基于互易点学习的LPI信号开集识别

针对现有采用时频图结合深度学习模型对低截获概率(low probability of intercept, LPI)雷达信号识别的方法在开集场景下会失效的问题, 提出一种基于互易点学习(reciprocal point learning, RPL)和阈值判断的雷达信号开集识别方法。通过RPL对特征空间进行优化, 使已知类和未知类信号样本在特征空间中分布不同, 最后确定合适的阈值进行开集识别。根据时频图的特点, 在特征提取网络中加入注意力机制使网络更关注图像能量聚集的有效部分。实验结果表明, 该方法在开放的电磁环境条件下具有良好的适应性。     

基于灰值区间的微阵列模拟数据生成算法

针对微阵列芯片数据采集量大、 获取成本高的问题, 提出一种新的基于灰值区间的微阵列模拟数据生成算法. 该算法通过灰值度量的方式模拟微阵列数据中基因的差异表达属性, 结合聚类分析方法创建聚类隧道, 进而产生与原始数据具有相似数理分布及生物学意义的模拟数据. 采用模拟数据和真实生物数据对算法进行实验验 证与分析, 实验结果表明, 基于灰值区间理念与聚类隧道产生机制生成的模拟数据是有效且可靠的.     

P2P文件搜索系统中基于标签的文件搜索方法

针对点对点(P2P)文件搜索技术存在网络带宽消耗大和查询速度慢等问题, 为专用的P2P系统设计一种基于标签的文件搜索方案. 该方案给出了将系统底层每个节点所控制的相关文件上传到中间层子服务器, 及将顶层中央服务器接收到的文件查询转发到相关子服务器的方法, 并运用标签优先顺序技术实现了查询的快速转发.
性能评估结果表明, 基于标签的文件搜索方法在转发查询过程中, 必须检测的标签个数由一个很小的常数界定, 从而节省了系统的网络带宽, 提高了文件的搜索速度.     

基于Web的数据库查询方法

目的 在基于Ｗｅｂ的数据库查询方法中,选择一种适合实际情况的方法进行系统开发。方法 用定性和定量相结合的方法,对查询机制的结构进行定性分析,将指标量化并进行评价。结果 得到结合实际情况的数据库查询方法的最终评价值,从中选择最优的查询方法。结论根据性能指标权值表,按照实际情况进行调整,能比较准确地选择出符合实际环境的最佳方法。     

论新闻自由与隐私权的冲突

新闻自由与隐私权在塑造完整的人格权方面具有某些相同的功能,然而在实践中二者更多地表现为冲突的一面。本文着重探讨新闻自由与隐私权冲突的原因,并在分析新闻自由与隐私权冲突本质的基础上,对如何解决它们的冲突提出了可行性方案。     

VANET信息广播模型定量验证方法

针对车用自组网络(VANET)中信息的发送与接收具有随机性和不确定性,且VAENT节点具有高速移动、拓扑变化快的特点,提出一种基于模型检测的定量验证方法.采用区间概率实时自动机(IPTA)模型表示VANET中的节点,使用区间概率表示自动机状态转换的概率,以提高VANET广播协议信息传递的可靠性,并对VANET中信息广播发送与接收的成功概率进行验证,证明该方法的可行性.     

基于改进粒子群算法的云计算服务部署优化

针对云计算资源有限,传统穷举搜索算法求解效率低的问题,提出一种基于改进粒子群算法的云计算服务部署优化方法.首先对云计算服务部署问题进行分析,将其转换成一个多目标组合优化问题,并建立相应的数学模型;然后采用全局搜索能力强的粒子群算法对数学模型进行求解,并针对标准粒子群算法收敛速度慢、存在早熟现象进行改进;最后通过仿真实验验证其可行性.实验结果表明,该方法可以快速找到最优的云计算服务部署方案.     

一种基于上下文规则的词义消歧算法

针对一词多义现象, 提出一种基于上下文规则的词义消歧算法(CR-WSD), 该算法以定义消歧规则的方式确定多义词在文本中的具体含义, 利用WordNet中知识结构和上下文关系进行语义选择, 完成词义消歧. 用Senseval 3中的全文作为测试集, 实验结果表明该算法能有效地实现词义消歧.     

基于半监督的模糊C-均值聚类算法

通过将半监督学习的思想引入到模糊C-均值聚类方法中,提出一种基于半监督的模糊C-均值聚类算法,有效解决了模糊C-均值聚类算法随机选取初始聚类中心导致聚类结果局部收敛的问题,能客观获取最佳聚类数目和初始聚类中心.实验结果表明,与传统模糊C-均值聚类算法相比,基于半监督的模糊C-均值算法在一定程度上减少了迭代次数,降低了对初始聚类中心的依赖性.     

基于产品全生命周期的产品设计资源管理信息系统

在研究了设计资源管理架构下的产品数据建模、设计仓库建立、组织和建模的基础上,提出具有行业特点的设计资源管理系统的方案,实现了基于知识库的产品全生命周期的产品设计资源管理。