基于GPU加速的几何纹理合成方法

提出了一种基于GPU加速的几何纹理合成方法,以解决几何纹理合成过程中高计算量、高存储占用和高耗时等问题.首先,对样本几何纹理数据进行子块划分,并根据子块在样本中的位置关系设计可重用样本顶点数据的数据结构,优化存储以降低内存的占用率;然后,采用GPU多线程并发技术设计并行加速算法,将串行的几何纹理合成过程并行化,从而实现快速生成任意尺寸的新的几何纹理.实验结果表明,该算法不仅占用存储较少,而且在保证合成质量的同时极大地降低了几何纹理的合成耗时.     

基于层次简化的三维场景快速绘制方法

实时三维场景快速绘制是实现漫游和仿真的基础,提出了一种基于分层简化和碰撞检测的快速渲染算法．该算法先采用八叉树的分层简化三维场景模型,然后用包围盒实现视景的实时碰撞检测,最后采用基于场景剔除的图像缓存技术．从实验结果分析,此方法在效率和显示效果上是可行的．     

基于离散曲率的边折叠网格简化算法

在以往的网格简化算法中,大多是采用空间几何距离作为简化准则.几何距离能很好地控制简化后的网格与原始网格之间的误差,但在保持形状特征上相对较弱.本文提出的网格简化算法是根据网格顶点的曲率,采用边折叠的方式来减少低频区域的网格顶点密度.由于曲率能很好地刻画网格形状,故本文的算法能较好地保持原始网格的形状特征.     

基于回归检测的滑动块重复数据删除算法

随着大数据时代的来临,重复数据在存储系统中占有很高比例,如何在保障数据可用性的前提下提高存储系统利用率问题一直是研究人员关注的热点.重复数据删除技术是一种存储系统优化技术,通过比较数据指纹确定冗余并删除,达到保障数据唯一性的目的.在重复数据分块检测过程中,无匹配指纹的块即认定为新数据存储,然而通过研究发现,未匹配块中仍然包含大量的重复数据,若能检测到未匹配块内的重复数据,则能够在一定程度上进一步提高重复数据检测率.本文提出一种基于回归检测的滑动块重复数据删除算法,对传统滑动块技术产生的未匹配数据块进行回归检测,通过对比未匹配块的结构变化进而确定数据操作类型,再根据不同的操作类型执行不同的检测算法,达到去除未匹配块内重复数据的目的.实验表明:本算法在时间开销方面比较合理,并能够有效提高重复数据检测率.     

基于健康数据挖掘的智能养老床系统设计研究

为解决国内电动养老床功能单一、技术落后等问题,提出一种基于健康数据挖掘的智能养老床系统.首先通过非接触式生命体征传感器采集人体心跳和呼吸信号,压力传感器采集体重信号,基于无线模块将采集的生理参数发送给远程服务器.然后对比分类与聚类方法在心率、呼吸率数据挖掘中的效率,基于k-Means聚类实现健康数据挖掘算法.最后通过聚类算法多次迭代,优化系统参数.实验证明本文提出的基于健康数据挖掘的智能养老床系统不仅能很好地解决传统电动养老床功能单一、技术落后的问题,还能为后续健康护理等提供准确的健康数据保障.     

基于CFSFDP与ELM相结合的半监督室内定位算法

针对室内环境复杂,难以获取足够多的有效标记数据进行定位,提出了一种将密度峰值快速搜索聚类(CFSFDP)和极限学习机(ELM)相结合的半监督室内定位算法(SLACE).SLACE利用CFSFDP聚类数据集,并标记聚类中心缺失的位置信息,扩充初始标记数据;利用ELM训练初始标记数据,根据输出阈值向量和"换位"思想扩充标记数据,提高定位准确率.实验表明:在标记数据个数相同时,该算法运行时间短,较ELM算法、BP算法而言,定位准确率明显提高.     

基于近似计算技术的FPRM逻辑功耗优化

提出了一种基于近似计算技术的FPRM逻辑功耗优化的算法, 该算法包括基于信号概率和跳变密度的固定极性Reed-Muller(Fixed Polarity Reed-Muller, FPRM)函数动态功耗模型, 基于遗传算法的以功耗优化为导向的RM逻辑极性搜索方法, 以及利用双锐积运算的RM逻辑错误率计算方法. 在错误率的约束下, 通过有选择性地删减部分乘积项, 实现功耗优化. 提出的算法用C语言实现, 并用MCNC Benchmark电路测试. 结果表明: 与原始FPRM电路功耗相比, 在平均错误率为3.21％时, 电路动态功耗平均减少了22.77％.     

基于图正则化概念分解的网络入侵检测研究

作为一种有效的主动探测网络恶意攻击防护措施,入侵检测在变电站信息系统安全防护中得到了广泛的应用.但实际网络入侵数据类型的多样性、非负性和高维度性等特点使得现有方法存在检测率低、误报率高等不足.基于非负矩阵分解的方法在入侵检测上取得了较好的效果,却忽略了嵌入在数据局部的几何结构和标记信息.为此,本文提出一种基于图正则化约束的概念分解算法.通过将数据的几何结构和标记信息同时作为约束条件,建立了一种新的概念分解模型,并提出了迭代更新求解算法.通过在网络入侵数据集KDD99上的实验验证,其结果展示了所提算法的有效性和鲁棒性.     

生成Delaunay三角网的快速合成算法

合成算法结合了传统的递归分割法和逐点插入法的优点,兼顾空间和时间性能.然而,该算法不可避免地继承了两种传统算法的不足,在执行效率上受到限制.为了解决执行效率问题,提出了快速合成算法,对合成算法进行了改进和优化.该算法基于面积坐标的点定位算法和简化的高效空外接圆判断算法,从而大大提高算法的整体执行效率;同时充分考虑平面点集的任意性,适用于对任意平面点集构建Delaunay三角网.     

基于虚拟机回放的恶意行为检测技术

云计算环境下高灵活性、高扩展性、边界泛化等特性,使得已有的恶意行为检测技术误检率高,未知恶意行为检测能力低下.本文提出了基于虚拟机回放的恶意行为检测模型,该模型包括了基于行为关联图的警报关联算法和基于虚拟机回放的预警确认机制.首先在VMM层部署网络入侵检测和基于VMI的主机检测系统实现网络层和虚拟机内部的双层检测,然后警报关联结合双层检测结果进行综合评判发出预警,最后预警确认机制通过回放技术过滤虚假警报,并识别未知攻击.实验结果显示,回放开销相比ReVirt降低了21.8%,该方法相对于单一检测方法检测率有明显提升.