融合互近邻和可信度的K-近邻分类算法

文章提出一种融合互近邻和可信度的K近邻算法,根据互近邻的概念删除噪声数据;利用由近邻诱导待分类样本标签的可信度,避免待分类样本近邻中大类吃小类的概率。该算法不仅可以减小噪声数据对分类的影响,而且一定程度上增强了K近邻分类算法的稳定性。该算法在UCI标准数据集上进行了测试,性能相当或优于其他分类器。     

基于ADXRS6XX陀螺仪高速数据采集系统的研究与设计

针对由多通道运算放大器配置适当电阻网络的方法实现传统的单端/差分转换电路，这种电路存在输出信号不是全差分信号且不具有严格的反相性和同时性、会降低差分式 AD 采样精度等缺点。设计一个来自ADXRS622陀螺仪传感器的单端信号，经抗混叠滤波和 THS4531全差分驱动器调理后，由差分式 AD 转换器ADS8317和DSP完成的数据采集。实验结果表明所设计的调理电路方案可行，确保系统的精度，提高ADC性能。     

一个常数对基于证书聚合签名方案

基于证书公钥密码体制是新近提出的一类新型公钥密码体制，它克服了基于身份密码体制的密钥托管问题和传统公钥密码体制下的证书管理问题。聚合签名是一种可将不同签名者对不同消息的签名聚合成一个单一签名的数字签名技术。然而，在聚合签名的验证过程中，随着聚合人数的增加，运算量也线性地增加。本文利用双线性对和Computational Diffie-Hellman困难性问题构造了一个常数对运算基于证书的聚合签名方案。     

无线mesh网络的安全组播虚拟网映射轻方案

为保证面向组播服务的虚拟网映射到无线mesh网导致的数据包丢失率低于一定服务质量需求,提出一个解决具有可靠性约束的虚拟网安全组播映射到有损链路的无线mesh网的轻方法.通过伺机转播和VEWL算法,在满足相应应用可靠性约束的同时减少虚拟网的激活时间,进一步提高网络资源的利用率;结合文[9]的无线mesh网密钥管理新方案,实现安全组播服务.以NS2进行仿真实验,结果表明,该方法优于纯粹的广播或单播解决方案.     

基于肌肉控制的拇指腕掌运动学模型

针对拇指运动结构的复杂性，建立拇指骨骼模型及拇指腕掌关节肌肉控制机制。在基于人手生理解剖结构建立模型的过程中，考虑拇指腕掌关节的特殊性，通过控制肌肉收缩实现腕掌关节的灵活运动。实验结果表明，所建立的控制机制能较好地仿真拇指腕掌关节的环绕运动，运动符合生理特征，具有较好的真实感和自然性。     

基于信息熵的懒散关联分类方法

懒散关联分类针对每个待分类实例的特征进行分类关联规则的挖掘，通常能取得较高的准确率。然而，由于某些数据集中存在一些质量不好的特征，将影响懒散关联分类的准确率。此外，分类耗时较长是懒散关联分类另一个缺点。针对上述问题，提出了一种基于信息熵的懒散关联分类算法。该算法以信息熵度量属性值的质量，仅选取每个待分类实例中最好的k个属性值，将得到规模较小且与待分类实例紧密相关的训练子集，从中高效挖掘到高质量的规则。实验表明，与懒散关联分类相比，基于信息熵的懒散关联分类方法提高了分类准确率，并极大减少了运行时间。     

基于邻域互信息最大相关性最小冗余度的特征选择

特征选择是一种重要的数据预处理步骤，其中互信息是一类重要的信息度量方法。本文针对互信息不能很好地处理数值型的特征，介绍了邻域信息熵与邻域互信息。其次，设计了基于邻域互信息的最大相关性最小冗余度的特征排序算法。最后，用此算法选择前若干特征进行分类并与其它算法比较分类精度。实验结果表明本文提出算法在分类精度方面且优于或相当于其它流行特征选择算法。