基于流水化和滑动窗口结构的低功耗指令Cache设计
摘要：嵌入式处理器中Cache的应用极大地提高了处理器的性能,同时Cache,尤其是指令Cache功耗占据了处理器很大一部分功耗,关闭不必要的tag SRAM和data SRAM的访问,可以极大地降低功耗。提出了一种流水化的指令Cache访问机制,关闭不必要的data SRAM的访问;并且通过记录指令Cache行的信息和预测下一行的Cache形成一个Cache行滑动窗口,关闭不必要的tag SRAM访问。所提出的方法没有性能损失,在SMIC 90nm工艺下进行功耗分析,其指令访问的功耗降低50%。一种面向重尾分布的SSD磁盘调度算法
摘要：存储设备上的大量文件其长度呈重尾态分布,IO请求的响应延迟和请求大小有着密切关系,并且固态硬盘的IO操作不对称。基于以上几点,在内核NOOP调度算法的基础上提出一种针对重尾数据分布下的IO调度算法。该算法通过减少大量小片请求的等待时间,提高固态硬盘的性能。经实验验证,相比内核的NOOP调度算法,平均响应时间减少17%。ACOCS：一种云环境下资源调度混合算法
摘要：蚁群算法在优化组合问题中有着重要的意义,传统的蚁群调度算法搜索速度慢、容易陷入局部最优。针对这种情况,结合布谷鸟搜索算法,提出一种基于蚁群算法与布谷鸟搜索算法的混合算法（ACOCS）,用于云环境下的资源调度。该方法有效保留了蚁群算法求解精度高和鲁棒性的特性,并融入了布谷鸟搜索具有快速全局搜索能力的优势。仿真实验结果表明,提出的ACOCS调度算法有效减少了调度所需的响应时间,也在一定程度上提高了系统资源利用率。阱接触面积对PMOS单粒子瞬态脉冲宽度的影响
摘要：使用TCAD模拟工具分析了纳米工艺下阱接触面积对PMOS SET脉冲宽度的影响。结果表明,纳米工艺下,当存在脉冲窄化效应时,增加阱接触面积会导致SET脉冲变宽,这与传统的通过增加阱接触面积可抑制SET脉冲的观点正好相反。同时,还分析了不同入射粒子LET值以及晶体管间距条件对该现象的作用趋势。辅助检测Linux驱动中漏洞的符号驱动环境
摘要：Linux系统中的驱动漏洞被证实是内核漏洞的主要来源,可以被利用导致严重的安全问题。通过系统模型、驱动与内核的交互和驱动与设备的交互这三部分的设计与实现,构建了符号驱动环境,用于辅助检测Linux驱动中的漏洞。使用符号驱动环境对两个真实的驱动进行检测,成功检测出了两个漏洞,证实了该工具的可行性。与SymDrive工具的性能相比,符号驱动环境执行速度快90%,覆盖率提高20%。基于ARIMA-ANN预测模型的能量感知路由算法
摘要：针对传统能量感知OLSR协议在减少传输功率消耗和均衡节点剩余能量之间不能兼顾的特点,提出了一种新型的基于剩余能量比例和传输功率消耗的OLSR路由协议OLSR_RC,它利用上述两方面的指标构造复合能量开销,并将其作为路由选择的度量值。在减小网络开销的同时,也防止了部分低电量节点的能量被快速耗尽,延长了网络的生存周期。此外,新路由还采用ARIMA-ANN组合能量预测模型对节点的剩余电量进行预测,降低了由于拓扑控制（TC）消息丢失对选择路由所造成的影响。这种新型路由协议在无线传感器网络领域有比较广阔的应用前景。融合关联性的多任务压缩感知行为识别方法
摘要：基于传感器的人体行为识别是一个新兴研究领域,作为物联网的一项重要应用,在医疗监护、助老助残、智能办公/家居等方面有着广阔的应用前景。识别率是行为识别的一个重要衡量指标,而特征和分类算法又是影响识别率的两个重要因素。提取了基于多传感器行为识别架构的关联特征,并引入压缩感知和稀疏表示理论,提出一种多任务压缩感知行为识别方法。最后,在基准数据库上采用个体无关的留一验证方法进行了大量实验,结果表明所提出的融合关联性的多任务压缩感知行为识别方法能有效提升行为识别率,与对应的单任务行为识别方法相比,识别速度提高约56%。基于静态贝叶斯博弈的风险评估方法研究
摘要：目前基于博弈论的风险评估方法大多数采用完全信息博弈模型,无法应对攻击者和防御者互不清楚对方行为的情况。基于静态贝叶斯博弈理论建立攻防博弈模型,将攻击者和防御者分为多种类型,全面地分析了博弈的贝叶斯均衡及其存在性,并结合防御者反击行为、攻击成功率对已有的策略收益量化方法进行改进。基于博弈均衡进行攻击行为可信预测,给出了风险评估算法对信息系统所存在的风险进行计算,得到系统风险值。最后,通过一个实例分析验证了模型和算法的有效性。降低Ad hoc网络信息泄露的路由算法
摘要：分析了Ad-hoc网络信息传输过程中信息泄露的途径和原因,提出了Ad-hoc网络信息泄露模型,设计了一种降低信息泄露的路由算法RARIL。该算法在加权图模型的基础上,加入节点位置信息和身份认证,减少组外节点和组内非信任节点窃听信息,优先信任节点转发信息,降低信息泄露概率。通过计算非信任节点信息泄露概率,选择信息泄露概率最小的节点作为转发节点,组建可控转发节点集合,保证集合中转发节点的信息泄露概率最小。最后,根据算法设计约束条件,以算法性能的主要影响因素设定算法评估指标,通过仿真比较路由算法在降低信息泄露方面的优越性。基于3D-DCT和SVD的鲁棒彩色图像水印算法
摘要：在数字图像水印领域,水印算法主要集中于灰度图像,且提出的大部分彩色图像水印算法往往仅在亮度分量或在彩色图像的每一通道中嵌入水印,未能充分利用彩色图像的冗余空间,影响了水印的透明性和鲁棒性。针对此问题,提出了一种新颖的基于三维离散余弦变换和奇异值分解的彩色图像水印算法。算法先对水印图像进行预处理和对彩色图像进行互不重叠的分块;其次对每一分块进行三维离散余弦变换;最后选择对三维离散余弦变换系数的第一分量进行奇异值分解。嵌入水印时,对三维离散余弦变换系数第一分量的最大奇异值和第二分量分别采用量化和关系的嵌入方法嵌入水印。提取水印时,分别采用量化和关系提取算法提取水印并进行比较,选取相似值高的水印图像作为最终提取的水印。实验结果表明,提出的算法具有较好透明性的同时,具有抵抗常规信号处理和模糊、扭曲及锐化等攻击的能力。无线传感器/反应器网络中反应节点优化重定位机制研究
摘要：针对无线传感器/反应器网络中因多个反应器失效而造成的反应器网络连通性被破坏问题,以网络流理论为基础,提出了一个基于网络流的多目标规划模型来求解优化的反应器重定位方案。模型将反应器网络看成是一个运输网络,通过流平衡条件来重建反应器网络的连通性。最小化多个参与恢复的反应器总体开销和最小化单个反应器的最大开销是该模型的两个优化目标。仿真实验结果表明,基于该模型的优化重定位方案能够有效地恢复因多反应器节点失效而造成的网络连通性问题。一种基于测试数据和D-S证据理论的可信性度量模型
摘要：针对软件可信性评估模型客观性不强的问题,提出了基于测试过程数据的软件可信性度量模型。该模型根据软件测试过程和能力成熟度模型CMM模型选取软件测试过程中的关键可信属性,利用软件测试中的过程数据作为可信证据,通过测试过程数据进行可信属性的定量度量,最后,将这些分散的可信指标通过D-S证据理论进行融合得到软件的可信性。实例表明,该度量模型在软件可信性评估中是有效的。一种基于UML模型的起源感知访问控制策略分析方法
摘要：起源（Provenance）是记录数据演变历史的元数据。最近研究者提出起源感知的访问控制,通过追溯和分析访问者或被访问对象的起源来决定允许或拒绝访问请求。由于起源通常由系统在运行时记录并呈现为复杂的有向图,识别、规约和管理起源感知的访问控制策略非常困难。为此,提出了一个基于UML模型的起源感知访问控制策略分析方法,包括对复杂起源图的抽象建模技术以及一个在面向对象的软件开发过程中系统地建立起源模型、规约起源感知访问控制策略的参考过程指南。最后结合企业在线培训系统案例说明如何应用所提出的方法。一种基于人工免疫的本体匹配算法
摘要：针对目前本体匹配算法存在运行效率低和匹配准确度不高等问题,提出一种基于人工免疫的动态本体匹配算法,用来快速地从现有本体中筛选出用户所需的子本体。该算法根据用户行为信息构建抗原本体模型,利用情景匹配确定其领域上下文环境,然后通过结构匹配获得匹配度最高的本体,最后对本体执行语义匹配得到最终需要的子本体。实验表明,该算法提高了本体匹配的准确度和效率。支持向量机核函数选择研究与仿真
摘要：支持向量机是一种基于核的学习方法,核函数选取对支持向量机性能有着重要的影响,如何有效地进行核函数选择是支持向量机研究领域的一个重要问题。目前大多数核选择方法不考虑数据的分布特征,没有充分利用隐含在数据中的先验信息。为此,引入能量熵概念,借助超球体描述和核函数蕴藏的度量特征,提出一种基于样本分布能量熵的支持向量机核函数选择方法,以提高SVM学习能力和泛化能力。数值实例仿真验证表明了该方法的可行性和有效性。求解互补支持向量机的非单调信赖域算法
摘要：求解支持向量机的核心问题是对一个大规模凸二次规划问题进行求解。基于支持向量机的修正模型,得到一个与之等价的互补问题,利用Fischer-Burmeister互补函数,从一个新的角度提出了求解互补支持向量机的非单调信赖域算法。新算法避免了求解Hesse矩阵或矩阵求逆运算,减少了工作量,提高了运算效率。在不需要任何假设的情况下,证明算法具有全局收敛性。数值实验结果表明,对于大规模非线性分类问题,该算法的运行速度比LSVM算法和下降法快,为求解SVM优化问题提供了一种新的可行方法。人民币冠字号码识别预处理算法研究
摘要：近年来,人民币冠字号码的识别受到越来越广泛的关注,其在打击经济犯罪,维持市场稳定和社会和谐等方面都具有很强的实用性和广阔的应用前景。一个稳定高效的人民币冠字码识别系统在很大程度上依赖于图像预处理的结果。提出了一套完整的人民币冠字码识别预处理方案,其中包括图像采集、倾斜校正、采集方向识别、冠字号码区域定位和二值化、字符提取等算法,并对三种冠字码区域二值化方法进行了比较和分析。实验结果表明,所提出的预处理方法精度很高,为后续的冠字码字符识别工作提供了可靠的技术保障。基于多曲率轮廓信息的病理图像细胞核自动检测
摘要：细胞核自动检测既是病理图像分析技术的重要步骤,也是提高病理图像自动化分析准确性的主要瓶颈之一,原因在于病理切片制作存在染色分层不均、细胞核粘连或重叠等问题。为了提高细胞核检测的准确度,定义了一种基于多曲率轮廓的细胞核自动检测模型,通过多曲率方向能量滤波器提取细胞核轮廓信息。特征检测器基于boosting算法,利用不同曲率和方向轮廓特征的完备集合产生像素软分类器,获得像素的前景背景置信度和概率。最后利用均值漂移算法得到细胞核中心位置及其置信度。实验结果表明,该算法与其他细胞核检测算法相比,在生物组织结构变异、不均匀光照或染色条件下,以及细胞核粘连或部分重叠等情况下,有着较强的鲁棒性。
