动态可控残差卷积神经网络的低剂量 CT 图像处理

针对计算机断层扫描(Computed Tomography, CT)中因采用低剂量扫描方式,导致图像噪声伪影干扰,尤其 是不同部位噪声和伪影强度存在较大差异这一问题,提出了一种基于动态可控残差的卷积神经网络(DC-ResNet) 算法。 DC-ResNet 的主要思想是在常规残差网络连接中添加一个图像质量指导的控制变量,以允许获取残差的加 权和,从而实现残差特征的动态可控。 所设计的 DC-ResNet 网络是一种包括两个子网络的组合型结构,一个是作 为主干网络的基础子网络,在该子网络中使用全局动态残差块和局部动态残差块来实现低剂量 CT 图像质量的提 高;另一个是作为辅助网络的条件子网络,用来生成基础子网络中不同动态可控残差块的权值,辅助基础子网络的 学习。 通过 Mayo 与 UIH 数据实验验证,其视觉结果表明:处理后的不同部位 CT 图像噪声伪影均能够得到较好的 抑制,并能有效地保留结构细节及组织纹理;量化结果表明:处理后的 CT 图像峰值信噪比( Peak-Signal to Noise Ratio, PSNR)和结构相似性(Structure Similarity, SSIM)均优于对比方法。     

基于初等变换的量子码构造

为了探讨一般量子稳定子码的简单构造方法,在满足对偶包含条件C⊥(C)C的约束下,提出了从一类量子稳定子码C= [[N,K,D]]q到量子稳定子码C'=[[N-1,K+1,D']]q的基于矩阵初等变换的构造方法.该方法的优点在于码字构造时,量子稳定子码和经典纠错码都是在Fq上进行操作,无须做Fq2到Fq上的映射转换,也无...     

基于真实数据集的动态网络时间中心性分析

针对动态网络中时间中心性的适用性问题进行实证性研究.对动态网络建模方法进行了描述,在分析时间可达图构建方法的基础上,定义了与传统的度值、接近数、介数等中心性相对应的时间中心性度量.进而基于公开发布的第三方数据集以及来自本校校园网的用户在线数据,对时间中心性和静态中心性之间的相关性进行了实证性研究和分析.实验结果表明:在合适的时间跨度下,时间度中心性和静态度中心性具有较高且稳定的相关度,而接近数和介数在不同的度量方法下不存在显著的相关性.     

数据中心多目标虚拟机管理研究

通过建立起资源使用、服务器热点与电源能耗三者的统一优化模型,设计多目标虚拟机动态管理系统,协同优化资源使用、服务器热点和电源能耗,以使得数据中心的效益达到最优.鉴于数据中心负载流量的动态波动性,采用基于滑动窗口的两级状态检测策略来决策迁移虚拟机时刻,基于多目标统一优化模型设计相应算法来解决迁移虚拟机和目的主机的选择问题.最后在Xen虚拟机平台上测试该系统,实验结果表明:本文设计的虚拟机动态管理方法能够较好地协同优化数据中心的资源使用、服务器热点和电源能耗,使得数据中心的效益达到最优.     

间歇性连接移动自组网中自适应喷雾路由协议

针对传统喷雾路由协议缺乏自适应能力的问题,该文提出一种适用于间歇性连接移动自组织网络的可预测自适应种子喷雾(PASS)路由协议.该PASS路由协议在业务源端检查应用层发送时延要求的合理性,并预测路由代价;被授权的中继节点根据当前网络环境动态建立时延与喷雾深度的映射关系.仿真结果表明,该PASS路由协议能在缺乏网络参数的动态网络环境中满足时延约束,是一种有效的低代价时延约束路由协议.     

多目标服务工作流混合粒子群调度算法

针对NP难的服务工作流时间一费用优化问题,提出多目标混合粒子群算法(HMOPSO)来优化工作流调度问题.HMOPSO算法包括:初始种群生成、适应值分配、种群多样性保持、外部种群和极值选择.通过分析服务工作流的特征,构建有效的粒子结构使之离散化;通过设定单目标最优初始解,优化初始种群;通过引入外部种群和基于小生境技术的网格方法,获得分布均匀的Pareto最优解集.实验结果表明,HMOPSO具有更快的收敛速度和更好的寻优能力,并且在不同特征的问题实例上获得了数量众多、分布均匀、有较高质量的Pareto最优解集.     

拜占庭环境下新成员加入容错组状态同步

在主动复制技术下,为了容忍少量节点的拜占庭错误并提高组成员加入时状态同步的效率,提出了快速状态同步协议FSSP.FSSP利用Erasure Coding将状态数据分成P块,经过线性运算,编码成Q块(QP).新加入节点只需获得Q块中的任意P块数据即可完成解码,获得状态数据.同时FSSP使用Hash技术屏蔽了拜占庭节点带来干扰.仿真实验结果表明:在100M bit/s以太网环境下,网络传输时延是系统的主要瓶颈,无论待同步状态数据驻留在内存还是硬盘中,FSSP均要优于直接同步协议DSSP.这是因为FSSP有效地减少了网络中传输的报文量,以少量的编解码计算代价换取了较大的网络传输时延,最终达到了加快状态同步过程的目的.     

基于节点区分和跨层设计的无线Mesh网路由协议

以优化的链路状态路由(optimized link state routing,OLSR)协议为原型,为无线Mesh网设计了一种基于节点区分和跨层设计的优化链路状态路由协议NDCL-OLSR(node-differentiation and cross-layer based optimized link state routing).该协议采用了一种新的路由判据NDCLM(node-differentiation and cross-layer metric),在路由计算过程中通过跨层操作机制综合考虑了节点当前负载和链路投递率2个因素对链路质量的影响,并且对节点的类型进行了区分,使得网络流量尽量绕开业务繁忙的超网关节点(SGW),从而大大优化了路由选择的效果.仿真结果表明,NDCL-OLSR能够从很大程度上提高网络的吞吐量,降低端到端的延时,并且能够达到负载均衡的路由效果.     

一种基于Stackelberg博弈的流速与拥塞控制算法

研究了Stackelberg流速与拥塞博弈问题,对一次非合作流速与拥塞控制博弈模型中的Nash均衡点进行了推理和证明.接着深入研究了单跟随者与多跟随者流速与拥塞博弈模型,论证和推导了均衡的存在性和均衡解向量.在此基础上,扩展模型到多层次的Stackelberg博弈结构中,并找出均衡点上领导者和多跟随者流速率的解析解.基于Stackelberg拥塞博弈模型,提出了相关流速与拥塞控制算法(HCAS)的框架,包括层速率控制算法和端系统速率控制算法2个部分,在层速率计算完毕后,层内端系统速率将由层内端系统速率分配算法决定.仿真实验表明,HCAS能够较好地实现层速率分配以及端系统速率的计算工作,验证了算法的可行性和有效性.     

面向节点失效问题的无线传感器网络拓扑自愈算法

为了解决节点失效问题,建立了无线传感器网络模型,对节点失效问题进行了形式化描述和分析,并结合传感器网络拓扑需求归纳出拓扑愈合的约束:网络连通、路径代价降低和度约束.该问题属于NP-hard问题,因此设计了一种近似的拓扑愈合算法TCS-CA,通过恢复失效节点的单跳邻居间可达性来实现拓扑的自愈.该算法包括3个执行阶段:单跳邻居的连通恢复、子集合并和全局连通恢复,依次执行这些阶段后能够逐步愈合拓扑.仿真实验结果表明,当选取合适的β,λ等参数时TCS-CA算法不仅能恢复网络拓扑的连通性,还能有效地延长WSN生命期,与TCS算法相比最高可获得约13%的生命期增率.