利用启发式信息优化多连接查询的遗传算法

结合多连接查询的特点,讨论了在左线性树空间的遗传优化算法,采用有序串编码方法和专门的杂交、变异算子;并利用查询优化中的增量启发式信息初始化种群,来提高遗传算法的收敛速度．我们将遗传算法与迭代修正的局部搜索策略相结合,解决传统的遗传算法缺乏较强的局部搜索功能的问题．     

基于多准则决策的塔状粒子群优化算法

针对经典粒子群优化算法存在早熟、收敛精度低和收敛速度慢的问题, 提出了一种新的改进算法. 该算法采用了塔状优化互联机制, 底层粒子群负责寻找局部最优解, 顶层粒子负责收集、反馈全局最优解, 为底层种群提供全局最优信息, 建立共享学习机制. 顶层粒子一旦发现停滞现象, 将通知底层粒子群采用细菌觅食优化、随机初始化等停滞优化策略, 以改善粒子群的收敛速度. 实验结果表明, 与同类算法相比, 改进算法具有更好的寻优能力, 改善了粒子群的收敛精度和收敛速度.     

多维数据检索查询的新机制

结合数据立体方体和R树两种索引方法快速灵尖地进行数据查询,设计了最近邻接快速查询算法FNN,解决了一般R树查询中无法快速查询高维度数据的问题,使查询更高效,应用更广泛。     

基于嵌入式平台802.16 AES-CCM算法的优化及实现

通过深入分析AES-CCM算法原理,对AES算法中运算量最大的轮变化过程进行优化,将轮变化中的4个步骤转变为查表和异或运算,进一步简化了算法的执行过程;并对802.16协议中CCM模式应用规则存在的安全隐患提出了改进措施,增强了算法在抗重放攻击方面的能力.通过在富士通3400 WiMAX开发板＂ARM＋VxWorks＂平台下设计和实现了采用AES-CCM算法的数据传输加密方案,最后采用应用模块对算法进行测试,结果表明了改进后算法模块的正确性和有效性.     

一种改进型多目标粒子群优化算法MOPSO-Ⅱ

提出了一种改进型多目标粒子群优化算法(MOPSO-Ⅱ).该算法为粒子群中每个粒子增加一个"扰动向量",以利于粒子跳出局部最优并为粒子的全局最优位置赋予了时限的属性,可防止过于频繁地更新全局最优位置,有利于增强粒子搜索的持效性.该算法改进了粒子越界的处理方法,最大程度上保持粒子优秀的搜索方向.通过典型的多目标测试函数ZDT对该算法进行测试,实验结果表明,带ε-支配的MOPSO-Ⅱ算法在解群的分布性方面要优于使用了拥挤距离机制MOPSO-Ⅱ算法和NSGA2算法,对比实验还表明MOPSO-Ⅱ算法在收敛性方面要优于NSGA2.因此,MOPSO-Ⅱ在求解多目标优化问题上有一定优势,是一种有前途的算法.     

基于优化Paillier算法的两层无线传感器网络范围查询计算方法

针对现有两层无线传感器网络范围查询中数据计算效率较低以及感知节点能耗消耗较高的问题,提出一种基于优化Paillier算法的两层无线传感器网络范围查询计算方法。首先,利用具有可验证性的优化Paillier方法加密感知数据,在保证数据安全隐私的前提下实现密文下的数据运算,将计算平台从查询节点转移到存储节点,提高数据运算效率。其次,提出一种基于最左0-1编码和HMAC数据摘要算法的低功耗数值比较方法,在保证数据稳定性的前提下,降低感知节点能耗。最后,给出该方法的具体设计与实现,并利用树莓派和温湿度、光照强度传感器构建感知节点,利用英伟达TX2边缘计算平台构建存储节点,以此构建实验平台,将范围查询计算方法在该平台进行移植与实现。与现有方法在感知节点能耗、数据计算效率方面进行对比分析,结果表明,本文方法能够在降低感知节点能耗的基础上提高数据计算效率。     

具有物理模型数据处理的多目标优化及其算法

针对具有物理模型参数的辨识,提出了新的多目标优化模型及遗传算法.它突破了数据处理最小误差的传统思想,提出了“病态”数据分析方法,进一步挖掘了数据中的信息.文中充分利用“病态”数据分布的特征,通过遗传算法求解,确定了电磁场分布物理模型在实际问题中的适用范围,有效地提高了多目标优化模型的精度和实用价值.     

基于EDB的血液分析仪数据库管理系统设计

针对当前血液分析仪数据库管理系统中存在的结构复杂、功能冗繁等弊端,在采用Windows CE操作系统的BK-500系列5分类血液分析仪的基础上,提出了一种利用EDB(Embedded Database)数据库设计血液样本数据库管理系统的方案.该方案将数据库管理系统与血液分析仪相结合,建立了数据库模型,并讨论了系统功能模块的设计、EDB数据库开发等关键技术问题;最后通过血液样本验证了该数据库管理系统的稳定性及可靠性.     

非线性连接权的学习算法

本文提出一种学习网络的非线性连接权的算法.     

基于可扩展多目标蚁群算法的土地利用优化配置

传统的土地利用优化配置模型无法灵活应对现实场景中多变的优化目标要求,也无法实现土地利用在空间布局上的优化.根据常见的优化目标进行抽象建模,建立了可扩展的多目标体系,并与蚁群算法有机结合,构建了基于可扩展多目标蚁群算法的土地利用优化配置模型,使土地利用配置在不同目标的指导下能够灵活优化,同时实现了土地利用配置在数量结构和空间布局优化上的统一,为土地利用规划提供了更具现实意义的参考方案.最后对该模型,以杭州市萧山区2015年土地利用格局为基础数据进行实例验证.结果表明:模型能够在多目标体系的指导下,合理配置研究区域的土地利用结构与布局,促进区域土地利用的可持续发展,并针对不同的多目标体系,给出具有不同侧重点的优化方案.     

动态优化算法综述

动态优化算法的研究已成为优化算法领域研究的一个热点.对于基于种群的优化算法而言,它主要可以分为环境变化后增加多样性的方法、运行过程中始终保持多样性的方法、基于记忆机制的方法、多种群方法和基于预测机制方法5类.动态优化算法的关键是在搜索过程中始终保持搜索空间开发和探索之间平衡.该类算法不仅能发现最优个体,而且能在动态环境中跟踪变化了的最优个体.在今后的动态优化研究中,重点应放在动态优化算法理论方面和算法设计、构建上,使它更接近现实问题.     

求解函数优化问题的两种异步并行算法

对子空间搜索法（一类多父体重组搜索策略）与群体爬山法相结合的一种随机搜索新算法即郭涛算法的特点进行了分析与实例验证，并在此基础上提出两种异步并行算法，以适应各种类型的并行与分布计算环境。以Bump函数的优化问题为例在超级并行计算机上作了并行数值试验，得到了迄今最好的结果。     

分布估计算法及其性能研究

在传统的遗传算法中,不合适的的参数设置会降低解的质量,于是在解决一些优化问题时传统的遗传算法被分布估计算法所取代.将分布估计算法按其复杂性归纳成几种模型,分别描述了它们的实现方法和求解问题的能力和效率.     

一种用于在线检测的嵌入式图像检测系统

介绍了一种基于嵌入式技术的用于产品在线检测的图像检测系统.该系统通过CMOS图像传感器采集产品的图像信息,并将其转化成数字信号传输到存储器中,再由ARM处理器进行图像处理和分析,判断产品是否合格,然后自动剔除不合格的产品.同时,系统通过对图像RGB 3个分量图的分析,挑选合适的分量图进行二值化处理,定位出中心圆孔,屏蔽掉无需处理的区域,保留感兴趣的区域,最终实现了对产品的实时在线检测.     

基于特征系统实现算法的嵌入式桥梁远程索力检测系统

设计了一个基于模态分析技术的嵌入式索力检测系统.其选择使用具有较好性能及计算精度的特征系统实现算法识别拉索的各阶模态频率,并利用基于频域平滑的重采样技术和随机减量技术对振动信号预处理以得到自由响应信号;基于ARM芯片和Linux平台,使用嵌入式J2SE技术开发实现了监测系统,并进行了实际工程应用测试.结果表明:在嵌入式系统中实现的预处理算法和特征系统实现算法能够较精确地识别出大多数情况下拉索振动信号的基频值,并据此计算出索力值,设计的嵌入式索力检测系统具有有效性和实用性.     

分布式异构数据库中相关规则并行开采研究

首先简单介绍了相关规则及其并行开采算法的一些基本情况,然后指出了现有算法在分布式异构数据库中不能有效利用计算资源和造成信息丢失的问题．在证明了一个基本的定理之后,提出了基于ＨＤＤＭｉｎｅｒ模型的异步并行算法,并就其中的一些问题作了说明．最后,介绍了分布式异构数据库中数据开采的并行算法中一些仍需继续研究的问题．     

基于ISP1760的嵌入式USB Host接口设计

提出了基于ISP1760的嵌入式USB主机接口方案,详细探讨了主机接口的软硬件设计,该方案支持USB 2.0协议和大规模存储协议规范,并将其应用于无线通信终端设备中.     

基于嵌入式系统的线程池研究

服务器响应客户请求一般采用并发式服务,但普遍存在着开销大及资源不足等问题,而线程池技术是解决这些问题的一个良好解决方案.在POSIX线程库研究的基础上,提出了以ARM9为硬件平台进行嵌入式服务器线程池设计,并优化了线程池设计的几个关键问题.     

基于语句查询扩展和高性能计算平台的分布式信息检索系统DQSSQE

提出了一种基于语句的查询扩展方法以及语句向量的融合策略,使得扩展后的查询语句的查询性能优于原始查询语句;基于微软高性能计算平台HPC Server和查询扩展策略,设计实现了一个分布式文本检索系统DQSSQE.实验结果表明,在检索性能方面,所提出的查询扩展策略能够有效的提高查准率,召回率上也有一定的提高;在分布式检索计算性能方面,DQSSQE系统具有较好的计算加速比,随着文本集规模的增加,其计算性能的优越性体现明显.     

基于嵌入式Linux的多路视频监控系统的设计

提出一套基于嵌入式的数字视频监控系统,以高性能的ARM处理器、嵌入式Linux操作系统为核心,以Internet为支撑,介绍了系统的硬件设计和软件设计.该系统采用USB摄像头及嵌入式芯片为硬件基础,通过内嵌WebServer的方式访问系统进行视频监控.