车载自组织网络在智能交通中的应用研究综述
摘要：对基于车载网络的智能交通技术进行了全面的总结和分析。首先,通过分析智能交通系统的需求和车辆自组织网络的特点,指出将车载网络应用于智能交通系统面临的问题和挑战。然后,对现有的基于车载网络的智能交通应用进行了分类:安全性相关、效率相关和资讯娱乐3个大类,以及进一步按照技术方法进行详细分类。按照这个分类,对研究现状进行了深入分析,比较了不同方法的利弊。基于对现有工作的分析,总结出了存在的问题和不足,并对未来的研究工作发展进行了展望。工作流建模技术综述及其研究趋势
摘要：随着工作流管理系统(业务流程管理系统)的广泛使用,工作流技术受到了越来越多的重视;与此相应,工作流建模技术的研究也受到了人们的重视。由于工作流模型在工作流技术中的核心地位,工作流建模技术得到了广泛的研究,出现了各种各样的建模技术。分析和讨论11种主流的工作流建模技术,并按照提出的分类标准对它们进行分类;对其中的某些建模技术,给出了它们核心的图形化的符号,并利用开源工具画出了它们的工作流模型例子。最后给出了工作流建模技术的研究热点和研究趋势。参数计算中使用的若干技术
摘要：参数计算和复杂性是上世纪末本世纪初兴起的一门技术。该技术因具有坚实的理论基础和良好的运行效果,故仅经过短短十几年的发展,已经取得了大量的成就。从趋势上看来,参数计算已经成为理论计算机科学中越来越热门的一个分支。先简要介绍参数计算和复杂性的重要理论基础和主要思想;之后重点介绍参数计算中使用的主要技术,分析每一种技术的功能作用、基本设计原则和优缺点,并结合简单案例加以说明。Chroma特征的鲁棒性验证
摘要：基于内容的多版本音乐识别是近些年来音乐信息检索领域一个比较热门的研究课题。考虑到多版本音乐可能在节奏、速度、音调、音色以及结构等方面的变化,该研究的关键在于选取能反映音乐主要旋律走向的相对稳定的音频特征,在不同的音乐版本之间进行相似度的比较。Chroma特征反映了音频能量在各个音调类间的相对分布,考虑了和声信息、与音色无关、对噪声鲁棒,所以成为多数多版本音乐识别算法使用的特征。通过设计和实验,探究不同的音频干扰形式对Chroma特征的影响,就Chroma特征对音调无关因素的鲁棒性进行验证。基于伊藤算法的改进人工蜂群算法
摘要：针对人工蜂群算法(ABC)在求解复杂问题时出现的收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,在布朗运动和伊藤随机过程的启示下,借鉴伊藤算法的设计思想,提出了一种基于布朗运动的改进人工蜂群优化算法(BMABC)。在采蜜蜂和观察蜂阶段分别设计了不同的漂移算子和波动算子。漂移算子保证算法向着最优解的位置漂移,波动算子保证了解的多样性。分别使用ABC、GABC和BMABC对5个经典函数进行了测试。实验结果表明,BMABC算法具有收敛速度快、收敛精度高的特点,并具有良好的稳定性。(V,R)-语言
摘要：V是一个字母表。FV是V上的一个自由半群,R是FV的一个子集。首先,提出了(V,R)-半群的概念,证明了图半群和有向图半群都是(V,R)-半群。其次,提出了超图半群的概念,证明了超图半群是(V,R)-半群,超图半群把超图理论和自由半群理论联系起来。以此为基础,提出了(V,R)-语言和超图语言两个概念。超图语言把超图理论和形式语言理论联系起来。进而,证明了超图语言、无向图语言和有向图语言都是特殊的(V,R)-语言。第三,证明了无向图语言和有向图语言都是正则语言。这就回答了文献"无向图语言"和"有向图语言"中提出的开问题。(V,R)-半群和(V,R)-语言是研究自由半群和形式语言的新理论和新方法。仿生自然计算研究综述
摘要：介绍了仿生自然计算这一新兴交叉学科的含义及研究范围,讨论了仿生计算与其它自然计算分枝的关系。将几种常见种仿生自然计算模型,按照人类社会、生物群体、个体、组织器官、细胞、分子等不同的层次进行了分类综述,并介绍了各种算法的最新研究进展。一种基于DAG的MapReduce任务调度算法
摘要：Hadoop已成为研究云计算的基础平台,MapReduce是其大数据分布式处理的计算模型。针对异构集群下MapReduce数据分布、数据本地性、作业执行流程等问题,提出一种基于DAG的MapReduce调度算法。把集群中的节点按计算能力进行划分,将MapReduce作业转换成DAG模型,改进向上排序值计算方法,使其在异构集群中计算更精准、任务的优先级排序更合理。综合节点的计算能力与数据本地性及集群利用情况,选择合理的数据节点分配和执行任务,减少当前任务完成时间。实验表明,该算法能合理分布数据,有效提高数据本地性,减少通信开销,缩短整个作业集的调度长度,从而提高集群的利用率。基于神经网络的多核功耗预测策略
摘要：多/众核处理器是计算机发展的趋势。在多/众核处理器的设计过程中,如何从庞大的设计空间中找出满足条件的设计结构,成为了关键和难点。为了解决传统软件模拟技术开销大、效率低等问题,提出了基于神经网络的模型来预测多核处理器的性能和功耗,建立了BP与RBF两种神经网络预测模型,利用SESC模拟器进行CPI与POWER模拟,并比较分析了两种预测模型的预测精度和可靠性。模拟结果表明,采用神经网络预测模型平均误差控制在1.6%~6.6%,较传统的软件模拟等方法,能更有效地节省时间、提高效率,其中,RBF神经网络预测模型具有更好的预测精度。和声搜索算法改进与应用
摘要：和声搜索算法是最近出现的一种模拟音乐演奏过程的全局搜索元启发式算法,目前已经有许多改进版本,并被大量用于优化和工程实践问题中。首先描述了原始和声搜索算法的特点和流程,然后对和声搜索算法繁多的变种及其应用领域进行了梳理和分类,最后指出和声搜索算法的未来研究方向。高维多目标优化算法分析研究
摘要：目前,大部分多目标进化算法MOEA(Multi-Objective Evolutionary Algorithms)是针对2到3个目标问题而设计,并且已经取得良好的优化效果,而对于目标个数大于或远大于3个的高维多目标问题,用MOEA逼近Pareto前沿和保持较低的计算复杂度都十分困难。通过讨论分析目标个数对高维优化算法带来的困扰,总结针对这些困扰引入的一些算法和策略。介绍了已有的高维多目标算法对占优机制进行的改善,并着重对现存的高维多目标减少算法做了系统的分类综述,对比分析验证了各类算法的优化效果,并给出进一步可研究的方向。基于混合人工鱼群算法的凸多面体碰撞检测研究
摘要：提出了一种基于最短距离计算的凸多面体碰撞检测算法。该算法利用凸多面体三维空间顶点坐标的凸包表示凸多面体,将两个凸多面体间碰撞检测问题归结为一个带约束条件的非线性规划问题,采用混合人工鱼群算法对该问题进行求解,寻优过程前期利用人工鱼群算法快速找到全局极值的邻域,后期切换到模式搜索法,准确找到全局极值。实验表明,无论在计算精度还是在计算速度方面,混合人工鱼群算法比惩罚函数法和遗传算法有更加明显的优势,能够满足碰撞检测的实时性和精确性的要求。一种基于LHPN的信息物理融合系统模型验证方法
摘要：由于信息物理融合系统(CPS)的硬件集成度和软件参与度不断提高,大量软件与硬件间异构连通并相互控制,使得CPS的分析设计、建模与验证也愈加困难,由此引起模型的状态空间膨胀问题。提出利用带标记混合Petri网方法对CPS进行建模和验证研究,在CPS中采用模型检测和定理证明相结合的形式化方法,对试图解决系统验证时状态空间膨胀问题供理论依据。提出一种自动抽取及其简化模型的方法,在容错温度传感器系统中的初步实验结果表明该方法是可行的,通过一个实例原型的应用说明了该方法的有效性。面向专利机器翻译的要素句蜕识别和转换研究
摘要：为了改善专利机器翻译中要素句蜕的翻译效果,提出了一种基于规则的要素句蜕识别和转换方法。通过分析汉语要素句蜕的格式,提取了汉语要素句蜕的描述特征,在此基础上制定了要素句蜕的识别规则。通过对比汉英要素句蜕,总结了两者的差异,在此基础上制定了汉英要素句蜕的转换规则。最后,将识别规则和转换规则应用到一个已有的机器翻译系统中。测试结果表明,这种方法可以有效地实现对要素句蜕的识别和转换,进而提高了专利文本中要素句蜕的机器翻译效果。基于EMD-GRNN和概率统计结合的短期风速预测
摘要：文中参照风电场原始数据,依据风速的特性,提出了一种基于EMD-GRNN和概率统计结合的短期风速预测算法。首先对原始数据进行预处理,然后对原始风速进行经验模态分解(EMD),获得原风速的所有基本模态分量(IMF);接着对各分量数据进行重构得到训练样本和预测样本,利用训练样本训练GRNN网络,使网络具备预测能力;最后对各个分量输出的数据进行概率统计。仿真实验表明,与单独的神经网络预测方法相比,结合概率统计的EMD-GRNN预测模型,具有更好的预测精度和稳定性。一种新的直觉模糊时间序列预测方法
摘要：针对现有直觉模糊时间序列预测模型论域区间划分和序列数据直觉模糊化预处理方法存在的问题,提出了一种新的直觉模糊时间序列预测算法,通过引入滑动窗口参数准确反映不确定数据集的分布特性,利用可调参的直觉模糊C均值聚类算法优化论域区间划分标准,基于直觉模糊范数定义语言变量直觉模糊集,有效地提高了复杂环境下时序系统的预测精度。最后,通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性。基于干道绿波效应协同策略的信号配时模糊控制
摘要：随着城市道路交通量的增长、路网密度的增大,相邻路口之间的相关性日益明显。一个路通信号的调整往往影响到相邻若干个路通流的运行状况,其拥堵可能会随着时间推移逐步波及周边数个路口乃至所在区域内所有路口。因此应利用各种先进的控制技术对相邻路口的控制参数进行调整,实现区域乃至整个城市范围内对交通进行动态协调控制,以满足日益增长的交通需求,使交通道路供给与交通需要间达到动态平衡。文中利用绿波效应协同策略对干道相邻路口绿灯延长时间进行模糊控制,以解决交叉口之间耦合性的问题,该算法能够比较灵活地进行信号配时。通过实验仿真,验证了本方法在干道城市交通系统中的可行性。基于多群智能算法的云计算任务调度策略
摘要：为提高云计算任务调度的服务质量(QoS),提出一种多群智能算法的云计算任务调度策略。首先利用全局搜索能力强的遗传算法快速找到云计算任务调度问题的较优解,然后将较优解转换成蚁群优化算法的初始信息素,最后通过蚂蚁间的信息交流和反馈找到云计算任务调度的全局最优解。以CloudSim为仿真平台进行了模拟实验,结果表明,与同类算法相比,多群智能算法不仅大幅提高了云计算任务调度效率,而且减少了处理请求任务的平均完成时间。
