计算机
缺陷的存在,会影响软件系统的正常使用甚至带来重大危害.为了帮助开发者尽快找到并修复这些缺陷,研究者提出了基于信息检索的缺陷定位方法.这类方法将缺陷定位视为一个检索任务,它为每个缺陷报告生成一份按照程序实体与缺陷相关度降序排序的列表.开发者可以根据列表顺序来审查代码,从而降低审查成本并加速缺陷定位的进程.近年来,该领域的研究工作十分活跃,在改良定位方法和完善评价体系方面取得了较大进展.与此同时,为了能够在实践中更好地应用这类方法,该领域的研究工作仍面临着一些亟待解决的挑战.对近年来国内外学者在该领域的研究成果进行系统性的总结:首先,描述了基于信息检索的缺陷定位方法的研究问题;然后,分别从模型改良和模型评估两方面陈述了相关的研究进展,并对具体的理论和技术途径进行梳理;接着,简要介绍了缺陷定位的其他相关技术;最后,总结了目前该领域研究过程中面临的挑战并给出建议的研究方向.
针对彩色图像加密过程中出现的强相关性和高冗余问题,提出基于云模型的Fibonacci混沌系统与矩阵卷积运算的彩色图像加密算法.首先对彩色图像的R、G、B分量拼接图像像素点坐标变换置乱;然后将混沌序列值作为卷积核的输入值与像素值进行矩阵卷积运算,实现像素值置换;再与云模型FiGbonacci混沌序列及前相邻像素值进行正反双向2次异或操作生成加密图像.实验分析表明,加密后的图像直方图更加平滑,像素分布均匀,图像相邻像素相关性低,加密图像RGB分量平均水平、垂直和对角相关系数分别为-0.0010,0.0016和0.0031,能够抵抗差分攻击、明文攻击、噪声攻击和剪切攻击等攻击实验,提出的新加密算法具有加密安全性高、抗干扰性高、鲁棒性强等特点.
基于属性的代理重加密方案能够实现数据共享与访问控制,十分适合当前的云计算.但其仍缺少向前的安全保护,存在着权限变更带来的密钥泄露的问题,为此本文将密钥隔离机制扩展到基于属性的代理重加密系统中.通过引入密钥隔离的方式,将系统时间参数与用户私钥计算结合,使得方案具有时间安全性.同时将定期对私钥进行刷新,避免权限过期用户与代理服务器对密文非法窃取,最终实现数据安全共享的同时有时限的访问控制.实验分析表明方案在随机预言模型下是安全的,可抗合谋攻击.关键词:云计算;密钥泄露;属性加密;代理重加密;密钥隔离
基于流量特征建模的网络异常行为检测技术通过对网络流量进行特征匹配与模式识别,进而检测出潜在的的网络流量,是网络异常行为检测的有效手段息原理与特点
局部保持投影算法(10calitypreservingprojections,LPP)作为降维算法,在机器学习和模式识别中有着广泛应用;在识别分类中,为了更好地利用类别信息,在保持样本点的局部特征外,有效地从高维数据中提取出低维的人脸图像信息并提高人脸图像的识别率和识别速度,使分类达到一定优化,基于LPP算法结合流形学习思想,通过构造一种吸引向量的方法提出一种改进的局部保持投影算法(reformationlocalitypreserveprojections,RLPP);将数据集利用极端学习机分类器进行分类后,在标准人脸数据库上的进行试验,实验结果证明,改进后算法的识别率优于LPP算法、局部保持平均邻域边际最大化算法和鲁棒线性降维算法,具有较强的泛化能力和较高的识别率。
在大数据时代中,网络增量数据自动分片是统计理论与数据库结合的产物,针对当前方法网络增量数据自动分片准确率和效率低的问题,提出基于知识获取的网络增量数据自动分片方法。为了完成对网络增量数据自动分片,需要先对数据做降维处理,利用数据样本中心计算数据样本点类内的平均距离,得到数据样本点重构误差的重构系数,利用该系数完成对网络增量数据的降维处理。在此基础上,分析数据观察变量和潜在变量的概率分布情况,并计算其后验概率,网络是根据数据节点之间的边所组成的,可以通过数据节点间的边数等条件衡量数据分片参数的估计量,利用参数的估计量来描述网络增量数据自动分片的过程,得到邻节点数据分片在传播中的分量加权乘积,并对其迭代计算,最终实现了网络增量数据的自动分片。实验结果表明,提出方法在对网络增量数据自动分片时,具有较高的准确率,并且数据自动分片耗时短,效率高,均验证了提出方法的有效性。
针对无人机遥感影像拼接中因图像噪声大、光照差异大、视野中景物存在畸变、图像不清晰等因素影响而导致的图像特征点提取数量少、特征点误匹配率高、拼接效果不理想甚至拼接错误等问题.提出了一种基于优化导向滤波算法的遥感图像预处理算法。上述优化算法包括对原始图像的几何校正、辐射校正、噪声平滑与细节增强等步骤。在仿真阶段,应用上述算法对优化SIFT匹配算法进行改进后发现,改进后的匹配算法在特征提取数目上比起为原算法平均增加了约16%,且图像细节明显增强。实验表明,所提出的优化算法,能够有效减小图像噪声、校正畸变、增强图像细节,使后续的配准拼接工作更加高效准确。
调焦调平测量系统是光刻机对焦控制的核心部件,调焦调平测量系统的数据处理精度影响光刻机的对焦控制)算)算法在调焦调平测量系统中的测量精度与计算耗时。仿真与实验结果表明,多项式算法精度随计算时间的增加而迅速提升。对于不存在噪声的仿真数算法和时,拟合精度基本趋于;时可对仿真数据完全拟合;算法与超越多项式拟合算法,但精度提升有限。在光刻机中,为了兼顾对焦精XGBoostRF2msRF5ms3ms算法对噪声有较好的鲁棒性,随计算时间的增加,算法拟合精度不断提升并分别于。对于存在噪声的实验数据,阶多项式拟合的3σ值为XGBoostXGBoostXFBoost0.6nmpolynomialfittingrandomforest5ms算法与算法在算法在RFRF)、7(和度和产能,必须兼顾算法的拟合精度与拟合时间,因此调焦调平测量系统选用多项式拟合算法较为合适。
为了提高网络流量的预测精度,克服神经网络的网络流量预测模型。该模型引入动量因子和自适应学习速率来改进神经网络预测过程中存在收敛速度慢、易陷入局部极小值的缺点,提神经网络。仿真结果表明,改BPBPBP出改进进BP神经网络预测的结果误差更小,精确度更高。
本文设计了一种能够兼容AMBA主从设备的AHB总线矩阵,旨在实现多个主设备并行访问多个从设备,并且提高带宽,减少多路主机访问从机时产生的延迟.对主体架构和微架构进行描述,详述了各模块的设计思路,并通过VerilogHDL对所设计的总线系统进行了RTL行为级描述,并通过参数化设计,实现从机地址和总线支持主从机数量可配.最后搭建测试环境,对所设计的总线系统基本功能进行测试,证明8组主设备输入的情况下,在多主设备交叉访问多从设备的测试条件下,相比于传统AHB总线,AHB总线矩阵最多可减少3倍总线访问延迟、增加8.5倍总线吞吐量.
为了满足设备线缆维修快速性和准确性的需求,减少设备资源和人力的浪费,分析了线缆的故障模式,总结了目前常用的线缆故障检测方法,主要分为传统的故障检测方法和基于反射法的故障检测方法,其中传统的故障检测方法包括电桥法、音频感应法和行波法,基于反射法的故障检测基本方法包括时域反射法和频域反射法,详细描述了传统的故障检测方法、基于反射法的故障检测方法的原理和这些方法在线缆检测过程中存在的问题,并总结了目前基于时域反射法和频域反射法与其他的信号处理方法结合的线缆故障检测,方便了设备线缆维修时的方法的选择;最后根据线缆故障检测方法的发展现状,总结了目前线缆故障检测技术存在的问题,为今后的研究提供了新的方向。
近年来企业的业务操作和流程日趋复杂化,信息系统(IS)却无法快速适应外部业务流程发生的巨大变化,提高软件复用效率是解决该难题的关键。作为软件复用的关键技术,构件识别一直是基于构件的信息系统开发方法(CBSD)的研究热点与难点。结合实际情况及相关理论与技术基础提出了完整的面向领域建模的信息系统构件识别方法,该方法具体包括基于模糊形式概念分析(FFCA)的信息系统构件识别模型以及基于图熵的业务构件识别有效性检验过程。通过该构件识别方法,识别出行业通用的符合高内聚、低耦合以及粒度适宜特征的业务构件,可以迅速应对外部需求变化引起的软件内部业务逻辑发生的改变。以A公司物资管理流程为例,验证了所提出的信息系统构建识别方法。
为分析钢筋混凝土空腹夹层板剪力键的静力受剪承载力,本文建立了其压杆-拉杆模型和有限元基准模型。将压杆-拉杆模型计算结果和规范公式以及基准模型计算结果进行了对比。结果表明压杆-拉杆模型与基准模型计算结果较为接近,规范公式计算的受剪承载力与之相差较多。通过参数化分析发现:混凝土的相对受压强度、体积配箍率对剪力键受剪承载力几乎无影响;纵筋配筋率、上肋相对截面高度、剪力键剪跨比对其影响较大。对这些参数进行多元回归分析,得到了基于压杆-拉杆模型的剪力键受剪承载力计算公式。
时间敏感网络(timesensitivenetworking,TSN)作为一种可提供高带宽、高确定性传输服务的新型网络技术,近几年获得了国内外学术界和工业界的广泛关注与研究.然而,由于面向场景的TSN芯片定制困难,目前国内的TSN设备大多采用国外芯片或者基于国外核心IP通过FPGA实现,还没有全自主的TSN芯片可用于核心装备的网络升级换代.为此,OpenTSN项目组基于开源TSN芯片设计方法,面向高端装备的中小型数据交换网络需求,研制了一款低功耗的TSN芯片“枫林一号”该芯片可提供亚微秒级时钟同步精度、单跳数据传输延迟(头进头出)和抖动保障能力,支持端、交换和交换端3种工作模式,功耗小于0.5W,可满足高端装备多样化的确定性组网需求.
针对基于原始点对特征的三维目标识别算法中存在的效率低、易受干扰的问题,提出了一种分层全连接聚类算法来对三维目标进行识别。利用模型上的所有点对特征来完成全局模型的描述构建,并在局部坐标的二维空间上,利用投票方案和分层全连接聚类算法对候选位姿进行筛选,从而获得最优位姿。在UWA的数据集上的实验结果表明,与原始点对特征算法相比,所提出的分层全连接聚类算法在识别率和效率上都有一定程度的提升,并且该方法满足实用性和有效性要求。
为了保证网络服务的可靠性,降低备份资源成本开销,首先在初始映射视图中计算每个虚拟网络功能的备份代价重要度,每次迭代选择具有最大和次大备份代价重要度的虚拟网络功能进行联合备份,通过相应的选择和更新模型最终得到最优的备份策略。最后,将该方法与其他三种方法进行对比实验,所提算法在备份成本开销、占用的物理节点数量、服务请求接受数量和备份资源利用率上具有良好的性能。
本文针对某智能变电站在验收过程中一起过程层网络数据丢帧的故障进行了分析研究,经过故障查找与分析,指出此次数据丢帧故障是由于过程层交换机光模块故障导致的,在此基础上,为了电力交换机在过程层网络的通信性能指标能满足应用需求,从交换机的型号设计、硬件方案以及软件方案三个方面对交换机进行整体方案设计。从而为变电站通信网的建设做进一步的探索研究。
目前对于网络重分形的研究,在网络权重性质方面主要是原始网络、节点加权网络、边加权网络,每一个都是单独进行研究,论文主要对同时包含节点权重和边权重的网络进行分析,研究网络广义分形维数的变化情况。首先对已有的沙箱算法进行改进,并利用分形布朗运动时间序列进行改进算法的验证,然后利用改进的沙箱算法对由分形布朗运动时间序列生成的同时包含节点权重和边权重的可视复杂网络进行计算,接着同时单独改变边权重和节点权重,进一步研究广义分形维数随边权重和节点权重改变的变化情况。结果表明改进沙箱算法在保持了传统沙箱算法计算精度的前提下,大大地提高了计算的速度。对于同时单独改变节点权重和边权重,对复杂网络的广义分形维数的影响是截然不同的,节点权重的变化基本不影响网络广义分形维数的变化,而边权重则大大的影响且不同权重指数下的影响情况各不相同。
文中采用混沌粒子群算法并结合权重改进对线性相位FIR数字滤波器进行设计。将最小均方误差函数作为适应度函数,并通过优化得到线性相位FIR数字滤波器的系数。通过实例进行仿真验证,并将所提算法与最小二乘法、基本粒子群算法等进行比较。仿真结果表明,采用混沌粒子群算法设计的线性相位FIR数字滤波器具有更好的收敛特性、带通特性和阻带特性。
针对塞问题。一种确定关键节点的方法,其主要思想是根据备份配置中节点的介数中心性和紧密性的取值来定义关键节点取关键节点时,考虑节点在网络中是否相邻,根据计算得到的值采用两种方法选取前关键节点的可用链路数约为更好的策略