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摘要:随着网络系统逐渐复杂和庞大,特别是网络攻击和破坏行为的日益普遍和多样,网络安全性面临严峻的挑战.网络安全性研究已经成为国际上重大的科学问题之一,也是影响社会经济发展和国家发展战略的重要因素.文章综述了网络安全性的随机模型与评价技术等方面的研究工作,介绍了该领域的研究现状与进展,总结了网络安全性随机模型的若干研究方法和评价技术,分析了网络的可生存性.基于这些讨论,展望了未来网络安全性研究的新方向.
摘要:数字版权保护技术已成为数字网络环境下数字内容交易和传播的重要技术,用于保护数字内容的版权,控制数字内容的使用和传播.文章在阐述数字版权保护技术基本概念和系统体系结构的基础上,主要围绕权利描述、使用控制、合理使用、权利转移和可信执行等关键问题,分析其研究现状,论述已有技术在处理这些问题上的优势和不足,并探讨了未来的研究方向.
摘要:由于相关反馈技术能有效地提高基于内容图像检索的性能,使它成为图像检索系统中不可少的一部分.近年来相关反馈技术的研究正吸引着越来越多的关注,涌现出了许多算法.在简要介绍了基于内容图像检索后,文中讨论了相关反馈的交互过程和其中的重要环节,进一步分析了相关反馈中的学习问题及其特点,根据相关反馈算法所采用的检索模型把算法分为基于距离度量的方法、基于概率框架的方法和基于机器学习的方法,并在这个分类下对近年来有代表性的一些算法进行了分析和探讨,最后展望了相关反馈技术未来的发展方向.
摘要:粒子群优化算法提出至今一直未能有效解决的离散及组合优化问题.针对这个问题,文中首先回顾了粒子群优化算法在整数规划问题的应用以及该算法的二进制离散优化模型,并分析了其缺陷.然后,基于传统算法的速度-位移更新操作,在分析粒子群优化机理的基础上提出了广义粒子群优化模型(GPSO),使其适用于解决离散及组合优化问题.GPSO模型本质仍然符合粒子群优化机理,但是其粒子更新策略既可根据优化问题的特点设计,也可实现与已有方法的融合.该文以旅行商问题(TSP)为例,针对遗传算法(GA)解决该问题的成功经验,使用遗传操作作为GPSO模型中的更新算子,进一步提出基于遗传操作的粒子群优化模型,并以Inver over算子作为模型中具体的遗传操作设计了基于GPSO模型的TSP算法.与采用相同遗传操作的GA比较,基于GPSO模型的算法解的质量与收敛稳定性提高,同时计算费用显著降低.
摘要:全互连结构是大多数神经联想记忆模型采用的连接方式.然而,无论从神经生物学的观点还是从硬件实现角度出发,在确保局部连接占主体地位的情况下,最小化神经元间的连接长度是合乎逻辑的.由Watts和Strogatz提出的小世界体系(SWA)为解决这一问题提供了一条有趣途径.借鉴这一具有一定神经生物学特点的小世界体系,构建出一个基于小世界体系的指数自联想记忆模型(SWEAM),其在结构上更接近人脑的生物学特性,同时在存储容量和抗噪声性能上优于现有的同类联想记忆模型.因采用了SWA,SWEAM在工艺实现上也更容易.
摘要:提出了一种基于决策图贝叶斯网络的强度Pareto进化算法,该算法把贝叶斯概率模型结合到多目标进化算法中,通过构造和学习网络来替代传统进化算法中的交叉重组和变异等遗传操作,避免对大量参数的人工设置和重要构造块的破坏.求解多目标背包问题的仿真结果表明,所提算法可以快速收敛到较好的Pareto前沿,有很强的鲁棒性.
摘要:流形学习是一种新的非监督学习方法,可以有效地发现高维非线性数据集的内在维数和进行维数约简,近年来越来越受到机器学习和认知科学领域研究者的重视.虽然目前已经出现了很多有效的流形学习算法,如等度规映射(ISOMAP)、局部线性嵌套(Locally Linear Embedding,LLE)等,然而,对观测空间的高维数据与降维后的低维数据之间的定量关系,尚难以直观地进行分析.这一方面不利于对数据内在规律的深入探察,一方面也不利于对不同流形学习算法的降维效果进行直观比较.文中提出了一种方法,可以从放大因子和延伸方向这两个方面显示出观测空间的高维数据与降维后的低维数据之间的联系;比较了两种著名的流形学习算法(ISOMAP和LLE)的性能,得出了一些有意义的结论;提出了相应的算法从而实现了以上理论.对几组数据的实验表明了研究的有效性和意义.
摘要:文章介绍了一种新的基于领域本体的文本知识自动获取方法的设计和实现.通过引入领域本体,实现了半结构化文本知识的完全自动获取.该方法具有较好的通用性,把人们从繁重的手工劳动中解放出来,并能极大地提高知识获取的效率.已经设计并实现了:基于领域本体的知识获取方法OMKast;一种参数化的知识编程语言ePKPL,用以实现OMKast、ePKPL虚拟机VM(即ePKPL运行环境).目前,这项工作已经在中草药、音乐、西医等领域进行了应用,取得了满意的结果.
摘要:在诊断操作相关的情况下,求解最小代价的诊断操作序列的过程是一个NP完全问题.目前的算法在建模和求解方面都不是十分理想.通过对诊断问题进行更精确的建模和分析,提出了求解最小诊断代价的小生境遗传算法NGAMECD(Niche Genetic Algorithm for Minimum ECD).实验证明,算法NGAMECD具有良好的性质,它需要的空间可以预测,较普通的遗传算法具有更好的隐式并行性,执行过程中群体能够保持多样性,在有效避免早熟问题的同时算法的收敛速度较快.NGAMECD与P/C更新算法相比,诊断代价减少了20%~50%.
摘要:随着802.11无线局域网的发展,漫游已经成为它的重要场景.身份认证是保证网络安全的重要措施之一,802.11 WLAN中现有的认证协议不能有效地支持漫游.作者提出的基于DH交换的认证协议,不仅满足了漫游对认证协议的特殊要求:身份保护和认证时延,而且具有可证明的安全性和必需的安全性质.
摘要:描述了一种在基于构件的软件开发中系统化支持面向贯穿特性的关注点分离技术.基于构件的软件开发强调通过组装可复用构件支持软件复用,在目标应用有多个关注点、存在贯穿特性的情况下,如何在构件组装时模块化封装各关注点的实现逻辑并将其组织成有机整体是一个重要的问题.文章以基于构件、面向体系结构的软件开发方法ABC为基础,提出通过构件运行支撑平台的支持,在运行时刻动态组织各贯穿特性的方法ABC-S2C.其机制是首先引入面向Aspect的软件开发中的概念Advice,用Advice对贯穿特性进行建模和模块化封装;其次是将连接子结构化和实体化,通过连接子将各Aspect和构件代码关联在一起,由连接子在运行时刻截获对构件的服务请求,按照配置动态调用各贯穿特性的处理逻辑Advice.这样的一套以连接子为核心的动态机制支持对黑盒构件的复用,在构件化软件生命周期主要阶段提供了对'贯穿特性'的系统化的模块化支持技术及机制.
摘要:在以离散网格为基础的某些数值模拟中,网格间的数据依赖关系可以抽象为有向图.如何剖分这些有向图成多个子图,将各子图对应的数值模拟任务映射到不同的处理机,是该类数值模拟并行计算的基础.剖分算法中,需要综合考虑连通性、并行度、负载平衡、通信开销四个目标.文章在传统有向图剖分算法的基础上,提出了一个权衡这四个目标的有向图多目标剖分区域分解算法.应用于二维非结构网格上的柱对称中子输运并行计算中,通量扫描并行算法在该区域剖分算法上获得的并行效率比原来的无向图区域剖分算法高50%以上.
摘要:现代视频编码标准普遍采用变换与运动补偿预测混合型编码架构,该架构对运动补偿预测后的残差图像和运动矢量等信息进行变换编码,运动补偿预测的准确度对编码性能有显著影响.由于实际对象的运动精度是任意小的,允许运动矢量具有"分像素"精度,可以有效地提高运动补偿预测准确度,为了得到"分像素"位置的像素值,需要参考其周围相邻的像素值进行插值滤波.文中提出了一种低空间复杂度1/4像素插值方法:两步四抽头插值法(Two Steps Four Taps Interpolation,TSFT),该方法与目前国际上最先进的视频编码标准H.264/AVC相比,可以降低11%的空间复杂度,计算复杂度和编码效率相当,已经被国内制定的编码标准AVS1.0采纳.另外,分像素插值是解码端主要的访存和计算瓶颈,文中给出了一个基于多级流水线结构的VLSI实现结构,可以降低访存带宽,同时提高插值器的运算速度,满足高清视频实时解码的需要.
摘要:ER(H)把成员形式化为论域上的概念,成员之间的关系由概念的抽象程度所确定,层是成员的集合,层之间的关系由层中的成员所决定,成员之间的半序关系和层之间的半序关系统一用OEM图表示,采用路径表达式作为查询语言,从而把维抽象为一个半结构化对象,可以作为关系模型中的域.ER(H)给出了一组完整性规则.扩充了关系模型和关系代数,使得能用关系对象模型表示多维数据.ER(H)可以方便地在主流的关系对象数据库上实现,并可以用于XML环境.
摘要:随着信息社会尤其是互联网的发展,人们对文本检索的要求越来越高.作为对传统进,智能检索研究已经成为热点,并将是支撑下一代互联网的核心技术之一.将语义计算技术应用于文本检索,是智能检索的重要方向.文中在文本检索的两个关键技术('标引'和'相似度计算')中引入语义计算技术,用浅层语义来指导检索过程,提高检索准确率.针对'标引'技术,提出了语义树模型;针对'相似度计算',基于语义张量的概念,结合自然语言处理的一些技术,提出三个可计算的窗口模型来近似语义张量的核心思想.以上工作在一定程度上实现了语义计算的功能.利用TREC数据集进行的评测表明,采用了语义计算技术后,文本检索的准确率可以提高10%左右.