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摘要:基于生化反应机理的DNA计算机模型引起了科学领域内许多不同学科学者们的关注与兴趣.DNA计算已经成为国际科学研究前沿领域内的一个新热点.DNA计算机的研制需要诸如生物工程、计算机科学、数学、物理、化学、信息科学、微电子技术、激光技术以及控制科学等许多学科的共同协作攻关.作者以系列文章的形式拟对DNA计算机的基本原理、研究进展、DNA计算的模型以及当前研究中的难点给予研讨.该文属第二篇,重点讨论DNA计算机研制中DNA分子的合成问题.DNA分子的合成问题不仅是DNA计算中生物操作过程首先要处理的问题,而且是DNA计算机研制中必须要解决的问题,因为最终实用化的DNA计算机应是一种全自动化的.如何将DNA分子的合成过程与编码、其它生化操作自动地衔接起来是全自动化DNA计算机当前研究的关键难题.若要解决这个问题,人们必须很熟悉有关DNA分子合成的基本原理以及合成技术.这也是该文的动机.
摘要:引入半马尔可夫模型描述网络流量特性,通过忙阈值和闲阈值的设定将网络流量划分为四种状态:忙、空闲、上升和下降,研究各状态下的网络流量特性及各状态间的相互转换关系.通过网络协议性能分析,在一定的假设条件下推出IP网络流量在处于忙状态时服从几何布朗运动,在空闲状态下服从正态分布,在上升状态或下降状态下服从指数分布.对广域网和局域网的实际流量数据的分析和检验表明,95%的数据均服从相应状态下的上述随机分布,同时根据此模型计算的系统平均利用率与实际统计结果之间的相对误差小于5%,说明引入的模型能真实反映网络流量特性.
摘要:介绍了作者设计并实现的基于免疫机理的网络入侵检测系统的抗体生成与检测组件.作者在该组件实现中类比自然免疫系统自适应免疫的两种免疫类型提出了被动免疫抗体和包括记忆自动免疫抗体及模糊自动免疫抗体的自动免疫抗体的概念.它是结合了模糊推理系统和统计的方法,达到了改善入侵检测系统的性能的目的.该文还给出了根据收集到的网络数据包以及DARPA1999的入侵检测评估数据对基于免疫机理的网络入侵检测系统的测试实验.通过与SNORT系统以及DARPA的检测结果进行比较,证明了使用了抗体生成与检测组件的基于免疫机理的网络入侵检测系统对已知和未知攻击都有令人满意的检测率.
摘要:移动无线自组网络(Mobile Ad Hoc Networks)是一种新型的无线网络,网络中不需要固定通信设施的支持,具有很高的灵活性.任播路由(Anycasting Routing)在移动无线自组网络中有着十分重要的潜在应用.该文提出的基于启发式环索算法的Anycasting路由在路由请求过程中能够根据以前搜索中获得的'先验'知识动态地调整搜索的参数,使搜索总是向着'最可能'的方向进行.模拟实验表明,采用启发式环索算法的混合式Anycasting路由在不影响路由正确性的情况下能极大地减少网络中无用的路由请求消息,从而提高网络的整体性能.
摘要:论文首先简要介绍了人工免疫系统的基本概念,然后着重分析了人工免疫系统中的主要算法"阴性选择算法",并提出一种r可变阴性选择算法.同传统的阴性选择算法相比,该算法大大减少了不可避免的"黑洞"数量.仿真结果表明:r可变阴性选择算法产生成熟检测器的迭代次数、黑洞数量均大幅下降,同时检测率有显著提高.
摘要:在基于索引的分布式检查点算法中,尽量减少全局一致性检查点和强制检查点的数目对提高计算效率具有重要意义.该文在已有的基于索引的检查点算法的基础上,提出了一种新的检查点协议,既减少检查点的数目,又使各个进程的检查点之间实时同步,以免程序出错后回卷执行的开销太大,丢失过多有效计算.模拟实验表明,按该文所提协议,平均每条消息导致的强制检查点数比传统方法平均减少23.2%.
摘要:该文研究非对称χ≠-演算的基同余.文中引入一组L -互模拟关系,并确定基互模拟就是由L -互模拟定义导出的12个互异的互模拟关系中的最小关系,给出了某些L -互模拟的开模拟性质,利用开模拟性质引入开基互模拟概念,并证明开基互模拟与基互模拟是一致的,构造了基于基同余的可靠和完备的等式系统,最后给出了基同余的完备性定理.
摘要:自愿计算在大规模计算模式中正在扮演着越来越重要的角色.目前的自愿计算环境大多是专用和集中控制的,因而存在着某些可用性和可扩展性的问题.最新的研究提出了基于对端重叠网络的自愿计算环境构造方式,通过在各参与结点间建立更灵活的连接形成对端重叠网络来实现计算资源更灵活、有效的共享.面向结点能力的调度方法是为适应这一变化而提出的自愿计算中的一种非集中式资源调度方法,具有简单易行的特点.这一方法的效果在很大程度上取决于底层的重叠网络拓扑结构.文中建立了相应的理论分析模型,计算了该调度方法在具有不同度均值和聚合系数的对端重叠网络中搜索步长和最终所定位结点能力水平的期望.模型计算通过迭代进行,将时间复杂度控制在O(n3).利用3种不同的拓扑生成算法所产生的不同特征的重叠拓扑结构进行了仿真验证.模型的理论计算结果与仿真结果吻合良好,表明在具有较小的聚合系数和较大结点度均值的重叠网络中,面向结点能力的资源调度方法具有更好的效果.
摘要:在动态模型残差序列的相关分析中融入信源熵的概念,构造了一种具有普适意义的统计量--"残差熵",它的直观物理意义是残差序列中所残留的信息量,可以定量地反映残差序列逼近白噪声的程度.文章在正态假设的基础上推导出"残差熵"的估算公式.理论分析和实例计算都表明:"残差熵"可以作为一种有效的度量方法用于动态模型的适应性检验和定阶.与传统的检验方法相比,该物理量充分利用了残差序列的随机分布信息,因而显示出更好的模型辨识性能.
摘要:JPEG2000是新一代图像压缩国际标准.它在位平面编码技术的基础上,进一步采用了分数位平面编码技术.分数位平面编码使编码输出的码流具有更高的渐进性和抗干扰性,但是,它使编码的运算量大幅度增加.为实现快速编码,该文提出一种位平面、过程双重并行编码方法,可以大幅度提高编码速度.另外,为降低大数量并行编码消耗的电路资源量,文中提出一种局部模块并行电路结构.实验结果显示,该文方法的编码速度约为每时钟编码一个系数,比已有技术提高约15倍.在FPGA电路平台上,只需要约4.2K的逻辑单元,因此它是一种可以通过低成本集成电路实现的快速分数位平面编码技术.
摘要:文章的工作基于子空间分析框架,从特征融合的角度模拟人类视觉系统的自适应识别功能进行人脸识别.首先,利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)提取人脸全局特征,在一个低维的'人脸子空间'中依照最近邻法则匹配测试样本;然后,针对人脸局部特征,提出了一种根据各局部子块(如眉、眼、鼻、嘴)的特征偏离程度进行自动加权的算法;最后,基于模糊综合的原理对全局与局部特征进行数据融合,给出最终识别结果.实验表明,该算法能很好地结合人脸图像全局和局部的互补信息,识别效果优于各单一模块的分类性能.
摘要:支持向量机是基于统计学习理论的结构风险最小化原理提出来的一种新的学习算法,它把模式识别问题建模为一个简单约束的高维二次规划问题.该文利用Lagrangian对偶方法,给出此高维二次规划的无约束对偶问题;考虑到该对偶问题是不可微的,利用Huber近似将其近似转化为连续可微的分片二次函数的无约束极小化问题.证明了该分片二次函数的极小点对应原二次规划的ε最优解,而用此极小点可直接算出支持向量和最优超平面.最后针对分片二次函数的特点,提出了Newton型算法,结合精确一维搜索技巧,可以快速求解该问题.数据实验结果仿真表明该算法能够在低存储需求下有效提高大数据量、高维问题的训练学习速度.
摘要:形变模型(morphable model)是近几年出现的三维人脸建模新方法.该方法使用原型人脸的组合表示新的人脸,对于特定人脸图像,通过模型匹配实现了三维人脸的自动重建.虽然形变模型具有自动化、真实感好等优点,但现有形变模型的建立依赖于不稳定的人脸图像对应光流算法,模型匹配只考虑了一般光照环境下的人脸重建问题,且建模计算量大.针对以上问题,文章对形变模型进行了改进:提出了网格重采样的方法,实现了模型人脸数据的精确对应;建立了多分辨率的三维人脸模型;在模型匹配过程中采用了多光源光照模型,使模型可适用于复杂光照环境下的人脸重建.实验结果表明,上述改进可以有效提高模型匹配的效率和准确性以及模型对光照的适应性.
摘要:从商空间粒度理论角度分析图像分割概念,研究已有的图像分割方法,提出图像分割的商空间粒度原理.用商空间的三元组(X,f,Γ)([X],[f],[Γ])来描述图像分割过程,阐述基于商空间粒度计算理论的图像分割原理及基于粒度分层、合成及其综合技术下图像分割的方法,并提出了基于粒度合成原理的复杂纹理图像的分割算法.该算法通过分别提取多纹理图像中纹理区域的方向性及粗细度特征,形成图像的不同粒度,然后根据粒度合成原则,对所形成的粒度进行合成,从而实现对纹理图像的分割,实验表明该算法对复杂纹理图像分割是有效的.
摘要:SAR图像存在乘性相干斑的影响,传统的图像分割方法不能很好保持图像的结构信息.文章研究了基于视觉特性的组合分割方法,该方法通过塔型方向滤波器组进行去噪,发展了各向异性的核期望转移滤波器,核的形状、尺度和方向都能自适应图像的局部结构,最后结合边缘检测对图像分割进行修正.分析和实验表明该方法对SAR图像是有效的.
摘要:视频镜头自动聚类是基于内容索引与检索领域中的重要研究课题.以往相关工作,缺乏考虑描述镜头内容的特征与特征间存在关联性以及关联特征对镜头相似性度量和镜头聚类性能带来的影响.为提供更合理的镜头相似性度量,该文基于信息论联合聚类算法,将特征关联性挖掘和镜头聚类描述为彼此依附的同步优化过程.同时,为自动估计视频中镜头类别数,文中还提出基于贝叶斯信息准则的类别数估计算法.
摘要:列举了模糊规则发生摄动的常见情形,建立了一般性的模糊推理算法对规则摄动的鲁棒性的概念;就多重、链式和多维模糊推理情形,重点研究了一般性的模糊蕴涵算子对几个重要的模糊推理算法的这种鲁棒性的影响,并分别给出了相应的充分必要条件;初步尝试了通过一定的摄动制约来改善这种鲁棒性;同时指出了很多现有的模糊蕴涵算子使得所讨论的这些推理算法拥有好的鲁棒性,此时,即使规则中的隶属度有适度的粗糙或摄动,推理仍是可行的、安全的.文中工作对模糊系统的分析、模糊蕴涵算子的选择以及规则获取过程有一定的指导意义.
摘要:已有的一些判别训练(discriminative training)方法如Boosting[1]为了提高算法的效率,要求损失函数(loss function)是可以求导的,这样的损失函数无法体现最直接的优化目标.而根据最直接优化目标定义的损失函数通常是不可导的阶梯函数的形式.为了解决上述问题,文章提出了一种新的判别训练的方法GAP(Greedy Approximation Processing).这种方法具有很强的通用性,只要满足阶梯函数形式的损失函数都可以通过此算法进行训练.由于阶梯形式的损失函数是不可导的,无法使用梯度下降的方式计算极值并获得特征权值.因此,GAP采用'贪心'算法的方式,顺序地从特征集合中选取特征,通过穷举搜索的方式确定其权值.为了提高GAP算法的速度,作者在GAP算法中引入了特征之间独立的假设,固定特征的更新顺序,提出了GAP的改进算法FGAP(Fast Greedy Approximation Processing).为了证明FGAP算法的有效性,该文将FGAP算法训练的模型应用到日文输入法中.实验结果表明通过FGAP算法训练的语言模型优于Boosting算法训练的模型,与基础模型相比相对错误率下降了15%~19%.