数字保护算法的FPGA实现方法

介绍了一种基于现场可编程逻辑陈列(FPGA)的数字保护算法的实现方法,将算法的实现平台由微控制器(M CU)转向FPGA,构成基于FPGA的数字保护算法专用芯片。仿真结果表明:当每周期取40个采样点时,完成全波傅氏滤波或最小二乘滤波算法仅需几个微秒,大大快于M CU的处理速度,因而可以有效地克服精度与速度之间的矛盾。     

一种基于卡尔曼滤波的改进多用户检测算法

总结了DS-CDMA系统的异步高斯信道模型和多径衰落信道模型,重点讨论了用状态空间方程表述多径衰落信道模型的方法,并采用卡尔曼滤波的递推算法求出每个用户每条路径上的状态估计。针对期望用户,对属于同一个码元的所有状态估计求和,接着进行最大比合并再判决。最后对两种信道模型进行算法仿真,分析其收敛性和抗“远-近”效应的性能。结果表明本文给出的算法收敛速度快,并且能有效地抑制“远-近”效应。     

基于加速引擎的防火墙部署方案

文章提出一种提升防火墙数据吞吐量的新方法,引入一台加速引擎的设备,通过实时学习模仿防火墙的安全策略,协同防火墙共同处理网络数据包,降低需要防火墙处理的数据包数量,克服了传统防火墙易于产生性能瓶颈的问题;同时基于Linux/netfilter实现了一个原型系统,并验证了该方案的有效性和可行性。     

动态贝叶斯网精确推理中联合树算法的改进

基于动态贝叶斯网络处理动态不确定性问题的过程中推理是非常重要的,而推理算法的优劣决定推理的执行效率;文章在分析联合树性质的基础上提出一种较简单的3/2片联合树算法,该算法不需要限制消去顺序且只作一次扩展;讨论了算法的复杂度,并作了试验比较。     

一种基于粗糙集的朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类器的计算过程只有在完全数据库中才成立,而基于相似关系的粗糙集模型具有处理空值的功能,并且提供了属性离散化和约简技术,可以改善属性间的依赖关系。因此,将两种不同的软计算方法相结合,利用粗糙集合理论先把决策表补齐,再对数据进行约简,然后结合朴素贝叶斯分类器,得出分类结果。实验证明这种方法不仅简化了数据和模型的规模,也具有对不完全数据的分类能力。     

基于贝叶斯网络的中医辨证系统

将贝叶斯网络运用于中医辨证系统的研究,以更加量化中医辨证诊断系统.通过将中医体系中的916个证候,51项证素及其构成的1700条证名构成中医辨证贝叶斯网络的节点集,初步建立起中医辨证数据库并通过网络学习,形成中医辨证贝叶斯网络结构及概率表.利用建立的贝叶斯网络中医辨证系统,进行数据计量分析、推理验证证候—证素—证名间的关系,其结果与中医专家经验有很高的吻合性,尽管其仍未能全面反映中医辨证的思维能力.所以贝叶斯网络是对中医辨证进行信息挖掘处理的一种较好方法,可应用于中医人工智能辨证系统的建立.     

基于灰色关联分析的路段行程时间卡尔曼滤波预测算法

为改善卡尔曼滤波用于时间序列预测时的自适应性能，提出基于灰色关联分析的路段行程时间实时预测算法．首先，利用灰色理论对行程时间序列的各影响因素进行灰色关联分析，根据灰色关联度的大小来选取路段行程时间的主要影响因素，由此建立相应的动态方程．在此动态方程基础上，通过卡尔曼滤波递推进行路段行程时间预测．文中利用深圳某交通干道上的实测行程时间进行仿真实验，结果表明该算法的综合预测性能优于常规卡尔曼滤波方法，可应用于正常交通流状况下的路段行程时间预测．     

基于少量示例的个性化Web信息自动获取系统

基于关键词的搜索引擎满足了人们一定的需要,但由于其通用的性质,并不能满足用户的个性化需求,为此,设计并实现了一个基于示例的个性化Web信息自动获取系统.该系统采用了一种新的基于少量Web示例网页和语料库词频统计的特征抽取算法和过滤阈值设定方法.实验结果表明,较基于关键词的搜索引擎而言,该系统能充分考虑用户的兴趣偏好(示例),长期、主动地向用户提供更加准确的Web信息获取服务.     

全路网改进动态O-D反推模型

针对动态O-D矩阵在全路网中难以直接获得的问题,提出了一种改进的反推模型。首先提出了以最小化观测值与反推值偏差的绝对值之和作为目标函数的路口参数优化模型,并采用遗传算法求解,设计了编解码方案。将反推得到的路口转向流量和流量检测系统中得到的路段流量共同作为已知量,建立了其与全路网动态O-D矩阵的动态关系,增强了系统的静定性。以反推值与最优历史值的偏差作为状态变量,建立了基于Kalman滤波的状态空间模型,并采用扩展Kalman滤波求解。仿真结果表明,模型和算法具有较好的精度、效率和鲁棒性。     

基于Bayesian网络的电子商务网站质量管理模型

电子商务网站的质量对电子商务的成功有直接的影响。该文建立了一个动态的、客观的电子商务网站质量管理模型,讨论了电子商务网站质量的主要因素、属性以及子属性,形成了指标体系;应用B ayes ian网络原理,建立了基于B ayes ian网络的网站质量管理模型。该模型基于用户感知的质量,以总质量作为中心结点,可以直接测量的质量子属性为网络根结点。利用该模型的前向推理和后向推理,既可以对电子商务网站质量进行评估,又可以进行网站的质量管理。