基于Q学习的无线传感网自适应容侵覆盖优化方法

针对无线传感器节点易受干扰和入侵的特点,为保障网络覆盖和安全性,基于信任管理和Q学习提出了一种新的自适应容侵覆盖优化方法．利用信任管理机制从节点的历史通信行为、能量、信息权重等方面评估节点的信任值,并根据节点信任值对受干扰或恶意节点的通信半径和感知半径进行调整,降低网络安全风险;同时,采用Q学习对网络覆盖进行优化,对节点进行训练,满足网络覆盖要求．所提方法具有较好的自适应能力,可有效地识别受干扰或恶意节点,提升网络覆盖率,且可快速收敛达到纳什均衡．     

借用外存构造后缀数组的优化算法

为一个巨大的文本集合构造后缀数组是目前搜索引擎领域中的一个热点问题．对已存在的后缀数组的外存构造算法加以优化．优化后的算法仍然遵循原有方法的基本原则,但采用不同的实现策略,保证了算法在最坏情况下的较好的时间复杂度。     

一种SSH框架的在线程序自动评判系统的设计与实现

利用SSH框架技术开发了在线程序自动评判系统,首先对SSH框架特点进行了介绍,通过分析在线评判系统的功能,阐述了基于SSH框架的系统架构及数据库设计,最后说明了核心评判模块的设计思路及实现效果.     

南华大学数字图书馆网络存储的选型研究

分析比较了DAS(Direct Attached storage)、NAS(Network Attached storage)、SAN(Storage Area Network)等几种主流的数字存储技术，并根据南华大学图书馆的现有情况，提出南华大学数字图书馆的网络存储解决方案。     

基于MC/DC的回归测试数据进化生成

在合理利用已有测试数据形成优势初始种群的前提下采用遗传算法自动生成回归测试数据是软件测试研究的一个热点.本文通过在已有测试数据的基础上依据MC/DC准则演进增补部分用例提升MC/DC覆盖率.首先,通过记录每个已有测试数据覆盖的条件组合确定要增补用例的目标条件组合,其次,根据适应度函数从已有测试数据中筛选出部分数据作为初始种群,再次,根据已筛选的部分初始种群所覆盖的条件组合与目标条件组合确定遗传操作分量,最后,演进并判定提取目标数据.理论与实验表明,该方法可以提高回归测试数据生成效率及代码覆盖率.     

垃圾邮件行为过滤技术研究

分析目前基于邮件内容过滤技术存在的缺陷,根据垃圾邮件的大量发送和不请自来的行为特征,提出了一种垃圾邮件行为过滤技术.该技术将各邮件服务器组成一个垃圾邮件协作过滤网络,邮件服务器发送邮件时判断其发送行为,然后将发送行为信息加密;在MTA会话阶段,接收方先解密邮件发送行为信息,然后将不请自来的群发行为垃圾邮件进行过滤.实验结果表明,该技术在MTA会话通信阶段能过滤大量不请自来的垃圾邮件,具有较高的准确率和查全率,处理速度也较快,节省大量的网络资源,具有良好的过滤性能.     

一种基于DeviceNet现场总线协议的安全通信层设计

以核电站数字仪控系统为背景,以提高网络通信可靠性为目的,提出一种基于Device Net现场总线协议的安全通信层协议设计.本研究通过分析国标IEC61784所提出的八种通信故障,在原协议的基础上扩展了几种安全措施,可以预防以上所有通信故障,保证整个通信系统的可靠性和安全性.本文在硬件平台MICON系统上进行了协议栈的开发和验证,实验证明这些措施能够满足该平台对可靠性及安全性的需求.     

基于火焰图像信息量度量的钢水碳含量定性分析

钢厂炼钢过程中钢水碳含量的多少与炉口火焰的内部结构信息有着密切的关联.本文基于marr的视觉理论,提出了采用harris角点经典算法来测量火焰等非结构运动目标的内部结构信息,以此来定性分析钢水中碳含量.实验结果表明,该方法不但能准确地判断出炼钢所处的三个阶段,而且因算法简单,时间复杂度较低,适合在线炼钢碳含量预测等实时应用.     

一种CANbus动态优先级策略的研究与仿真

在通信确定性要求相对较高的系统中,若采用静态优先级调度策略,优先级低的节点可能长时间竞争不到总线,从而导致信息得不到发送.为了克服静态优先级的这种缺陷,可以提出一种新的动态优先级调度策略:以固定的周期遍历每个节点,并根据每个节点获得总线仲裁的频率来动态调整优先级.与此同时,每个节点调度的预值区间和阀值可根据需要灵活设定.通过Matlab对原始CANbus的静态优先级调度策略和本动态调度策略进行仿真对比研究,本策略的可行性即可获得验证.通信的确定性亦可得到保证.     

基于局域模糊聚类和Chan-Vese模型的CT医学图像分割

针对CT医学图像灰度不均匀的特点,研究了基于改进的模糊聚类和ChanVese模型的图像分割.该分割模型综合利用基于空间信息的FCM算法、图像局部区域信息以及Chan-Vese模型,通过最小化能量函数的方式来进行曲线演化.基于空间信息的FCM算法对曲线的演化起到了一定的收敛作用,并且局部区域信息提高了分割质量.分割模型还考虑了分割效果和计算效率,降低了算法的时间复杂度,提高了算法的执行效率,从而提高了灰度不均匀图像分割的精度.