的作用.然而,目前常见的相似度传播算法大都采用了固定比例的相似度传播值,没有对相似度转播值进行合理的定量分析.针对此问题,提出了基于概念信息量的相似度传播算法,该算法根据匹配节点的概念信息量大小来判断其子父节点匹配概率大小,通过匹配概率大小调整相似度传播值,从而进行更精确的相似度传播.理论分析与实验结果证明了该算法是有效的.     

基于级联Dense-UNet和图割的肝脏肿瘤自动分割

腹部CT图像肝脏肿瘤分割是进行肝脏疾病诊断、手术规划和放射治疗的重要前提。针对肝脏肿瘤灰度异质、纹理丰富、边界模糊等因素引起的分割困难,该文提出基于级联Dense-Unet和图割的自动精确鲁棒分割方法。首先运用级联的Dense-UNet获取肝脏肿瘤初始分割结果及感兴趣区域,然后利用图像像素级和区域级特征,分别构建可有效区分肿瘤与非肿瘤的灰度模型和概率模型,并将其融入图割能量函数,进一步精确分割感兴趣区域中的肿瘤组织。最后分别采用LiTS和3Dircadb公共数据库作为训练集与测试集进行实验,并与现有多种自动分割方法进行了比较。结果表明,提出方法可有效分割CT图像中灰度、形状、大小、位置各异的肝脏肿瘤,能提取更精确的肿瘤边界,尤其对于对比度低、边界模糊的肿瘤具有明显优势。     

基于子图的随机图点覆盖2度点核化研究

点覆盖问题虽然可以在参数计算理论的架构内求精确解,但是目前在理论及应用上有一定的局限性.根据不同度的顶点之间及顶点与边的关系,提出随机图参数化点覆盖问题的d-核化可决策性及2度点三角形予图的计数方法;通过研究子图对顶点的共享关系,分析2度顶点核化过程中核及度分布演变的动态过程,得出随机图2度点核化强度与2度点概率关系及2度点核化可决策性的两个推论:2度点核化算法对2度点分布概率约为0.75的随机图的核化强度最高;对顶点度概率分布为φ(χ)的随机图的参数化点覆盖问题(G,k),当k小于某一与φ(х)有关的值时,它是2-核化可决策的.仿真结果证实,该理论能够把握2度点核化的内在机制,提供随机图上这一NP完全问题的求解方法,也为参数计算在已知度分布的一类不确定问题中的应用提供了可能.     

超立方体网络中任务调度的一个新近似算法

本文研究超立方体中的多处理器任务调度问题,我们研究LDLPT算法并指出为什么这种算法对一些实例具有最差的逼近度,然后提出一种类似装箱算法的新算法-BPA算法,证明该算法和LDLPT算法在相互最差逼近度中具有互补性质,最后,组合这两种算法的基本方法提出了一种求解问题的新算法-CBPA算法,并证明新算法具有比LDLPT算法更好的逼近度。     

一种基于单播的大规模Mesh网络容错多播路由新算法

本文基于k-Mesh子网连通的概念提出一种基于局部信息和分布式的Mesh网络容错多播路由算法：该算法的基本思想是把大规模的Mesh网络分成若干个较小的子网，多播消息只在各子网间进行路由，并由各子网独立完成操作。该算法的时间复杂性是线性的，模拟结果表明多播路由算法的多播时间步接近网络的直径。     

站点指纹模型训练系统FMTS的设计与实现

基于指纹识别的匿名攻击原型系统用于度量攻击的复杂程度,定量评估匿名Web浏览系统的匿名性,提供实验平台。作为其重要组成部分,站点指纹模型训练系统(FingerprintModelTrainingSystem,FMTS)用于遍历目标站点的网页,抽取页面指纹及链接关系构造形成站点指纹模型。文中介绍了指纹模型训练系统的总体设计方案以及关键实现技术。并针对系统的一个实际运行结果———中南大学网站(www.csu.edu.cn)的指纹模型,分析了其“指纹”分布情况。     

QoS体系中的主动队列管理算法研究综述

随着Internet的迅速发展，服务质量(QoS)正成为当前研究的热点之一。为了达到QoS的性能指标，拥塞控制作为一个很重要的方面在发挥着作用。主动队列管理是实现拥塞控制的重要手段之一，长期以来一直受到广泛的关注，基于不同理论的各种主动队列管理的算法也随之涌现。这些队列管理算法在一定程度上完成网络拥塞控制的任务，但是也不同程度地在公平性、可扩展性以及算法的复杂度上存在缺陷。本文通过对目前几种主要队列管理算法的实现原理的分析，考察了这些队列管理算法的优点和其可能存在的一些问题，而这些可能存在的问题也是下一步研究的起点。     

一种新的图像超像素分割方法

针对现有超像素分割方法无法自动确定合适的超像素数目,以及难以有效贴合图像目标边界等问题,该文提出一种新的利用局部信息进行多层级简单线性迭代聚类的图像超像素分割方法。首先,运用基于局部信息的简单线性迭代聚类(LI-SLIC)对原始图像进行超像素初分割,然后,根据超像素的色彩标准差对其进行自适应多层级迭代分割,直至每个超像素块的色彩标准差小于预设阈值,最后,利用相邻超像素间的色彩差异对过分割的超像素进行合并。为验证方法的有效性,该文采用Berkeley, Pascal VOC和3Dircadb公共数据库作为实验数据集,并与其他多种超像素分割方法进行了比较。实验结果表明,该文提出的超像素分割方法能更精确贴合图像目标边界,有效抑制图像过分割和欠分割。