计算机
针对高等教育新形态下网络教学平台缺乏精准推荐选课问题,提出了一种基于高维多目标进化算法的课程引导、推荐式选课方法。首先为节省存储空间设计了多维事实数据仓库模型,并对课程、学生、教师、课程难度、课的高维多目标差分进化程推荐指数等数据仓库中的相关属性进行形式化定义以及规约处理;其次构建了基于)算法的推荐式选课模型,算法改善了高维复杂空间中的搜索能力;最终实现对课程教师专业度、课程的专(R2项性能的同时最优化。实验结果表明,所提算法与基于参考点的业相关度、课程难度系数、课程综合评价这,所设计的方法在数相比,在收敛性上提高了NSGA据集的收敛性和分布性上整体效果最优。实验中,所提算法成功实现了根据学生个体的特征、意愿来进行的课程的精准推荐,为网络平台精准引导、推荐课程选择提供了必要的理论支持,为智能选课提供了一种新的方法。指标;高维多目标;多目标优化;推荐式选课相比,在分布性上提高了,与基于支配关系的MOEA50%5%R2IIIɛ4--
为在隐私预算相同的条件下提高发布数据的可用性,在PrivBayes的基础上,提出一种改进的隐私数据发布方法PrivBayes-Hierarchical。基于贝叶斯网络隐私数据发布方法的思想,引入语义树对含有层次关系的数据属性进行抽象,使用贝叶斯网络描述数据属性之间的依赖关系。利用格雷码减少随机噪声对数据精度的影响,并对贝叶斯网络结构学习方法进行优化,以减少不必要的隐私预算消耗,提高数据可用性。实验结果表明,该方法在公开数据集下可以获得比PrivBayes更高的数据精度,从而提升隐私数据集的可用性。
为在语言解释器的模糊测试中构造符合语言规范的样本,并尽可能地得出异常测试结果以便发现漏洞,采用改进的概率上下文无关语法模型控制样本的变异过程,对变异结果中的未定义变量进行修正以提高符合语言规范的样本比率。在此基础上,对语言解释器进行模糊测试,结果表明,该测试所生成样本中符合语法、语义规范的比率高达96%。
针对多步交通流量预测任务中时间空间特征提取效果不佳和预测未来时间交通流量精度低的问题,提出)网络、卷积残差网络和注意力机制的融合模型。首先,利用一种基于编解码器的架构,一种基于长短时记忆()模块的卷通过在编解码器中加入积残差网络嵌入到网络结构中,从而挖掘交通流量数据中的空间域特征;最后,将编码器中获得的隐状态下的信息输入到解码器中,实现高精度多步交通流量的预测。基于真实交通数据进行实验测试和分析,实验结果表明,相较于原始的基于图卷积的模型,所提模型在北京和纽约两个交通流量公开数据集上的均方根误差()分别获得了网络来挖掘不同尺度的时间域特征;其次,构建基于注意力机制挤压激励(的下降。所提模型能够高效且精确地对交通流量作出预测。LSTMLSTMRMSELSTMSE和1.6220.08
为了全面、深入地了解当代高校学生心理健康状况,构建了当代高校学生心理治疗过程模型,并运用虚拟现实心理治疗系统对大学生心理疾病进行治疗。以混沌理论与认知理论两种理论相结合形式作为理论依据,以虚拟现实技术对大学生抑郁症心理疾病进行治疗过程作为案例,立足于此,构建OpenGL与VC++的虚拟现实治疗系统架构。此外,还对有关软件三维建模、人机交互、碰撞检测等技术进行分析,以此探讨治疗当代大学生心理疾病一种新方法,找出患病的大学生真正病因,进一步达到治疗其心理疾病的目的。
针对传统气象观测站数据监测系统受到干扰数据影响而导致监测精准度低的问题,提出了基于5G通信及遥感卫星的气象观测站数据监测系统设计;根据系统平台架构,将系统分为应用层、插件层、数据层和软件硬件支撑层4个层次;使用CC2530采集终端采集空气温湿度、土壤湿度等数据,利用5G通信技术将数据发送至物联网关,再通过Web将数据存储到手机中;使用PCIE数据采集卡采集遥感卫星气象观测站数据,选择MSOP8监测器监测串口通信数据,完成系统硬件设计;选择后台遥感卫星气象观测站数据库,利用平均算子分析滤波器降噪情况,得到异常数据模型,确定正
微服务架构逐渐成为构建复杂业务系统时的主流架构, 但同时系统架构变得更加复杂, 服务质量的保障成为一个关键的问题. 本文围绕微服务架构下服务质量保障展开研究, 通过熔断、降级、多路调用等方式解决服务调用过程中出现的各种问题. 提出了微服务调用参数的计算模型, 以实时的业务和设备监控数据为基础, 对服务调用参数的精细化计算, 并支持在线的动态参数调整. 通过优雅停机和流量预热方法, 解决了服务重启过程中出现的质量抖动问题. 本文所提出的方法和模型, 在实际应用中得到了充分验证, 响应时间、失败率等指标大幅降低, 使微服务架构下的系统更加稳定可靠的运行.
针对在当前医疗系统中医疗记录授权流程繁琐、记录分享效率低下和身份验证困难问题,提出一种结合区块链技术与密码学的非对称加密技术的方法,将非对称加密技术的安全性高、多方协作简单等特性应用到区块链技术构成的点对点网络中,实现医疗记录跨域分享的可追踪、数据的不可篡改和身份验证的简化。首先,基于区块链技术的不可篡改性结合非对称加密技术,设计了文件同步合约和授权合约,其分布式储存优势保证了用户医疗信息隐私。其次,跨域获取合约的设计能够有效验证数据分享双方身份以及提高身份验证效率,不需要第三方公证机构便可安全过滤非合法用户。仿真实验结果显示,所提出的方案相比传统使用云计算方法解决医疗记录分享问题的方案,在数据防盗窃、多方身份验证和节约系统开销方面有明显优势。该方案对利用区块链的去中心化、可审计等优点解决数据分享过程中的安全问题提供了参考,为解决数据跨域分享、跨域身份验证问题提供了借鉴思路。
无摘要
铁路自动化技术的发展,对铁路工作人员不断提出新的要求。为此结合铁路培训实践内容及操作需求,采用三层架构体系,基于Revit建筑建模软件和unity3D引擎,以HTcVIVE等硬件设备为基础,建立、导入并优化3D模型搭建大地图漫游场景,引入实时天气、列车虚拟驾驶功能,采用级联控制技术实现了站场调度与交互界面的同步映射,开发了铁路仿真实训系统。通过进行软件使用测试。结果表明,系统实现了VR仿真驾驶、多视点站场调车模拟等培训内容,降低了实训成本,具有较强的实践应用价值。
随着人工智能技术的深入发展,自动驾驶已成为人工智能技术的典型应用,近十年来得到了长足的发展,作为一类非确定性系统,自动驾驶车辆的质量和安全性得到越来越多的关注.对自动驾驶系统,特别是自动驾驶智能系统(如感知模块、决策模块、综合功能及整车)的测试技术得到了业界和学界的深入研究.调研了56篇相关领域的学术论文,分别就感知模块、决策模块、综合功能模块及整车系统的测试技术、用例生成方法和测试覆盖度量等维度对目前已有的研究成果进行了梳理,并描述了自动驾驶智能系统测试中的数据集及工具集.最后,对自动驾驶智能系统测试的未来工作进行了展望,从而为该领域的研究人员提供参考.
无摘要
内存预拷贝迁移在密集型负载下存在内存脏页反复传输的问题,导致迭代轮数较多且大幅降低了内存预拷贝迁移的整体性能。脏页概率预测能够有效减少内存脏页反复传输的现象,然而现有脏页概率预测研究都只关注时间相关性而未考虑内存之间的空间相关性。针对该问题,提出一种基于内存关联分析的预拷贝迁移策略。通过脏页率对脏页下一轮变脏概率进行预测,设计Memory-cor算法计算出脏页的关联规则和关联内存页,避免变脏概率大的内存页及其关联内存页传输。实验结果表明,该策略在总迁移时间和停机时间上优于Xen预拷贝迁移方法。
成像算法是影响合成孔径雷达(SAR)成像性能的关键因素。现有测试方法须借助实际设备、雷达数据和测试环境,且缺乏对成像效果的合理评估,严重影响了测试工作的效率和有效性。针对上述问题,提出了一种基于仿真的SAR成像算法验证方法。首先,采用改进的同心圆法独立生成回波数据,摆脱对实际雷达回波数据的依赖性;然后,结合点目标成像和分布式场景目标成像,采用量化的指标科学评估成像算法的正确性与适用性,提高了算法测试工作的有效性;最后,利用仿真实验证明了所提方法的正确性和有效性。
为了增加深海海底图像匹配对应点的数量和正确率. 本文针对水下机器人导航的序列海底图像, 提出了基于图像信息和先验知识的带状对应点配准方法. 首先对深海海底图像进行适当的光照补偿和图像线性增强等预处理. 然后利用导航数据作为引导思想, 根据拍摄图像的物理位置偏移量, 计算邻接图像相似区域(即邻接图像带状区域). 以带状区域内计算特征对应点代替全局计算特征对应点. 增加图像配准点的个数, 降低误配率. 在具有重复纹理和低纹理的深海海底图像实验中证明, 较单独使用图像信息的配准, 该方法有效的增加了图像配准对应点的数量和正确率.
为了揭示成形磨齿机床几何误差与齿面误差间的定量映射规律,识别影响磨齿精度的关键几何误差,提出一种结合几何误差-齿面误差模型与Morris全局敏感性分析的关键误差识别方法。针对五轴数控成形磨齿机,首先运用齐次变换矩阵建立刀具空间误差模型,并基于共轭磨削原理构建几何误差-齿面误差模型;然后采用Morris全局敏感性分析法量化误差敏感性,识别出关键误差和敏感部件;最后通过关键误差修正仿真和补偿加工实验进行有效性检验。结果表明,该方法能够有效识别磨齿关键误差,而且优于基于刀具空间误差模型的现有识别方法,可为后续敏感部件的精度强化和关键误差精确补偿提供可靠的理论依据,并高效提升磨齿精度。
针对传统的密钥管理及分配算法在密钥分配时存在联网数据丢失数量多与分配时间长等问题,提出多云环境下智能手环联网数据密钥分配算法。通过增加通信节点,制定联网数据路径密钥分配协议,根据协议认证过程检查相邻节点是否在同一个簇内,若在同一个簇内则回应相应的信息,若两个节点还没有建立共享密钥,则生成共享密钥。引入分层的公证机制,实现多云环境下智能手环联网数据密钥分配。实验对比结果表明,设计的多云环境下智能手环联网数据密钥分配算法在密钥分配后联网数据丢失数量少、分配时间短,证明了设计的多云环境下智能手环联网数据密钥分配算法的有效性。
作为形式概念分析理论中的一个重要工具,属性探索算法能够以问题为导向,交互式地逐步发现系统知识,在知识的发现和获取中居于核心地位。但是,当形式背景的规模较大时,属性探索算法的计算过程过于耗时,严重制约了算法在当前大数据时代的推广与应用。耗时瓶颈主要存在于“寻找下一个与专家交互的问题”这一环节,传统算法在此过程中存在大量冗余计算。针对这个问题,在分析伪内涵和内涵与蕴涵集合的内在逻辑关系的基础上,提出并证明了3个定理,根据定理给出了一种基于不相关属性集合的属性探索算法,该算法在计算伪内涵与内涵的过程中,借助提出的定理,跳过违反该逻辑关系的属性集合是否为伪内涵或者内涵的判断过程,减小了算法的搜索空间,从而降低了算法的时间复杂度。所提算法最好的时间复杂度为O(mn2P2),最坏的时间复杂度为O(mn3P2)。实验结果表明,与传统算法相比,该算法
考虑到充电控制器在实际应用过程中未考虑控制器循迹、避障处理.造成连接稳固能力较差、控制通路信号突变较大问题,设计一种基于Arduin。单片机的太阳能智能充电控制器监测系统;在总体硬件结构基础上,部署Arduino单片机的集成形式,并联合可移植的太阳能智能监测协议,对充电控制器的监测节点进行传输处理。完成监测系统的结构组织搭建;利用太阳能控制器的循迹标准,对系统中可能出现的监测问题进行避障处理,实现智能充电控制器的监测方案选型;在多个微系数条件的促进下.对系统的参量误差进行精准标定,完成基于Arduino单片机的太阳能智能充电控制器监测系统设计;在40s68s37N03充电芯片的支持下,累计监测系统的多次运行调试结果可知,充电频率处于30~50Hz之间时,太阳能控制器的连接稳固能力提升明显,通路控制曲线在保持原有变化幅度的基础上,出现稳定波动周期,解决了控制通信号路突变问题。
针对现有研究中缺乏指标指导深空探测器控制系统重构策略设计的量化指标的问题,本文研究了在资源受限且不可维修的条件下,面向稳定目标的深空探测器可重构性评价和自主重构设计问题.本文将在地面设计阶段考虑深空探测器控制系统的可重构性,并基于可重构性评价指标指导系统的自主重构控制方法,从设计角度提高深空探测器控制系统运行质量.首先通过左右互质分解的技术手段,基于稳定性目标,定量地给出了系统可重构性指标,描述并评价了深空探测器控制系统的重构能力;然后基于所得指标,为控制系统重构设计提供理论参考依据;最后通过数值仿真证明了该方法的有效性和正确性.