最新刊期

摘要：针对Internet系统,通过对流体流模型的分析,提出了一个新的预测模型.该模型形式简单，参数的计算相对容易,并且能根据当前的网络情况有效的预测拥塞窗口的变化.结合动态矩阵控制 (Dynamic Matrix Control,DMC) 理论,提出了一种新的主动队列管理算法——DMCAQM 算法,给出了DMCAQM 的详细设计过程,稳定性分析和参数选取原则.大量不同网络环境的仿真实验表明DMCAQM 算法是有效的.与PI、RaQ 和REM 等算法相比较,DMCAQM 有收敛速度快、队列抖动小的优点.同时,由于DMCAQM 的采样间隔相对较大,而算法实现简单,所以计算量小,占用的路由器资源更少.  

摘要：结合第2类双边装配线平衡问题(TALBP-2)的特点，提出了一种改进蚁群算法.针对TALBP-2中操作间的序关系，对分配至同一个边工位中相邻的两项操作间定义了一种新的信息素；提出了一种新的定界策略，根据所得的最好解，减小工位时间的上界，利用已分配工位的平均实际作业时间界定工位时间的下界，缩小蚂蚁的搜索空间；针对TALBP-2提出了一种新的操作分配准则，根据所定义的3种理想操作的优先分配权限分配操作；提出了一种边工位确定原则，平衡两边工位时间的增加速度.算例的比较结果表明算法有较好的求解效果和稳定性.  

摘要：面向网络分析应用中复杂条件约束下的最短路径求解问题，引入几何代数进行网络分析算法构造.建立了基于几何代数的网络模型和双边搜索算法，以寻找经过指定必经节点且弧段最少的最短路径求解为例，进行了算法实现.基于道路网络数据的分析显示，本算法利用外积运算直接判断约束节点，算法具有更好的通用性和较少的路径遍历次数，且在多对多路径求解及多用户并行求解上具有优势.  

摘要：诱发电位少次提取对于研究大脑活动规律以及临床诊断等具有重要意义.根据脑电信号的特点，本文提出一种基于联合稀疏表示的双次诱发电位信号估计算法.利用诱发电位信号的准周期性和自发脑电信号的随机性，该算法将脑电信号看作为相似成分和相异成分的叠加.神经系统通过相同刺激产生的诱发电位主要在潜伏期和波幅两方面发生变化，因此该算法利用平均诱发电位进行建模，得到稀疏字典，通过联合稀疏表示算法实现双次诱发电位信号的提取.实验结果表明，该算法和其他算法相比获得了更好的效果.  

摘要：本文针对多目标优化问题Pareto最优解集合(PS)的分布特点，构造了一种基于新的子任务划分方法的合作型协同进化模型，并将该模型引入人工免疫系统中，提出了一种基于合作模型的协同免疫多目标优化算法(A Cooperative Immune Coevolutionary Algorithm for Multiobjective Optimization,CICAMO).CICAMO算法运用Tchebycheff分解方法进行子种群划分，然后对各个子种群建立线性概率统计模型分段逼近整个PS，在抗体繁殖上结合了克隆选择和模型采样两种方式.实验结果表明，CICAMO算法在求解质量和收敛速度上均表现良好，尤其对于决策变量非线性相关的多目标优化问题，性能尤为突出.  

摘要：为了提高基于Internet的网络控制系统中随机时延的预测精度,提出了基于经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)与最小二乘支持向量机(Least Squared Support Vector Machines,LS-SVM)的一步时延预测方法.首先利用EMD将时延序列分解成若干个本征模式函数分量,分解后的分量去除了原始时延序列的长相关性,同时突出时延序列不同的局部特征.然后根据各个分量的变化规律,选择不同的LS-SVM模型分别进行预测.最后将各分量的预测值叠加得到最终的预测值.仿真结果表明本文方法具有较高的预测精度.  

摘要：为了研究无约束环境下长时间可视跟踪问题,提出了一种在线学习多重检测的对象跟踪方法.该方法以随机蕨作为基础检测器结构,通过在线学习的方式,将目标对象的整体和局部表观,以及由场景学习中发掘的同步对象同时作为检测学习的基础数据,该检测器因而具备了对这多种对象的独立检测能力.由于其各个检测部分发挥了各自不同的作用,本文从测量的角度将检测器对这三种对象检测的结果进行融合,通过计算检测关于目标的配置概率进而确定目标位置,实现对象跟踪任务.基于真实视频序列的实验结果验证了本文方法的有效性和稳定性,以及较现有的跟踪方法在跟踪性能上的提高.  

摘要：针对环境振动能量较小、振动源频带较宽导致压电能量收集系统输出功率较低的问题，探究了悬臂梁式结构能量收集系统采用并联或串联电感优化统输出功率的方法和特性，分析了不同并、串联电感值对输出功率的影响.鉴于压电悬臂梁的工作频率较低，匹配电感值较大，采用无损模拟电感进行了实验验证.理论分析与实验结果均表明，在不同的激振频率下对应不同的匹配电感值，在偏离谐振频率附近也可获得与谐振状态几乎相同的最大输出功率，从而拓宽了工作频率，提高了压电振动能量收集系统的能量收集水平.当激振频率分别是谐振频率的0.8和1.2倍时，并联或串联电感获得的最大输出功率分别是无电感纯电阻负载的26.4倍和18.2倍.  

摘要：现有的视觉替代方法均是在特定环境中,通过目标识别获得映射特征,缺少普遍的适用性.针对这一问题,提出了一种基于注意模型的视觉替代方法.利用人眼的视觉特性,提取图像的感兴趣区域,并根据听觉显示的基本原理,提出了将感兴趣区域的位置、尺寸和颜色映射为音符响度、音长和音调的PSC映射方法.实验结果表明:将图像中引起视觉注意的区域映射为电子音符,符合人类视觉认知过程,有利于盲人获得外部环境的重要信息,降低了盲人训练和学习的难度,并且听感良好,不会造成听觉疲劳.  

摘要：针对传统l-多样性模型仅考虑等价类中敏感值形式上的差异，而忽略敏感值的敏感度差异，且难以抵御一种新的攻击方式——敏感性攻击的问题，提出了一种使用逆文档频率IDF度量敏感值的敏感度的方法，并使用属性分解的方式构造敏感组，以避免多敏感属性数据表的QI属性泛化造成的高信息损失.同时，还提出了一种面向敏感性攻击的多敏感属性(l₁,l₂,…,l_<em>d)-多样性隐私保护算法MICD，该算法通过敏感度的逆聚类实现敏感组中敏感值的敏感度差异，以提高多敏感属性数据表抵御敏感性攻击的能力.实验结果表明，MICD算法能够较好的抵御敏感性攻击，且具有较小的信息损失量.  

摘要：现有的推荐算法很难对没有任何记录的冷启动用户或者历史记录稀疏的用户给出准确的推荐，即用户的冷启动问题.本文提出一种基于受限信任关系和概率分解矩阵的推荐方法，由不信任关系约束信任关系的传播，得到准确且覆盖全面的用户信任关系矩阵，并通过对用户信任关系矩阵和用户商品矩阵的概率分解联合用户信任关系和用户商品矩阵信息，为用户给出推荐.实验表明该方法对冷启动用户和历史记录稀疏的用户的推荐效果有较大幅度的提升，有效地解决了用户的冷启动问题.  

摘要：并行交替采样系统的性能依赖于各通道的精确配合，相对于传统单通道采样系统，其面临更多的系统误差源.未补偿的失配误差将导致采样波形非线性失真、输出信噪比降低以及无伪峰动态范围损失等.本文提出了一种新的并行交替采样系统误差校正方法，在频域利用相邻频率点输出矢量对应信号子空间的旋转关系和正交投影矩阵的唯一性，实现增益误差以及时基误差的精确估计.该方法无需迭代，估计精度较高，对噪声以及偏置误差稳健，并且可以同时完成信号重构.仿真数据的处理结果验证了本文方法的有效性.  

摘要：在问答系统问句分类研究中，对问句特征进行组合有助于构造高效的问句分类器.针对当前问句分类中的特征组合问题，提出一种基于差异性和重要性的特征组合 (Diversity and Importance based Feature Combination,DIFC)方法.通过计算待组合特征与当前特征组合的错分差异度和正分差异度，以及待组合特征本身的重要度，从候选特征集中动态获取优化的特征组合.在哈工大中文问句集上对词袋绑定特征进行组合的实验结果表明,与其他特征组合方法相比，DIFC方法灵活高效，准确率更高.  

摘要：形式概念计算是形式概念分析的重要研究内容之一.本文提出一种利用属性拓扑进行概念计算的可视化算法.该算法将属性拓扑以顶层属性为核心分解为若干子拓扑，利用可视化全路径搜索得到当前子拓扑的所有概念，进而得到该背景下的全概念集.该算法使概念计算精准并易于实现.  

摘要：高维多目标优化问题普遍存在且非常重要，但是，已有的解决方法却很少.本文提出一种有效解决该问题的融入决策者偏好的集合进化优化方法，该方法首先基于决策者给出的每个目标的偏好区域，将原优化问题的目标函数转化为期望函数；然后，以原优化问题的多个解形成的集合为新的决策变量，以超体积和决策者期望满足度为新的目标函数，将优化问题转化为2目标优化问题；最后，采用多目标集合进化优化方法求解，得到满足决策者偏好且收敛性和分布性均衡的Pareto优化解集.将所提方法应用于4个基准高维多目标优化问题，并与其他2种方法比较，实验结果验证了所提方法的优越性.  

摘要：分类算法是机器学习和数据分析中重要的算法.当需要对分类算法本身以及算法的输入数据进行隐私保护时，就出现了分类算法安全评估问题.针对现有的分类算法安全评估协议效率较低的问题，文章给出了一种基于代数决策图和线性多分支程序的解决方案.首先，设计了基于代数决策图的安全函数评估协议，用以安全评估决策函数；其次，引入了线性多分支程序的概念，用其对分类算法进行表示.最后，借助线性多分支程序和基于代数决策图的安全函数评估协议，给出了一个私有线性多分支程序的安全评估协议.对新的协议的正确性和安全性进行了分析和证明.实验数据表明，与原有的解决方案相比，新的协议在效率上有明显的提高.  

摘要：本文对Plateaued函数的谱支撑集的结构与性质进行了深入研究，给出了r阶Plateaued函数的全体非0谱值点集合与线性结构集的维数之间的关系.利用谱指标对2阶Plateaued函数和4阶Plateaued函数的自相关性进行了详细分析，给出了其自相关系数的分布.分析了r阶Plateaued函数的谱支撑集和零谱值点集的结构特征，给出了多个r阶Plateaued函数的谱支撑集在不相交时自相关系数之间的关系以及谱支撑集与函数平衡性的关系.  

摘要：国际热核试验反应堆ITER和国内今后要建造的聚变工程实验堆CFETR上的CICC导体，将运行在大电流快速励磁的瞬变复杂磁场中，这使得中心螺线CS磁体上的导体会遭受10T以上的磁场冲击，目前已采用铌三锡(Nb₃Sn)材料，但应变对Nb₃Sn导体临界性能退化作用的研究还在探索中，同时更缺乏导体绞缆级扭距序列和股线接触特性对耦合损耗影响的实验分析研究.为此，在周期载荷模拟应变情况下，开展了不同扭距序列和导体接触电阻对耦合损耗作用的探索.研究分析表明，相对于经典耦合损耗和频谱损耗计算模型，由导体扭距序列比和接触电阻作用组合分析模型，计算获得的耦合损耗误差较小，与测试值最接近.结果显示采用扭距序列比和接触电阻组合的计算方法能取得较满意效果.  

摘要：雾是影响毫米波通信系统性能的典型气象条件之一.针对传统经验模型无法精确预测多径效应下的电波传播问题，给出了基于抛物方程的雾衰减预测模型.以自由空间雾特征衰减的预测为例，将本文模型与Rayleigh近似及经验模型的计算结果进行对比，验证了该方法的可靠性.最后将该模型应用于预测35 GHz和94 GHz毫米波在分别含有平流雾和辐射雾的复杂环境中的传播特性，仿真结果表明该模型有效地反映了地形绕射、地表反射等对电波传播的影响，为快速准确地预测复杂地理环境及特殊气象条件中的电波传播特性提供了一种有效的预测模型.  

摘要：环形桁架可展开天线的型面由一系列面片拼合而成，其电性能由这些面片的大小和形状决定.本文针对环形可展开天线型面周期性几何逼近误差导致天线远场方向图存在电平较高的栅瓣的问题，提出了通过破坏误差周期性来消除其对电性能影响的方法.首先，分析了型面几何逼近误差的周期性及其对天线电性能的影响；其次，提出两种消除型面几何逼近误差周期性的方法，一是在径向引入破坏因子，二是改变型面环向轮廓形状；最后，建立优化模型，求出同时满足用户电性能和结构要求的网面分环数和破坏因子.数值仿真表明本文提出的型面优化设计方法既能在保证天线增益的条件下消除栅瓣，又不导致天线结构过于复杂.  

摘要：海上目标随海面颠簸导致姿态变化，引起回波功率调制效应，导致回波多普勒体现时变和非平稳特性.为此，本文将微多普勒理论应用于海杂波中弱目标检测，提出一种基于高斯短时分数阶Fourier变换(GSTFRFT)的海面微动目标检测方法.首先，建立海面目标的平动和三维转动回波模型；然后，基于海尖峰判别方法对回波信号进行数据筛选，改善信杂比，并采用GSTFRFT对微动信号进行增强处理，利用海面目标与海杂波的微动特征差异设计恒虚警检测方法；最后，通过GSTFRFT域滤波，提取信号的微动特征并得到瞬时频率.实测雷达数据仿真结果验证了算法的有效性，具有在强海杂波中检测微弱目标的能力.  

摘要：电磁相关法流量测量传感器以其独特的结构在两相流或多相流流量测量领域有着广泛的应用前景.通过建立该传感器励磁线圈在测量区域的磁场理论模型,并对不同轴向长度的励磁线圈的磁场进行数值仿真,运用磁场评价指标分析确定励磁线圈的轴向长度,为该传感器的励磁线圈轴向长度的设计提供参考依据并为之实现奠定基础.  

摘要：本文提出一种兼顾性能与功耗的cache最优参数检索算法.通过运行时反馈的cache评价指数,预测校正cache参数检索空间与检索顺序，在保证检索效率的同时，提高结果的准确率.该算法可以减少穷举法近80%的迭代次数；同时以损失部分效率为代价，提高降维检索法13.4%的全参数准确率以及40%的容量参数准确率.  

摘要：图像语义标注是图像语义分析研究中的一个重要问题.在主题模型的基础上，本文提出一种新颖的跨媒体图像标注方法来进行图像间语义的传播.首先，对训练图像使用主题模型，抽取视觉模态和文本模态信息的潜在语义主题.然后，通过使用一个权重参数来融合两种模态信息的主题分布，从而学习到一种融合主题分布.最后，在融合主题分布的基础上训练一个标注模型来给目标图像赋予合适的语义信息.在标准的MSRC和Corel5K数据集上将提出的方法与最近著名的标注方法进行比较实验.标注性能的详细评价结果表明提出方法的有效性.  

摘要：针对瞬时欠定盲源信号分离问题，提出一种四阶累积张量分解算法.首先构建观察信号四阶累积协方差，依据源信号具有相互独立且均值为零的性质，对累积协方差化简并扩展到张量域，得到四阶累积张量.采用分层交替最小二乘算法对四阶累积张量进行非负库克分解，求得非负库克模型的参数，同时获得非负混合矩阵并求其伪逆，最终估计出源信号.选用真实的语音信号和生物信号进行仿真实验，结果表明该方法提高了源信号和非负混合矩阵的估计性能.  

摘要：提出了一种新的模式分类器，即广泛权重的最小二乘孪生支持向量机.该支持向量机在正、负两类样本上广泛地增加权重，很好地抑制了交叉噪声样本对数据分类的影响.其次，根据间隔最大化原理，该支持向量机在目标函数上增加了一个正规化项，实现结构风险最小化和避免在求解该目标函数时可能对病态矩阵求逆的处理.同时，提出了利用一种指数函数计算训练样本的密度来获得样本权重值的算法.该算法能够有效缩减计算权重的时间，且具有较强的鲁棒性.实验证明本文提出的广泛权重的最小二乘孪生支持向量机能够实现高精度和高效率的分类效果，而且特别适合于含有交叉噪声样本的数据集分类.  

摘要：现有机会路由选择未考虑数据流的分布，可能使候选节点空闲或过载，导致网络吞吐量提升有限.本文将多并发流的机会路由描述成一个凸优化问题，基于对偶和子梯度方法，提出分布式联合候选节点选择和速率分配的多流机会路由算法(Opportunistic Routing for Multi-Flow，ORMF).该算法迭代进行流速率分配，并在速率分配过程中完成候选节点选择.实验结果表明，与基于期望传输次数和期望任意传输次数指标的机会路由相比，ORMF平均可提高33.4%和27.9%的汇聚吞吐量.  

摘要：提出了一类新的周期为p^m+1qⁿ⁺¹,p和q为不同的奇素数,m和n为正整数的广义分圆序列,并计算了该序列的线性复杂度.新构造的序列具有平衡的优点.  

摘要：提出了一种多目标形式的空间映射算法，并将其应用于微带滤波器的优化设计问题.该算法没有采用ADS仿真软件进行粗糙模型的计算，而是采用多目标粒子群算法结合矩阵数值计算的形式，优化计算微带线的S参数，并应用神经网络映射粗糙模型与精确模型的仿真结果，由粗糙模型和神经网络推测出精确模型的帕累托最优解集.  

摘要：作者在另一文中，基于Lawry的不确定模型，提出了一种新的非经典命题逻辑，称为同主语同标签Vague命题的Lawry逻辑.本文又扩充了它的研究对象，利用乘积和加法算子(下确界和上确界算子)引入了同标签Vague命题的Lawry乘-加(Lawry下-上确界)真度的概念，并给出了它们的逻辑规律.由此，本文又提出了新的非经典命题逻辑，称为同标签Vague命题的Lawry乘-加(Lawry下-上确界)逻辑.这两种非经典逻辑不仅新颖，而且相比Lawry的不确定模型适应面更广.  

摘要：可逆逻辑作为量子计算，纳米技术，低功耗设计等新兴技术的基础，近年来得到了越来越多的关注和研究.然而，大多数可逆逻辑综合方法对函数真值表表达形式的依赖使得综合电路规模受到了限制.决策图作为一种更加简洁的布尔函数表示方法，其为可逆逻辑综合提供了另一种途径.本文基于Kronecker函数决策图(KFDD)提出了一种适合于综合大规模电路的综合方法.该方法利用KFDD描述功能函数，以局部最优的方式从三种节点分解方法中寻找最优分解方法，并根据Kronecker函数决策图中不同类型的节点构建相应的可逆逻辑电路模块，最后将各节点替换电路模块实现级联得到结果电路.以可逆基准电路为例，对该方法进行了验证.实验结果表明，该方法能以较低的代价实现对较大规模函数的可逆逻辑电路综合.  

摘要：提出一种适用于低压快闪存储器的电流模式的低压灵敏放大器.该灵敏放大器在基准电流产生电路中使用电阻电流镜代替传统的晶体管电流镜，使得基准电流产生电路的工作电压减少了一个阈值电压，从而降低灵敏放大器的工作电压.位线电压控制电路中运算放大器的使用减少了由于温度和工艺变化所引起的位线电压变化，进而提高读取操作的精度.采用中芯国际90nm工艺设计，提出的灵敏放大器在1.2V电源电压时的读取时间是14.7ns，相对于传统的结构，单个灵敏放大器的功耗被优化了13%.  

摘要：针对热连轧机组中同步电动机主传动的交-交变频调速系统，定量分析了同步电机负载经由交交变频器对变压器供电网侧产生的谐波影响.分别对不同的负载参数、变压器原副边电感量和变流装置的进线电抗器参数的情况进行了仿真分析.同时，对大型多组交交变频器移相组合式供电进行了数据移位方式仿真.并且对交-交变频器和交-直-交变频器所产生的谐波干扰进行了对比分析.仿真结果表明调节变压器原副边电感量再结合移相组合式供电的方法可以有效地降低大型同步机负载对供电网侧的谐波干扰，并使得总谐波率在各相中分布趋向均衡.