云环境下基于Entropy-KNN算法的节点选择策略

为满足大数据高效处理与节省成本的需求,针对云计算网络可计算节点资源的多维属性特点,提出了一种面向云计算的多属性Entropy-KNN层次聚类算法的节点选择策略.在节点资源动态描述机制的基础上,借助P2P动态路由完成节点资源的信息交换与实时更新,通过属性信息熵及相似度距离的计算,首先对已知节点按属性进行多次聚类,获得给定阈值的子类;接着选取距离较小的K个近邻节点为候选节点,根据分类与可信度的验证,最终选取与需求节点间相似度距离较小的节点作为候选节点.结果表明,该算法在一定程度上提升了计算节点的定位准确率,同时也能进一步提高大数据的处理效率.     

改进的基于属性的软件可信性度量模型

对基于属性的软件可信性度量需要满足的性质集进行了扩充,提出了一种改进的软件可信性度量模型,并通过证明其满足扩充后度量性质集对其进行了理论验证.相关工作比较表明相对于常用的两种基于属性的软件可信性度量模型以及作者之前所提出的3个模型,该模型对扩充后的度量性质满足程度方面更优.     

情报检索中的集成相似性测度法研究

提出了一种将距离和方向因素集成在一起的相似性测度方法．这种集成方法将传统的基于距离的相似性测度法和基于方向的相似性测度法的优点融为一体，使其能够弥补单独采用某一种传统方法可能造成的缺陷．分析比较了新的集成方法与传统方法的特点和同位相似曲线，以及各种参数、变量对集成相似性测度的影响．最后给出了该领域未来的研究课题     

基于蚁群算法的无线网状网安全路由算法

根据蚁群算法的自组织性、分布式计算以及正反馈与无线网状网路由问题有着惊人相似的特点,提出了基于蚁群算法的无线网状网安全路由算法.在该算法中引入基于模糊理论的信任评估模型,使前向蚂蚁在选择下一跳之前,先对节点进行信任评估,用来检测恶意节点,阻止恶意节点的主动攻击.分析结果表明,该算法能满足无线网状网负载均衡的要求,保障无线网状网路由安全.     

基于特征点群相似度计算模型的图像表示方法

针对空间金字塔匹配模型缺乏对图像中视觉物体旋转、平移和缩放的考虑问题,提出了一种基于特征点群相似度计算模型的图像表示方法.基于词汇树模型的粗匹配结果,通过特征点群拓扑、方向、距离等计算其相似度,并以此作为评价指标对匹配结果进行过滤;根据由特征点群计算所得的标准差椭圆的圆心、旋转角度对金字塔匹配的图像划分子区域并进行调整,从而得到图像抗旋转、平移和缩放的表示.分别在自建校园建筑物数据集和自建物体图像数据集上对方法进行了验证和比较,结果表明,该方法提高了分类识别的准确率和检索的查全率,特别是对于包含明显旋转、平移和缩放变化的图像数据效果更好.     

一种引入实体的地理语义相似度混合计算模型

针对现有地理语义相似度计算模型欠考虑实体层次影响因素问题,提出了一种引入实体的地理语义相似度混合计算模型.该模型在已有研究基础上,综合分析了语义相似度概念间的关系、本体结构、属性和实体的几何特征等影响因素,并用各影响因素的综合相似度结果度量地理概念间的语义相似度.最后,通过计算土地利用类型概念语义相似度验证了模型的有效性.     

基于树结构的多策略本体映射算法

针对语义Web中的本体异构问题, 提出了一种基于树结构的多策略本体映射算法,该算法的特点在于:按照数据类型分类进行映射,并采用启发式规则,提高了映射效率;同时考虑了概念的语言相似性、实例相似性和结构相似性,提高了相似度计算的准确性;采用迭代矫正,最终得到正确而完整的映射对.实验结果表明,该算法的查准率和查全率均优于GLUE算法,能有效完成本体间的映射.     

基于拓扑和空间相似性的地理事件检测——以土地利用数据更新为例

地理时空对象的变化过程实质上是地理事件序列的集合,地理事件的检测是实现空间数据库自动更新的关键所在.为提高时空数据更新的自动化水平,以土地利用数据更新为例,通过对地理事件概念、特征的分析,定义了5种地理事件类型.在此基础上根据专题数据的空间拓扑约束、语义逻辑约束以及拓扑语义约束,结合空间相似度理论,提出了一种基于拓扑与空间相似性的地理事件检测方法,定义了原生事件和次生事件,并以此描述地理事件间的衍生关系.在土地利用现状管理信息系统中的应用,证明了该检测方法在土地利用数据更新过程中的可行性和有效性,为事件更新的进一步自动化奠定了基础.     

一种基于O-RGPS领域建模框架的按需模型选择方法

在O-RGPS(Ontology annotated Domain Role/Goal/Process/Service Model Repository)领域建模框架的指导下.提出了一种支持按需模型选择的方法.该方法利用领域本体和领域模型之间的基于本体标注的语义关联,在语素相似度计算和目标相似度计算的基础上,提出了期望目标需求自动建模算法,达到按需模型选择的目的,通过一个城市交通领域实例验证了此方法的有效性.     

异构网格环境下的可信依赖任务调度

针对异构网格环境下依赖任务调度过程中网格节点行为可信性考虑不足的问题,根据网格节点的历史行为表现,构建了一个动态信誉度评估策略,为确立任务需求与资源节点行为可信属性之间的隶属关系,定义了隶属度函数,建立了一种安全可信的网格任务调度新模型.为了实现该模型,提出一种依赖任务可信调度的粒子群进化算法.该算法通过深度值和关联耦合度的引入解决了任务间的约束关系;为克服传统粒子群算法解决离散问题时的不足,结合网格任务调度问题的具体特点,重新定义并设计了新的粒子进化方程;为预防算法陷入局部最优,引入了均匀扰动速度.仿真实验表明,该算法与同类算法相比,在相同条件下具有较高的执行效率和安全可信优化性能等.     

谓词逻辑系统MTL∀中公式的公理化真度

命题逻辑及谓词逻辑计量化是逻辑系统的研究热点之一。在左连续三角模的谓词逻辑系统MTL?中,利用公理化方法提出了MTL∀公式的真度,证明了该真度的MP规则、HS规则及交推理规则;同时在谓词逻辑系统MTL?的一阶闭逻辑公式集中引入了相似度和伪距离,证明了关于相似度的一些良好性质,并讨论了逻辑运算关于伪距离的连续性问题。     

基于余弦相似计算原理的Webshell检测方法

常规Webshell检测方法一般基于代码特征库和基于通信特征. 代码混淆和虚假通信等反检测技术的出现, 提升了Webshell隐蔽度, 常规方法难于发现. 为了检测此类隐蔽度较高的Webshell, 采用了抽取程序代码多维Webshell特征, 用余弦相似计算原理度量代码文件间的相似度, 平均相似度极低的文件即为可疑Webshell文件. 实验表明, 正常代码文件间的平均相似度在10-1~10-2量级, 而Webshell文件和正常代码文件的平均相似度在10-4量级, 此方法可以有效地检测出Webshell.     

基于概率犹豫模糊相似度的交互式群体决策方法

概率犹豫模糊集（probabilistic hesitant fuzzy set,PHFS）是犹豫模糊集的推广,在犹豫模糊集基础上通过为每个隶属度添加与之相对应的概率,以全面表达专家赋予的初始决策信息,是处理多属性指标决策问题的一种有效工具。首先,介绍了概率犹豫模糊数（PHFN）的基本定义和相关运算,指出了传统PHFN的得分函数和汉明距离的不足,并给出了改进方法。其次,通过适当补充隶属度集合中的元素数量提出了PHFN的汉明距离和相似度概念,依据专家赋予的评价矩阵引入了概率犹豫模糊矩阵（PHFM）相似度。最后,在概率犹豫模糊环境下基于PHFM相似度提出了一种交互式群体评价算法,并用实例验证了算法的有效性。     

非齐次光纤介质中非线性薛定谔方程的相似变换与精确解

基于李群理论和符号计算, 获得了具有增益/损耗项和频率啁啾项的非齐次光纤介质中的非线性薛定谔方程的相似变换; 利用所得变换, 把具有群速度参数、克尔非线性效应参数、相位调制参数和增益/损耗参数的变系数非线性薛定谔方程约化为相应常系数非线性薛定谔方程. 通过一个广义的直接求解方法, 构造了常系数非线性薛定谔方程的一组亮孤子解和一组暗孤子解, 进而得到了变系数非线性薛定谔方程丰富的精确解. 最后对所得亮孤子解和暗孤子解进行了动力学分析与讨论.     

KdV方程的新的相似解

本文利用KdV方程的局域和非局域对称,得到了新的非平凡的相似约化.其约化方程的解可以表示为包含相互作用孤子为其特例的Weierstrass椭园函数.     

Boussinesq方程的扩展对称约化和新的相似解

将Simon Hood最近提出的扩展Clarkson和Kruskal (CK)方法，推广并应用于Boussinesq方程，得到了该方程的若干新的约化和相似解。该方法也适用于其他有重要物理背景的非线性演化方程。     

大鼠青春期同伴关系对青年期焦虑样和抑郁样行为的影响

探索大鼠青春期同伴关系对青年期焦虑样和抑郁样行为的影响. 将25只出生20d的清洁级雄性SD大鼠随机分成3组, 单笼组(n=8), 成双组(n=8), 群体组(n=9), 饲养40d后, 进行糖水偏好、高架迷宫和强迫游泳实验. 结果显示: 糖水偏好实验中, 3组大鼠的糖水消耗百分比无明显差异(P>0.05); 高架迷宫实验中, 成双组和群养组大鼠进入开放臂时间较单笼组明显减少(P< 0.01); 强迫游泳实验中, 单笼组大鼠不动时间较成双组和群养组明显延长(P<0.01). 表明青春期孤独环境大鼠容易产生抑郁样行为, 而同伴和群体饲养环境由于竞争压力容易产生焦虑样行为.