符号网络研究综述
摘要：符号网络是指边具有正或负符号属性的网络，其中，正边和负边分别表示积极的关系和消极的关系．真实世界的许多复杂网络中都存在对立的关系，尤其是在信息、生物和社会领域利用边的符号属性去分析、理解和预测这些复杂网络的拓扑结构、功能、动力学行为具有十分重要的理论意义，并且对个性化推荐、态度预测、用户特征分析与聚类等都具有重要的应用价值．然而，当前人们对网络的符号属性关注较少．综述了符号网络的研究背景及意义、国内外研究现状和最新进展，并讨论了目前存在的主要问题，试图让人们对符号网络这一研究方向能有清晰而全面的认识，为网络数据挖掘、复杂网络分析、社会学、生物信息学等相关领域的研究者提供有益的参考．基于余归纳的最小Kripke结构的求解
摘要：状态空间爆炸问题是模型检测的最大障碍．从余归纳（特别是余代数）的角度研究了这个问题．用余归纳的方法证明：（1）对于任意给定的一类Kripke结构（记为K），在互模拟等价意义下庀中最小Kripke结构（it为‰）的存在唯一性．硒描述了足中所有Kripke结构的行为而且没有冗余的状态；（2）对于任意的MEK（M可能包含无穷多个状态），在互模拟等价意义下的相对于（M且基于Ko）的最小Kripke结构（记为KM）的存在唯一性．由此提出一种求解KM的算法，并用Ocaml予以简单实现．其应用之一在于可以用状态空间更小的KM代替M进行模型检测．该方法可自然地推广到基于其他类型函子的余代数结构．量子Müller自动机与单体二阶量子逻辑
摘要：给出量子Müller自动机（简称LVMA）的概念，通过引入量子有限步可识别语言和量子状态构造方法，证明了在量子逻辑意义下4类量子Müller自动机彼此相互等价，利用该等价性，建立了量子无穷正则语言的代数刻画和层次刻画，籍此研究了量子无穷正则语言关于无穷正则运算的封闭性．同时，给出了量子Müller自动机所识别语言的单体二阶逻辑描述，深化和推广了量子逻辑意义下的Büchi基本定理．语音情感识别研究进展综述
摘要：对语音情感识别的研究现状和进展进行了归纳和总结，对未来语音情感识别技术发展趋势进行了展望．从5个角度逐步展开进行归纳总结，即情感描述模型、具有代表性的情感语音库、语音情感特征提取、语音情感识别算法研究和语音情感识别技术应用，旨在尽可能全面地对语音情感识别技术进行细致的介绍与分析，为相关研究人员提供有价值的学术参考；最后，立足于研究现状的分析与把握，对当前语音情感识别领域所面，临的挑战与发展趋势进行了展望．侧重于对语音情感识别研究的主流方法和前沿进展进行概括、比较和分析．在部分观测环境下的不确定动作模型学习
摘要：近年来，动作模型学习引起了研究人员的极大兴趣．可是，尽管不确定规划已经研究了十几年，动作模型学习的研究仍然集中于经典的确定性动作模型上．提出了在部分观测环境下学习不确定动作模型的算法，该算法可应用于假定人们对转移系统一无所知的情形下进行，输入只有动作．观测序列-在现实世界中，这样的场景很常见．致力于动作是由简单逻辑结构组成的、且观测以一定频率出现的一类问题的研究．学习过程分为3个步骤：首先，计算命题在状态中成立的概率；然后，将命题抽取成效果模式，再抽取前提最后，对效果模式进行聚类以去除冗余．在基准领域上进行的实验结果表明，动作模型学习技术可推广到不确定的部分观测环境中．基于OBDD的描述逻辑εL循环术语集推理
摘要：循环术语集推理是描述逻辑研究中面；晦的难点问题，尚未得到很好的解决．有序．2-叉决策图（orderedbinarydecisiondiagram，简称OBDD）是一种对布尔函数进行紧凑表示和高效操作的数据结构，适用于表示和处理大规模问题．将OBDD应用于描述逻辑循环术语集的推理．首先，针对描述逻辑e．L中的循环术语集，给出了描述图上关于最大模拟关系的重要性质，并借助集合表示和集合运算对该性质进行了表述和证明．在此基础上，应用布尔函数对描述图进行编码，给出了基于OBDD求解最大模拟关系的方法，进而给出了最大不动点语义下基于OBDD对概念包含关系进行判定的算法；接下来，基于OBDD给出了求解描述图中可以到达循环路径的所有结点的方法，进而给出了最小不动点语义下基于OBDD对概念包含关系进行判定的算法；最后，对算法的正确性、复杂度等进行了分析和证明，并对算法进行了编程实现，给出了关于计算性能的实验结果．该工作为循环术语集的推理提供了一条有效途径，也为OBDD在逻辑推理中的应用提供了新的案例．互联网地址安全体系与关键技术
摘要：当前，互联网体系结构不具备地址真实性验证机制，源地址伪造与路由地址前缀欺骗造成了极大危害．解决地址安全问题、构建真实可信的互联网环境，已成为亟待解决的重要课题．地址的真实性是互联网可信的基础和前提．针对这些问题，研究者们从不同角度提出了很多解决方案．首先，该文介绍了地址的概念及其欺骗现状，分析了地址安全的含义，并从研究体系、实现机制以及关键技术这3个维度，对地址安全研究思路进行了归纳分析．然后，对典型地址安全方案的性能指标进行了总结．最后，给出了一个地址与标识通用实验管理平台的设想，基于该平台，可以为不同的地址标识方案提供统一的部署实验环境．基于用户需求的内容分发点对点网络系统研究
摘要：点对点内容分发网络技术已成为近年来研究热点领域之一．为用户推荐有价值的资源，提高用户资源定位的准确率和分发效率，是CDN-P2P技术面临的巨大挑战．从用户需求的角度出发，综述了近年来CDN．P2P领域的研究状况：讨论了用户需求并介绍了需求获取方法；对基于用户需求的CDN-P2P系统模型、节点特征及用户相似性、用户之间的相互关系、节点安全性和搜索机制等进行了对比讨论和概括总结对基于用户需求CDN-P2P领域存在的难点和热点问题作了深入的剖析；最后给出了基于用户需求的CDN-P2P系统的发展趋势及其展望．互联网自动配置研究
摘要：互联网越来越复杂，网络设备支持的功能和服务越来越多，导致配置错误多发酒己置错误已成为网络中断和异常产生的主要原因之一．互联网配置问题引起众多研究者的兴趣和重视，成为网络管理领域的一个重要研究课题．自2002年以来，研究者先后从不同角度对互联网配置问题进行了大量的研究，这些研究极大地促进了网络自动配置技术的发展．首先对互联网自动配置及配置案例进行概述：然后，按照配置自动生成、配置验证、配置自动实现这3个方面对互联网自动配置研究进行分类总结和分析评价最后，总结了当前研究中存在的问题，并对未来研究发展趋势进行展望，希望能为该领域的研究者提供一些有益的启示．高速网络流量测量方法
摘要：高速网络流量测量是目前实施实时准确地监测、管理和控制网络的基础．基于网络流量测量的应用，将网络流量测量分为抽样方法和数据流方法．从不同的层次，将抽样方法分为分组抽样和流抽样，分别介绍了两类抽样方法：从测度角度介绍了数据流方法．详细介绍了高速网络流量测量的常用数据结构，以及抽样、数据流方法在高速网络流量测量中的应用，比较了各种方法的优劣．概述了高速网络流量测量技术的研究进展．最后，就现有的网络流量测量方法的不足，对网络流量测量的发展趋势和进一步的研究方向进行了讨论．信息中心网络中的内置缓存技术研究
摘要：互联网的应用方式正从以面向主机的点对点通信为主转向以海量内容获取为主．为适应这一转变，研究界提出了多种以信息／内容为中心的新型网络架构．这类网络架构中最重要的特征之一是利用网络内置缓存提高接收者驱动的内容获取的传输效率和网络资源的利用率与传统的Web缓存、CDN缓存等相比，ICN缓存系统呈现了缓存透明化、泛在化和细粒度化等新特征，对缓存系统的建模、行为理解和优化方法郝提出了新的挑战．在介绍了ICN缓存系统的新特征及带来的挑战后，首先从多方面着重阐述和比较了缓存网络的优化方法，之后对缓存网络系统的理论模型研究现状加以阐述，然后分析了仍待解决的关键问题和未来的研究方向．