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。     

基于神经网络数据融合的目标跟踪简化算法

分析了基于神经网络数据融合的目标跟踪算法 ,指出了传统的融合算法计算量大 ,神经网络目标向量不易选取等缺点 ,并提出了一种简化的算法。应用理论分析和蒙特卡洛仿真方法 ,对标准卡尔曼滤波算法和简化的滤波算法进行了比较 ,并给出了均方根误差的统计值。该简化算法原理简单 ,数据处理量小 ,速度快 ,误差小 ,特别适用于多传感器的处理 ,将融合结果反馈给单传感器 ,可提高各单传感器的跟踪精度     

多方法融合来解决人脸检测中的光照补偿

人脸检测有广泛的应用前景,但目前的许多检测算法对光照有一定的要求,过亮、过暗或偏光现象的存在使检测率急剧下降。本文提出一种多方法融合的思想来解决光照补偿问题,并给出了基于空域和频域的几种具体的解决方案。实验表明,这种多方法融合的思想能有效地解决人脸检测中的光照补偿问题,使人脸检测率得到明显的提高。     

Dynamic Latent Class Model Averaging for Online Prediction

We consider the problem of online prediction when it is uncertain what the best prediction model to use is. We develop a method called dynamic latent class model averaging, which combines a state‐space model for the parameters of each of the candidate models of the system with a Markov chain model for the best model. We propose a polychotomous regression model for the transition weights to assume that the probability of a change in time depends on the past through the values of the most recent time periods and spatial correlation among the regions. The evolution of the parameters in each submodel is defined by exponential forgetting. This structure allows the ‘correct’ model to vary over both time and regions. In contrast to existing methods, the proposed model naturally incorporates clustering and prediction analysis in a single unified framework. We develop an efficient Gibbs algorithm for computation, and we demonstrate the value of our framework on simulated experiments and on a real‐world problem: forecasting IBM's corporate revenue. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

一种H．264／AVC去方块效应滤波算法

针对去方块效应滤波的边界强度判断争滤渡过程计算量大的情况,本文提出了一种新的去方块效应滤波算法,分别对边界强度判断和穗渡过程的算法进行优化。综合两部分的优化算法,通过实验结果得知,降低的算法复杂度乎均值达到了9．82％、峰值信噪比（PSNR）乎均值也增加了0．119dB。该算法既降低了算法的复杂度又改善了压缩后视频的质量。     

基于小波分析与卡尔曼滤波的网络流量估计和预测方法

将目标状态的小波变换系数向量描述为卡尔曼滤波方法的状态变量,进而建立了网络流量估计和预测模型,能够实现周期内的实时跟踪和动态多步预测.利用CERNET华中地区主干网的实测流量数据对该模型进行检验,所有检验周期网络流量预测值的相对误差均值为4.58%,表明网络流量估计和预测模型具有较强的适用性.     

锅炉汽包水位系统的自适应逆控制

要利用自适应逆控制的自适应性和系统辨识能力,提出了对锅炉汽包水位控制系统的自适应逆控制策略。由被控对象的逆对象组成的局部反馈回路可以有效地克服给水扰动以及汽包水位的另一主要扰动——蒸汽流量的扰动。同时,自适应建模所得的FIR滤波器可以跟踪对象的特性变化,由FIR滤波器所得的逆控制器可以使系统的实际输出在对象特性变化情况下跟踪参考模型的输出。仿真结果显示了自适应逆控制的自适应性和鲁棒性。     

多传感器全局最优加权观测融合Wiener信号滤波器

基于Kalman滤波,应用加权观测融合方法,对于带白色观测噪声的单通道ARMA信号,提出了全局最优多传感器观测融合Wiener信号滤波器。可统一处理信号融合滤波、平滑和预报问题。同集中式规测融合方法和分布式状态融合方法相比．不仅可获得全局最优Wiener信号滤波器,而且明显减小计箅负担,便于实时应用。一个三传感器加权观测融合仿真例子说明了其有效性。     

广义系统多传感器分布式融合降阶Kalman滤波器

对于带多传感器的广义线性离散随机系统,应用奇异值分解,将其变换为等价的两个降阶多传感器子系统,提出了基于变换后的状态融合器构造原始状态融合器的新的融合方法。应用Kalman滤波方法,在线性最小方差按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权融合准则下,分别提出了三种最优加权融合降阶广义Kalman滤波器。可统一处理融合滤波、平滑和预报问题。可减少计算负担和改善局部滤波精度。证明了三种融合器和局部估值器之间的精度关系。为了计算最优加权。提出了局部滤波误差协方差阵的计算公式。一个Monte Carlo仿真例子说明了其有效性。     

浅析虚拟社区知识共享中存在的问题及对策

分析了虚拟社区知识共享中存在的信息过剩和信任缺失问题,从制度和技术两方面探讨了解决问题的策略,阐述了在移动环境中运用协同过滤进行个性推荐的发展现状与改进方式。