基于嵌入式ARM9-Linux网络视频监控系统的设计与实现

基于ARM9和嵌入式Linux操作系统,对Linux内核gspca驱动程序进行了移植,配置了支持mjpg - streamer和uvcvideo的基础连接库,编译、移植mjpg - streamer软件包,实现了一个易搭建,易配置,通用性好,能让客户机通过浏览器实时监控远程目标的网络视频监控系统,可以用在无人值守的仓库、大规模的森林以及高速的交通工具.     

图的局部连通性与上可嵌入性

研究局部连通图中支撑树的变换. 给出L.Nebesk定理的一个新证明, 并将其推广得到一类新的上可嵌入图.     

基于模糊支持向量的多标签分类方法

单实例多标签分类是指一个样本拥有多个标签的分类问题,对此提出了一种基于半模糊核聚类和模糊支持向量机的多标签分类算法.该算法采用一对一分解策略将多类多标签数据集分解为多个两类双标签数据子集,在每个子集上训练两类双标签模糊支持向量机.为提高分类器的性能引入了半模糊核聚类技术.实验结果表明,与现有的一些算法相比新算法具有其优...     

用于联盟链的布隆过滤器优化

布隆过滤器常用于联盟链Hyperledger Fabric状态数据库LevelDB的读性能优化,但布隆过滤器本身存在误报现象,且LevelDB只能对布隆过滤器进行统一配置而无法自适应调整。为此,提出一种单元化的部分计数式布隆过滤器（partial counting Bloom filter,PCBF）构造方案,设计可并行计算的元素插入与查询机制并结合双重哈希及非加密哈希来实现快速插入与查询;基于开启过滤器单元与访问次数构建排序字符串表优先级,使用时间片轮询算法对过滤器单元进行自适应调整,实现了资源的合理分配。实验结果表明： PCBF具有较高的插入效率,并能减少20%左右的误报数量,适用于联盟链的高并发场景。     

基于特征选取与树状Parzen估计的入侵检测

针对目前网络空间安全形势快速变化带来的新风险和新挑战, 提出一种基于相关性分析的特征选取和树状Parzen估计优化的入侵检测方法。首先, 通过基于相关性分析的数据特征选取方法对数据维度进行压缩。其次, 对原始数据集进行特征筛选, 生成新的特征子集。最终, 使用序列模型优化算法中的树状Parzen估计算法对随机森林算法进行模型优化。实验结果表明, 相比其他应用机器学习算法的入侵检测方法, 所提方法在提升综合性能的同时拥有更高的检测效率, 有效地提升了入侵检测技术的实用性。     

路由查找技术的分析及研究

从数据结构的角度分析各种路由查找技术的原理.并针对IPv6可聚类的全局单播地址,提出面向IPV6的路由查找算法.通过研究对比各种路由查找技术及其优化策略,为实际工作提供理论依据.     

无线传感器网络中簇树骨干网的维护和更新算法

无线Adhoc传感器网络中的路由设计将能效高放在首位,设计用于路由基础的高效能簇树骨干网是延长网络寿命很有效的方法.文中利用图论中极大权独立集和根树的概念给出一种求簇树骨干网的EACT算法及对该骨干网的维护和更新算法.并通过仿真结果表明算法的有效性.     

基于LMKL和OC-ELM的航空电子部件故障检测方法

针对航空电子部件故障样本获取困难以及检测准确率不高的问题,提出基于局部多核学习(localized multiple kernel learning, LMKL)和一类超限学习机(one-class extreme learning machine, OC-ELM)的故障检测方法。仅运用正常状态的小样本数据,给出了LMK-OC-ELM的数学表达形式,并在不同的门模型下推导了LMK-OC-ELM中局部核权重的优化方法;在获取局部核权重的基础上,定义了离线故障检测所需的统计检验量与阈值,以便工程实现。将所提方法应用于某型接收机,结果表明,在训练时间可控的前提下,与4种常见的一类分类(one-class classification, OCC)算法相比,所提方法可均衡地提高召回率、查准率和特异度,以LMK-OC-ELM-sig为代表,其在F1、曲线下方面积(area under curve, AUC)、G-mean和准确率4个指标上,比最近提出的局部多核异常检测(localized multiple kernel anomaly detection, LMKAD)方法分别提高了1.60%、1.57%、1.53%和2.23%。     

基于树型空间的三维树木模型匹配

为解决三维树木模型的检索具有正确率低、检索效率低、描述不匹配等问题,提出一种基于树型空间的三维树木模型匹配方法。该方法通过构建三维树木模型数据集的树型空间,辅以主轴匹配,轮廓匹配,枝干匹配等方式,经过树型空间中欧氏距离和测地线度量差异值,逐步匹配到相应的三维树木模型,该方法分别在通用模型数据集和自我设计的模型数据集进行了匹配性实现,结果表明可以较大幅度提升树木模型匹配的准确率,利于三维树木模型的大规模检索和重用。     

A buffer insertion and simultaneous sizing timing optimization algorithm

A path-based timing optimization algorithm for buffer insertion and simultaneous sizing is proposed. Firstly, candidate buffer insertion location and buffer size for each branch in a given routing path were obtained via localized timing optimization. Then, through evaluating each potential insertion against design objectives, potential optimal buffer insertion locations and sizes for the whole routing tree were determined. At last, by removing redundant buffer insertion operations which do not maximize S （ so ）, given timing requirements are finally fulfilled through minimum number of buffers.