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摘要:随着对高性能计算机性能需求的不断提升,高性能计算机的系统规模在逐渐扩大,系统内的互连网络已经成为影响性能的关键因素。如何基于高阶路由器构建更大规模、更低网络延迟以及成本、更高网络吞吐率的互连网络,是目前的主要研究方向。针对目前广泛应用的高阶网络进行特性分析,并对其中的环网以及树网进行综合,提出了一种新型层次化混合互连网络拓扑结构。该结构具有良好的可扩展性以及通信能力,并在网络模拟器NetSim上对其性能进行了仿真和分析。
摘要:前导0预测算法对浮点加法运算的研究非常重要,通过对现有浮点加法分析发现,前导0预测模块处于运算的关键路径,提高前导0预测模块的性能会使整体性能提高。从前缀计算角度提出一系列的定义、定理,并证明了前导0检测算法本质上都可以归结为前缀计算问题,从而该问题可以采用二分递归方法求解。在前导0预测过程中,首先通过对加法运算量做“借位留存”的减法,把两个运算量的预测转换为{1,0,-1}数字字符集上的数字串的特征检测问题。接着采用消除连续“-1”串的重编码技术得到一种统一的位串形式。最后设计出基于位串构成形式前导0位数的二分递归判断方法。
摘要:弹性缓冲器一般是通过断点保存和指针跳跃来完成添加跳跃字符SKP(skip),针对这种实现方法带来复杂的异步逻辑电路设计并且可能存在的时序错误问题,提出了一种利用读指针暂停来实现SKP添加的新技术。首先利用阈值监测单元检测弹性缓冲器中的有效数据量,与添加阈值进行比较产生添加指令;然后读指针暂停并向输出数据中添加SKP字符,使弹性缓冲器中有效数据量增加,从而将弹性缓冲器维持在半满状态。实验结果表明,所设计的弹性缓冲器可正确实现SKP的添加和删除等功能,且读写频率均可达到500 MHz,满足通用串行总线USB 3.0的设计要求。
摘要:聚类分析是数据处理算法中常用的方法,PAM算法自提出以来便成为了最常使用的聚类算法之一。虽然传统PAM算法解决了K-Means算法在聚类过程中对脏数据敏感的问题,但是传统PAM算法存在收敛速度慢、处理大数据集效率不高等问题。针对这些问题,利用蚁群搜索机制来增强PAM算法的全局搜索能力和局部探索能力,并基于MapReduce并行编程框架提出MRACO-PAM算法来实现并行化计算,并进行实验。实验结果表明,基于MapReduce框架的并行MRACO-PAM聚类算法的收敛速度得到了改善,具备处理大规模数据的能力,而且具有良好的可扩展性。
摘要:针对云存储服务中存在的用户隐私保护需求,提出了一种在密文状态下的文档相似度计算方法。数据拥有者将文档ID、加密后的文档密文以及文档simhash值的密文上传到云服务器中;云服务提供者进行待计算相似度文档的simhash密文值和数据拥有者文档simhash密文值的全同态加法运算,获得文档间汉明距离的密文;数据拥有者解密汉明距离密文获得文档相似度排序结果。云端在不获悉数据内容及其simhash明文的情况下完成数据对象相似度运算,保护了数据隐私。给出了该方法的详细过程及相关的实验数据,验证了该方法的可行性。
摘要:针对制造业产业链协同服务平台的备件业务协作需求,提出跨节点的库存协同解决方案并建立近期需求预测计算模型。结合分布式节点企业的历史交易数据、库存数据的实时采集与处理应用,保障库存控制方案的实效性。采用MapReduce框架对模型参数计算过程进行优化,提高运算速度。基于遗传算法获取模型计算最优解,并将模型计算结果推送至下游经销商企业群,由反馈信息控制订单的动态生成。并将该模式应用在汽车产业链云服务平台,压缩了产业链响应时间。
摘要:受限伪随机函数的概念于2013年分别是由Boneh和Waters、Kiayiaset等以及Boyle等提出的,是指由主密钥k可以派生出一个受限密钥ks,在定义域的受限集合S上利用主密钥k和该受限密钥均可计算出相同的伪随机函数(PRF)的值。基于Boneh和Waters方案中展示的基于比特固定结构的受限伪随机函数方案,给出了基于分级的受限伪随机函数的构造方案,该方案的受限集合大小不受分级层数的影响,在标准模型下基于多线性判定性Diffie-Hellman假设(MDDH)证明了其安全性。本方案在实际环境中可用于分级或下广播加密的加密密钥或者非交互式环境中协商的会话密钥。
摘要:复杂网络包括生物性信息网络、科学家合作网络、社交关系网络等,研究复杂网络的关系预测问题有助于预测蛋白质相互关系,发现科学家合作关系,以及挖掘潜在好友关系等。目前,绝大多数关系预测算法由复杂网络的相似度模型实现,但该类型算法基于显式的网络拓扑特征构建,忽视了影响关系生成的隐含信息。针对这一问题,在朴素贝叶斯链接预测模型(LNB)基础上提出了一种加强(Enhanced)朴素贝叶斯链接预测模型(ELNB),该模型通过定义共邻节点关系概率对共邻节点构成的局部子图特征进行建模,有效缓解了LNB中的独立性假设,实现了共邻节点关系贡献的量化计算。在人工数据集和真实复杂网络数据集上的实验表明,本文提出的模型优于基准算法和其他新近提出的模型。同时,把ELNB的思想有效地拓展到其他基于共邻节点的相似度算法中,为该类模型的研究提供一种新的方案。
摘要:部分盲签名方案是一类重要的基础签名方案,广泛地应用于电子现金、电子支付和电子投票等需要匿名的应用场合。对尹恒等人提出的基于身份的部分盲签名方案进行了安全性分析,发现其方案存在多用户间签名可伪造的缺陷,攻击者可以通过对关键参数建立索引,利用重复使用的参数伪造签名。在此基础上提出了一种改进的基于身份的部分盲签名方案,并在随机预言机模型下证明了该方案适应性选择攻击下的不可伪造性。新方案可以抵抗攻击者索引攻击,适用于无证书的电子投票场合。
摘要:安卓系统的恶意程序数量多且危害大,研究相应的检测方法是当前研究热点。现有方法仅单独提取语法或语义特征,难以准确刻画恶意程序的攻击意图。提出一种混合提取语法和语义特征的检测方法,语义特征为基于类抽象的污点传播路径集合,并结合权限声明和Intent-Action等语法特征,对特征规范化后应用K-means算法训练样本集生成恶意程序家族的特征向量,应用欧氏距离检测未知程序与特征向量的相似度。基于FlowDroid实现原型系统,对400个真实程序的分析结果表明该方法有较高的精确度。
摘要:针对地理位置的无线传感器网络路由算法往往只注重地理信息的不足,提出了一种融合节点能量的多径路由算法。算法采用地理位置和能量信息建立三维坐标系,根据邻居节点有效向前距离和剩余能量大小来计算下一跳的概率值,进行路由选择。使能量消耗分散在有效向前推进距离较远的邻居节点之中,延长了网络生存时间,减小并推迟了路由“空洞”的出现。仿真结果显示,区域内节点死亡数、节点存活数和路由“空洞”数等相对TPGF算法均有较大改善,验证了算法的有效性。
摘要:研究了离散Walsh变换在数字多路选择器网络设计中的应用,提出了基于Walsh谱技术方法的多路选择器网络计算机辅助设计理论和算法,并给出了应用实例。从给出的应用实例可以看出,利用这种方法,可以使待设计的多路选择器树形网络实现最小化或接近最小化;并且可以看出,该方法是有效的,适用于多路选择器树形网络的计算机辅助设计。利用CMOS电路实现了4选1数据选择器模块和所设计的最小化的多路选择器网络。HSPICE仿真结果表明所设计的电路具有正确的逻辑功能。
摘要:针对室内视觉里程计受光照影响明显和现代移动设备双摄像头的特点,提出同时利用双侧摄像头视觉里程计算法。通过对单侧视觉里程计状态的评估和重启,实现单侧故障时系统的持续稳定输出,提高了视觉里程计的鲁棒性。在双侧正常运行时通过对双侧视觉里程计输出结果的卡尔曼滤波融合,提高了视觉里程计的精度。在室内多种实际环境、多种移动速度下的实验结果表明,本算法有效地保证了单侧异常情况下视觉里程计的正常输出,同时在双侧有效的情况下明显提高了里程计输出精度。
摘要:针对传统面绘制重建方法 MC无法一次性提取多个阈值器官的问题,提出一种将MRI图像中靶区及其周边组织进行标签化分割的多阈值三维重建算法。该算法通过将二维图像中的多阈值器官标签化为简单的整数,降低提取等值面时的数据存储量,进而提高等值面的绘制速度。同时,定义了多阈值三维重建时体素顶点索引方式和等值面相交形态,减少了传统MC算法提取多个阈值器官时存在三角面片与顶点复用的情况,且仅需一次性扫描即可重建多个器官等值面。实验结果表明,本文算法较传统MC算法,重建器官数量越多,器官彼此结构越紧密,三角面片与顶点复用情况减少越明显,在保证重建效果的同时,绘制速度可提高30%。
摘要:稀疏迭代最近点算法是针对含有噪声点的点云配准提出的,但它却存在对目标点云中的离群点敏感、运行效率低等问题。针对这些问题,基于邻域信息的对应点对寻找方法提出了一种改进的稀疏迭代最近点算法。改进的稀疏迭代最近点算法首先使用改进的基于PCA的点云初始配准调整两片点云的位置,而后使用基于邻域信息的对应点对寻找方法为精配准寻找对应点对,针对对应点对,使用乘法器的交替方向法(ADMM)求得最优的变换矩阵。实验表明,对含离群点的斯坦福兔子、盆栽等点云来说,改进后的算法能够处理目标点云含有离群点的情况,并且算法的配准速度平均提高了30%。
摘要:提出使用广义回归神经网络进行敦煌壁画的数字化修复保护研究。通过各向异性扩散去除待修复壁画图像的噪声,使用形态学膨胀算子提取待修复区域的边界像素点,利用与待修复区域边界邻域像素相似的样本像素块作为广义回归神经网络的输入训练样本,并对样本块像素值采用之字形扫描输入到广义回归神经网络。同时使用自适应的平滑参数,最后获得近似的广义回归神经网络修复模型,使用该模型预测待修复区域的像素信息。实验表明,该方法对壁画的数字化修复有一定的效果。
摘要:SURF算法是一种尺度不变、旋转不变且鲁棒性良好的配准算法,但其丢失了图像的颜色特征,因此对于彩色图像的配准效果不佳。为此,提出了一种基于融合特征的SURF配准算法。该算法首先利用彩色图像的颜色不变量和DLBP纹理特征构造融合特征灰度图,并提出了一种基于彩色图像颜色直方图的自适应方法来调节融合特征的权重;然后,利用SURF算法在融合特征灰度图上进行特征点的提取与匹配;最后,使用改进的RANSAC算法去除误匹配点。实验结果表明,对于彩色图像,此算法有效地增加了提取的特征点数,并加快了配准速率。
摘要:为了对图数据库中的结构化数据进行有效的匹配分析,提出了基于全局结构相似度以及节点位置相似度的Kuhn-Munkres算法。首先对图数据构建全局以及节点位置矩阵,全局相似度矩阵用邻接矩阵的拉普拉斯谱特征构造,位置相似度矩阵首先使用高斯核函数进行节点相对位置的归一化计算,再利用其谱特征构造。节点位置相似度主要描述图所有节点之间的相对位置,弥补了全局结构相似度只刻画图整体结构的不足。最后使用Kuhn-Munkres算法进行图匹配,得到二分图的最大权匹配。实验表明,改进的Kuhn-Munkres算法有效提高了节点之间的匹配正确率。