普适医疗信息管理与服务的关键技术与挑战
摘要：随着区域医疗、移动医疗、转化医学等新兴技术的应用和发展,电子病历、电子健康档案及转化基因等数据都呈现出爆炸式增长.为了将医疗服务信任问题渗透到人与医疗信息系统可信交互中,提供以个性化、一体化、协同化与知识化为特征的现代医疗服务,必须有效管理和分析这些海量数据资源,达到医疗信息与服务普适共享、广大民众普遍受惠的目的.文中以社会计算为背景,提出一种面向现代医疗服务模式的普适医疗信息管理与服务体系PMIMSS,讨论了普适医疗面临的关键技术问题,包括医疗信息共享与集成、医疗知识发现与服务、医疗服务质量评价、个性化医疗服务推荐,以及基于人与医疗信息系统交互的可信机制等,并总结了当前的研究现状和进展,详细分析了存在的挑战性问题,提出了未来的研究方向.物联网环境下的信任机制研究
摘要：物联网环境下的信任机制是一个亟待研究的重要课题,文中提出物联网环境下层次化的信任架构,满足了不同主体的信任需求,隔离了机构信誉和阅读器信任.使用基于证据理论的方法推导动态运动阅读器的信任,因较短的标签通信距离使恶意事件检测效率较差,文中提出可验证缓存前次交互摘要的方法,有效检测出恶意的终端阅读器.在稳定的机构层,使用信誉机制维护机构信任.层间信任交互构成了＂现象可信-行为可信-节点可信-机构可信-授权可信＂的环流,使得信任得到快速收敛和反馈.实验表明,可验证缓存前次交互信息的方法有效解决了证据理论方法中因物体RFID通信距离短无法被邻居节点检测到的缺陷,层次化的信任机制具有较强的汇聚信任的能力,并有较快的收敛速度.云计算系统中基于伴随状态追踪的故障检测机制
摘要：在运行时检测分布式系统内所产生的故障需要事先获得故障特征模型.构造故障特征模型的常见做法为将故障注入系统并根据随后系统内所产生的特征症状（如异常事件日志）建模.已有建模方法通常使用从故障发生到给定时间窗口之内的特征症状.然而,根据真实系统观察,不同故障的传播影响时间相差很大,且故障特征会在故障传播过程中发生改变.因此,已有方法对检测时间窗口之后发的故障特征症状不能识别或会产生大量错误报警.为了解决此问题,文中提出一种基于故障注入测试的故障特征提取方法,该方法主要由3步组成：（1）过滤噪声日志;（2）构造1个故障识别器识别不同故障的早期特征;（3）为每类故障构造限状态追踪器追踪该故障的后期传播状态,从而在故障被识别出来后持续跟踪故障传播状态.通过在企业级云计算系统中进行实验验证,与已有方法相比该文方法具备更高的故障检测精确度.普适计算环境中防护策略的信任决策机制研究
摘要：普适计算信任模型中,存在自私用户为最大化自身利益而故意策略性谎报推荐信息的问题.文中提出了一种基于VCG（Vickrey-Clarke-Groves）机制的防护策略信任机制,用以获得用户的真实推荐.该机制实现了交互结果观测前的快速支付.一种基于连续多数加权算法的加权VCG防护策略机制被用于调整推荐权重.该文还给出了一般形式的信任决策机制并研究其激励相容特性以便可以构造更多的信任机制,这些信任机制结合已有的信任模型可以实现真实推荐.模拟结果显示,提出的信任机制有效,能保证自私用户提供诚实推荐.干扰约束和负载均衡的无线Mesh网络网关部署策略
摘要：网关部署是无线Mesh网络规划面临的重要挑战之一.在Mesh路由器（MR）已完成部署的前提下,如何计算同时满足网络性能要求和用户流量需求的最小网关（GW）集合,已经被证明是一个NP-hard问题.文中提出了一种满足干扰约束和支持负载均衡的网关部署策略ICLB-GPS,在部署网关时消减链路干扰并实现网关负载均衡.ICLB-GPS策略综合网关选择、转发树构建和转发树间的节点迁移来完成负载均衡的网关部署,主要包含覆盖重叠和干扰消减的网关选择、基于树间节点迁移的网关负载均衡两个算法.仿真实验将ICLB-GPS算法与其它算法在网关数量、MR-GW路径长度、链路干扰程度及负载均衡指数方面进行比较,其结果表明该算法在不增加部署成本,不提高MR-GW路径长度的情况下,消减了链路干扰,实现了网关负载均衡.基于有限约束满足问题的溢出漏洞动态检测方法
摘要：溢出型漏洞是最为普遍且最具危害的漏洞类型之一,溢出漏洞检测也是目前国内外研究的热点问题.目前漏洞检测方法主要分为白盒测试和黑盒测试两类.前者主要针对程序指令进行漏洞分析,但存在效率较低、检测结果不准确等缺点;后者难以保证程序覆盖的全面性与测试数据的针对性.文中提出了一种基于有限约束满足性问题（Constraint Satisfaction Problem,CSP）的溢出漏洞动态检测方法.在程序执行过程中,结合动态污点传播和动态循环分析,选取可能产生溢出漏洞的语句并生成CSP表达式,表达式包括语句的执行条件和漏洞产生条件两部分;通过对此CSP表达式化简求解,验证漏洞的存在性与漏洞的触发条件.该方法可直接分析可执行程序,解决了间接跳转、多态代码等静态分析中难以解决的问题.为了验证该方法的有效性,作者开发了一套原型系统并进行相关实验,结果表明该方法缩小了漏洞分析范围,提高了分析效率.ODBF：基于操作型衰落Bloom Filter的P2P网络弱状态路由算法
摘要：在P2P网络中,基于衰落Bloom Filter的弱状态路由算法试图将每条查询消息沿着成员资格信息量最强的方向传递,并最终以较低的传输代价和传输时延确保较高的查准率.研究发现衰落Bloom Filter在传递过程中存在严重的多径叠加和噪音问题,这直接导致查询消息以很高的概率沿着错误的方向传播,甚至会退化为泛洪路由算法.为解决这一挑战性难题,文中提出了基于操作型衰落Bloom Filter的弱状态路由算法ODBF（Operative Deca-ying Bloom Filter）.ODBF通过分别保存对象的衰落Bloom Filter及源节点等信息,使得ODBF能够有效解决基于衰落Bloom Filter的路由信息在P2P网络中的多径叠加和信息回流问题,有效抑制噪音的影响,进而使得基于弱状态的路由能够以很高的概率沿着正确方向进行.基于时间概率代价进程代数的Web服务组合建模和分析
摘要：形式化建模Web服务组合并分析其功能正确性和QoS可满足性,是提高组合服务可信性的重要手段,但目前形式化方法侧重功能正确性建模和分析,对QoS可满足性的建模和分析支持不足.为此提出一种时间概率代价进程代数TPPPA（Timed Probabilistic Priced Process Algebra）,给出了TPPPA的语法和语义,并证明其具有功能、时间、概率和代价的统一建模和分析能力.用实例表明了TPPPA可有效支持Web服务组合功能正确性和QoS可满足性的形式化统一建模和分析.针对泊松流的截止期敏感的复杂事件处理资源分配模型
摘要：随着无线射频识别等监控技术的发展,事件流上的复杂事件处理技术得到了广泛的关注.现有的事件流处理技术主要提供尽最大努力（Best-Effort）式的服务来减少平均响应时间,这种方式并不能在确定的时间延迟需求下输出更多的结果.针对监控应用中的确定性服务质量需求,讨论了常见的泊松监控流上的截止期敏感的复杂事件处理最优化资源分配问题.从系统服务角度对事件的到达和复杂事件处理进行了理论分析和建模,提出了复合事件的截止期满足率模型和多事件流处理乱序反馈修正模型,进而给出最优化资源分配模型.通过合理的分配处理资源,保证了在实时限制下产生更多的正确结果,兼顾了复杂事件处理的实时性和正确性.实验结果表明,提出的相关的理论估算模型和资源分配方案是正确和有效的,对于进一步完善复杂应用下的固实时限制复杂事件处理框架具有重要的启发意义和实用价值.具有最小时间加权平方误差积分的主动队列管理算法ISTE-PI
摘要：针对现有基于控制论的主动队列管理（AQM）算法的不足,在不忽略TCP/AQM传递函数模型中时滞环节的条件下,将TCP短流和UDP流作为干扰信号引入AQM控制器的设计过程,并借助最小＂时间加权平方误差积分（ISTE）＂控制方法,设计了一个基于PI控制器的AQM算法ISTE-PI.与现有算法相比,ISTE-PI算法同时具备响应速度快、抗干扰能力强、能用于大时滞网络环境且鲁棒性好等特点.鉴于Internet网络流量由TCP长流、TCP短流和UDP流构成,且是大时滞网络,因此ISTE-PI算法能更好地适应Internet网络环境下的主动队列管理.进化树拓扑路网构建及多停靠点路径规划方法研究
摘要：针对多停靠点线路优化问题,提出一种基于邻接矩阵网络拓扑树构建的路径寻优方法,借鉴系统生物学中进化树分类的思想,引入路网结点间邻接关系评价标准邻接值的概念,将路网按照其结点邻接关系归类划分为以路网结点间邻接值为表征的路网拓扑进化树,同时对线路路径寻优问题中目标结点进行动态回溯分类,在限定路网搜索区域同时采用分支定界搜索策略进行搜索优化,降低了搜索算法时间复杂度.最后依据国家基础地理信息系统网站提供的国界、省会城市及主要公路基础地理数据进行系统实现,证明该算法的有效性.基于随机游走的大容量固态硬盘磨损均衡算法
摘要：基于闪存的大容量固态硬盘（SSD）能够在未来取代磁盘.它有很多优点,包括非易失性、低能耗、抗震性强等.然而,基于NAND闪存的存储块自身存在有限的擦除重写次数的问题一直影响着它的广泛应用.当闪存芯片达到擦除重写的限制次数后,存储块上的数据就会变得不可靠.目前研究者们已经提出了一些磨损均衡算法来解决这个问题.但当固态硬盘的存储容量不断增大后,这些算法需要越来越多的内存容量来保证运行.文中提出一种基于随机游走的磨损均衡算法来应用在大容量的固态硬盘上,该算法能够很大程度地减少内存消耗.实验表明所需内存容量仅为BET算法的15.6%,与此同时磨损均衡的性能并没有降低.模型指导的多维GPU软件低功耗优化方法
摘要：作为众核体系结构的典型代表,GPU（Graphics Processing Units）芯片集成了大量并行处理核心,其功耗开销也在随之增大,逐渐成为计算机系统中功耗开销最大的组成部分之一,而软件低功耗优化技术是降低芯片功耗的有效方法.文中提出了一种模型指导的多维低功耗优化技术,通过结合动态电压/频率调节和动态核心关闭技术,在不影响性能的情况下降低GPU功耗.首先,针对GPU多线程执行模型的特点,建立了访存受限程序的功耗优化模型;然后,基于该模型,分别分析了动态电压/频率调节和动态核心关闭技术对程序执行时间和能量消耗的影响,进而将功耗优化问题归纳为一般整数规划问题;最后,通过对9个典型GPU程序的评测以及与已有方法的对比分析,验证了该文提出的低功耗优化技术可以在不影响性能的情况下有效降低芯片功耗.基于频繁概念直乘分布的全局闭频繁项集挖掘算法
摘要：基于概念格的集中式数据挖掘算法,不能充分地利用分布式计算资源来改善概念格构造效率,从而影响了挖掘算法的性能.文中进一步分析了Iceberg概念格并置集成的内在并行特性;以频繁概念直乘及其下覆盖为最小粒度,对Iceberg概念格并置集成过程进行分解和分布式计算;在对其正确性理论证明的基础上,提出了一个新颖的异构分布式环境下闭频繁项集全局挖掘算法.此算法利用Iceberg概念格的半格以及可并置集成特性,充分发挥了分布式环境下计算资源的优势.实验证明,在稠密数据集和稀疏数据集上,该挖掘算法都表现出较好的性能.改进向量投影的支持向量预选取方法
摘要：针对基于向量投影的支持向量预选取方法选取投影直线过于简单粗糙,导致需要选取较多的边界向量才能包含原始问题的支持向量的问题,提出了一种新的支持向量预选取方法.该方法通过定义好的投影直线具备的3个必要特征,提出：对于线性可分情况,利用Fisher线性判别算法来获取最佳的投影直线;对于非线性可分情况,利用特征空间中心向量所在直线作为相应的投影直线.由于该方法确定的投影直线可以更好地对样本投影进行分离,因此,与基于向量投影的支持向量预选取方法相比,该方法可用更少的原始样本来构造边界向量集合,可有效降低支持向量机算法的时空复杂度.在两个人工数据集和一个现实数据集上的实验表明,所提方法不仅可以达到以往各种实用的支持向量机算法分类精度,而且更为高效.变精度粗糙集的属性核和最小属性约简算法
摘要：文中深入研究了变精度粗糙集的属性约简问题,给出了3种属性约简的概念,针对不同概念的属性约简,分别提出了两种不同的求解变精度粗糙集最小属性约简算法：基于容差矩阵和属性核的最小约简.提出了变精度粗糙集的属性核思想,对其进行了形式化描述,说明了变精度粗糙集的属性核真正具备了核的本质特征,从而更深层地提出了基于属性核的启发式约简以求解最小约简.理论分析和实例表明,所提出的两种最小约简算法可以减小属性约简的搜索空间,提高约简的效率,使得变精度粗糙集的属性约简具有了实用性.一种用于多信道Ad Hoc网络MAC协议的匹配策略
摘要：在ad hoc网络中,使用多个正交信道,并行地传输数据是一种提高网络吞吐率,降低数据时延的有效手段.目前多广播域类协议,由于不需要额外的硬件,同时也不需要在网络结点之间建立时间同步机制,比其他多信道MAC协议具备更好的灵活性.经过研究发现,传递广播数据包,将加重多广播域协议解决死锁、发送等待和匹配效率等问题的协议开销,从而制约ad hoc网络的实际性能.采用支持广播/多播的匹配策略MAMR（Matching Algo-rithm for Multiple Rendezvous）,将有助于解决广播问题.MAMR根据ad hoc网络的数据传送需求,将任一网络收敛至一个无冲突,无死锁的匹配状态.在该策略的收敛状态下所有非广播结点的入度不大于1,并且任两个相邻的广播结点间不会有匹配的边存在,从而避免了广播结点间可能出现的数据发送冲突.进一步证明,该策略可以在O（4m）步内收敛,并且可以在限定条件下达到极大匹配状态;在无广播结点时,该策略与Hsu和Huang提出的分布式网络中的极大匹配策略等价.仿真显示,在具有5%的广播数据需求时,该策略可以使MAXM、BTMC协议性能提高10%.一种多权值神经元覆盖网络的构造方法
摘要：仿生模式识别利用多权值神经元覆盖网络构造模式类的覆盖来进行相应事物的识别.但在构造多权值神经元覆盖网络的过程中,关于构造神经元个数的确定方法没有相关讨论,即需要使用多少个神经元才能完成对模式类的覆盖.较多的神经元在精确的对模式类进行覆盖同时,也增大了网络的复杂度.文中提出了一种多权值神经元覆盖网络的构造方法.在保持神经网络对模式类的覆盖能力的基础上采用尽量少的神经元,从而能有效的降低神经网络构造代价.最后,通过实验作者验证了算法的有效性.