检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林大学学报（工学版） 2009年第5期39卷 1331-1336页

作者：王冠军马光胜李光顺哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

在基于Horner展开的基础上给出了高层次数据流低功耗综合方法。对电路的函数描述进行转换,得到最终的多项式形式,并应用Horner展开。根据Horner展开的结果对数据流进行调度、分配、绑定。在综合的过程中考虑绑定和布局对电路实现的互连... 详细信息

在基于Horner展开的基础上给出了高层次数据流低功耗综合方法。对电路的函数描述进行转换,得到最终的多项式形式,并应用Horner展开。根据Horner展开的结果对数据流进行调度、分配、绑定。在综合的过程中考虑绑定和布局对电路实现的互连线长度的影响。通过减少互连线的长度,进而减少电路的功耗。该方法可以在满足电路设计性能和面积的前提下,得到较优的电路设计结果。实验结果表明,该方法比一般综合方法减少功耗约20%,说明了其有效性。

关键词：计算机应用低功耗数据流综合霍恩形式高级综合布图规划

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基于对称性理论的医学图像多阶段分类算法

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计算机学报 2015年第9期38卷 1809-1824页

作者：荣晶施潘海为高琳琳韩启龙冯晓宁李青哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 香港城市大学计算机科学与技术系

利用影像归档和通信系统收集的大量医学CT图像被广泛应用于临床诊断,从中提取的ROI区域和ROI区域的特征可以用来对医学CT图像进行分类,从而辅助医生提高诊断精度.医学图像的成像结果显示一张医学图像关于中垂线两侧近似对称.基于这一脑... 详细信息

利用影像归档和通信系统收集的大量医学CT图像被广泛应用于临床诊断,从中提取的ROI区域和ROI区域的特征可以用来对医学CT图像进行分类,从而辅助医生提高诊断精度.医学图像的成像结果显示一张医学图像关于中垂线两侧近似对称.基于这一脑部医学领域知识的指导,文中提出了基于对称性理论的医学图像多阶段分类(Multi-Stage Classification,MSC)方法.首先,文中提出了弱对称性和强对称性的定义,从不同粒度对医学图像的对称性进行了描述;然后,给出了基于灰度直方图相交性的弱对称性判定算法,对医学图像在较粗粒度上进行了第1阶段的分类;接着,提出了基于点对称的强对称性判定算法,结合弱对称性判定算法,对第1阶段分类结果为异常的图像进行了更细粒度的第2阶段分类,定位了病变区域的位置;最后,利用对病变区域所提取的特征,对病变区域进行了第3阶段的分类,以达到辅助医生诊断的效果.实验结果表明,基于对称性理论的医学图像多阶段分类方法提高了医学图像分类的准确度,同时减少了医生诊断决策的时间.

关键词：医学图像弱对称性强对称性多阶段分类

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基于混沌和免疫应答的增量聚类新算法

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自动化学报 2010年第2期36卷 208-214页

作者：李向华王钲旋吕天阳车翔玖吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学珠海学院计算机科学与技术系珠海519041 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

受免疫应答原理的启发,提出了一种适用于增量数据聚类的人工免疫系统框架,以及在此框架上的结合混沌的自组织增量聚类新算法,称为免疫应答算法(Immune response algorithm,IRA).新算法利用Logistic混沌序列生成初始抗体种群,利用其多样... 详细信息

受免疫应答原理的启发,提出了一种适用于增量数据聚类的人工免疫系统框架,以及在此框架上的结合混沌的自组织增量聚类新算法,称为免疫应答算法(Immune response algorithm,IRA).新算法利用Logistic混沌序列生成初始抗体种群,利用其多样性识别新增的不属于任何已知簇的数据,该过程模拟了初次免疫应答.同时,初次免疫应答形成的记忆抗体可用于二次免疫应答,即识别新增的属于已知簇的数据.为了减少数据冗余,算法用中心点和代表点表示已知簇并动态更新其识别区域,这样算法不但能动态、自组织地形成聚类,而且实现了数据特征的提取.模拟实验充分显示出该算法无论在聚类质量上还是数据特征的提取上,都具有一定优势,且具有参数数量少、速度快、对数据输入次序不敏感的优点,在实际问题中有一定应用价值.

关键词：人工免疫系统增量聚类免疫应答混沌特征提取

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面向内容中心网络基于分布均匀度的蚁群路由策略

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通信学报 2015年第6期36卷 1-12页

作者：张国印唐滨孙建国李佳楠哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

面向内容中心网络,采用转发服务评价函数得到转发端口集合,结合端口集合和自适应转发策略提出一种基于分布均匀度的层次化蚁群算法,通过感知路由信息素来选择最佳路径,综合考虑收敛时间和精确性对算法进行优化。仿真实验表明,所提出算... 详细信息

面向内容中心网络,采用转发服务评价函数得到转发端口集合,结合端口集合和自适应转发策略提出一种基于分布均匀度的层次化蚁群算法,通过感知路由信息素来选择最佳路径,综合考虑收敛时间和精确性对算法进行优化。仿真实验表明,所提出算法在降低内容请求时延和均衡节点负载方面有较好的表现。

关键词：内容中心网络转发策略蚁群算法分布均匀度

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基于秩2更新的多维数据流典型相关跟踪算法

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电子学报 2012年第9期40卷 1765-1774页

作者：杨静李文平张健沛哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

现存的多维数据流典型相关分析(Canonical Correlation Analysis,简称CCA)算法主要是基于近似技术的求解方法,本质上并不是持续更新的精确算法.为了能在时变的环境中持续、快速而精确地跟踪数据流之间的相关性,本文提出一种多维数据流... 详细信息

现存的多维数据流典型相关分析(Canonical Correlation Analysis,简称CCA)算法主要是基于近似技术的求解方法,本质上并不是持续更新的精确算法.为了能在时变的环境中持续、快速而精确地跟踪数据流之间的相关性,本文提出一种多维数据流典型相关跟踪算法TCCA.该算法基于秩2更新理论,通过并行方式持续更新样本协方差矩阵的特征子空间,进而实现多维数据流典型相关的快速跟踪.理论分析及仿真实验结果表明,TCCA具有较好的稳定性、较高的计算效率和精度,可以作为基本工具应用于数据流相关性检测、特征融合、数据降维等数据流挖掘领域.

关键词：多维数据流典型相关分析秩2更新快速跟踪特征子空间

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基于移动模型的水下传感器网络时间同步算法

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通信学报 2016年第1期37卷 1-9页

作者：王慧强温秀秀林俊宇冯光升吕宏武哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

水下传感器网络具有高时延、移动性的特点。现有时间同步算法在网络移动性方面考虑不足,时间同步参数计算精度不高。针对该问题,首先分析网络移动性对时间同步参数计算的影响,建立节点移动模型,并在此基础上推导出时间同步参数计算方程... 详细信息

水下传感器网络具有高时延、移动性的特点。现有时间同步算法在网络移动性方面考虑不足,时间同步参数计算精度不高。针对该问题,首先分析网络移动性对时间同步参数计算的影响,建立节点移动模型,并在此基础上推导出时间同步参数计算方程;进而提出一种能够应用于水下高时延网络的时间同步算法MM-sync。实验结果表明,与现有算法相比,MM-sync能够在通信量较小的基础上达到较高的精确度,适用于高密度快速运动的水下传感器网络。

关键词：传感器网络水下环境高时延网络时间同步移动模型

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基于区域的异构无线传感器网络密钥管理

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通信学报 2009年第5期30卷 74-81页

作者：马春光尚治国王慧强哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

密钥管理是无线传感器网络中极具挑战性的安全问题之一。在随机密钥预分配方案的基础上,提出一种利用节点部署知识和已知区域信息的异构无线传感器网络密钥预分配方案,并分别从网络连通性、节点内存需求和安全性等方面对方案进行性能评... 详细信息

密钥管理是无线传感器网络中极具挑战性的安全问题之一。在随机密钥预分配方案的基础上,提出一种利用节点部署知识和已知区域信息的异构无线传感器网络密钥预分配方案,并分别从网络连通性、节点内存需求和安全性等方面对方案进行性能评价和模拟仿真。结果表明,相比现有密钥管理方案,本方案能提高网络的连通性,减小节点所需存储空间,并增强网络抗攻击能力。

关键词：异构无线传感器网络密钥管理密钥预分配安全

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基于MP2P网络的内容分发机制研究

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通信学报 2013年第5期34卷 168-175页

作者：张国印李璐孙建国王向辉哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

针对目前MP2P网络因节点频繁移动带来的扰动性,及节点有限的计算、存储能力等限制因素,提出分区管理的灵活策略,将节点按标准进行功能划分,每个子网由超级节点管理。采用部分网络编码技术处理数据,加快数据传输及更替效率。并提出跨子... 详细信息

针对目前MP2P网络因节点频繁移动带来的扰动性,及节点有限的计算、存储能力等限制因素,提出分区管理的灵活策略,将节点按标准进行功能划分,每个子网由超级节点管理。采用部分网络编码技术处理数据,加快数据传输及更替效率。并提出跨子网查询算法加强子网间信息的交互及资源定位。实验结果表明,该策略可以有效地提高资源下载成功率与命中率,减少资源传输延时,改善了MP2P网络的内容分发效率,同时也增强了系统的顽健性。

关键词： MP2P 内容分发机会路由节点选择网络拓扑部分网络编码

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基于特征加权和非负矩阵分解的多视角聚类算法

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电子学报 2016年第3期44卷 535-540页

作者：刘正张国印陈志远哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

为了在多视角聚类过程中同时考虑特征权重和数据高维性问题,提出一种基于特征加权和非负矩阵分解的多视角聚类算法(Multiview Clustering Algorithm based on Feature Weighting and Non-negative Matrix Factorization,FWNMF-MC).FWNMF-MC算法根据每个视角中每个特征在聚类过程中的重要性,自动赋予不同的权值.通过将每个视角空间中的特征矩阵分解为基矩阵与系数矩阵的乘积,将多视角数据从高维空间映射到低维空间.为了有效利用每个视角信息挖掘聚簇结构,最大化每个视角在低维空间的一致性.最后实验结果表明FWNMF-MC算法的聚类效果明显优于已有的4种有代表性的多视角聚类算法.

关键词：多视角数据聚类非负矩阵分解特征权重

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可生存属性建模

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吉林大学学报（工学版） 2009年第4期39卷 1075-1079页

作者：国林张乐君杨武王巍杨永田哈尔滨工程大学计算机科学技术学院哈尔滨150001

为了对可生存关键属性进行建模和仿真,分析可生存性的4个关键属性;在提出对可生存关键属性进行建模的基础上,应用随机Petri网理论对这4个属性分别进行了建模;用Renew工具进行了试验,并给出了相关的java算法和程序;对试验进行了分析,验... 详细信息

为了对可生存关键属性进行建模和仿真,分析可生存性的4个关键属性;在提出对可生存关键属性进行建模的基础上,应用随机Petri网理论对这4个属性分别进行了建模;用Renew工具进行了试验,并给出了相关的java算法和程序;对试验进行了分析,验证了建模的正确性。研究结果对信息系统的可生存性量化分析和评估提供了有力的支持。

关键词：计算机应用可生存属性随机Petri网工作流

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