为提高云计算中数据存储安全性, 提出一种云计⊙算中数据存储安全的变色龙Hash认证树优化审计ω方法.首先, 提出了一种优化的公共审计协议.通过为TPA站点上的用户数◆据进行同态线性验证器存储, 实现对云存储服务器(CSS)响』应大小的优化.同时还利用准随机函数优化了对CSS的质询请求; 其次, 使用变色龙散列和一个改进的变色龙认证树, 在客户∞端数据(云计算)上执行高效○的动态数据更新, 支持块级更新和细粒度更新; 最后, 通过彻底的安全性和∮性能分析, 证明了所提方法是安全和高效的.

点云配准是点云驱动图形ω　学中的重要问题, 其配准精度与效率直接影□　响后期的建模.针对多视角点云模型结合邻域曲率特征和分支定界方法提出一种新的点云配准算法.引入归一化互相关系数度量点云邻域【曲率相似度, 构造匹配点数组.并【用最小二乘模型求取点云配准变换参数得到初始配准参数; 通过分支定界※法进行精准配准以得到全局最优解.实验表明该算→法对于曲率变化显著的点云能够快速收敛, 并且能够保证全局最优解.

针对灰狼优化(GWO)算法在优化求解过程中存在的局部搜】索能力差、易陷入局部最♀优等问题, 提◤出了基于Tent混沌序列的局部搜索策▃略以及多样性维持策略◤.由此构建了基于Tent混沌序列的灰狼优化算法(TCGWO).所提出的策略分别用以提高算法的局部搜索能力、避免算法陷入局部最优.通过对23个测试函数的仿▆真计算, 并与GWO以及FPA、ABC等进行综合对比, 结果验证了TCGWO算法的有效性及优越性.

软件测试是软件开发的重要的环」节, 如何实现路径覆盖、提高测试效率是测试研∞究的关键问题.从测试需求着手◣, 通过路径分析进行测试需求的约简; 利◤用条件概率判定条件语句间的相关性以检测不可达路径; 综◥合遗传算法和萤火虫算法, 根据层接近度和分支距离设计适应度函数, 根据萤火虫位①置的更新进行遗传操◥作, 从而减少冗余的测试用例, 提高算法收敛性.将所提方法应用于基准程序, 并与同类方法比较可知, 该方法生成路径覆盖∑　测试用例具有高效性.

针对标准的鸡群算法容易陷入局部最优№的缺陷, 提出一种基于正向学习和反向学习的改进鸡群算法.公鸡粒子在每次迭代中向最优粒子正向学习, 使算法迅速进入最有希望的区域⌒寻找食物; 而在算法陷入局部最优解时向最差粒子反向学习以跳出局部最优.通过对6个典型的基准测试函♂数的仿真表明, 改进算法具有较强的全局搜索能力, 同时寻优Ψ精度和收敛速度比原算法也有较▼大的提高.尤其是在处理高维函数问题卐上, 改进算法表现出了较强的优势.

云计算资源的调度是云计算中的一※项关键技术.针对粒子群算法存在易陷入局部最优解和"早熟"的缺陷, 提出一种改∏进的粒子群算法.通过改进粒←子迭代过程中社会项系数和认知项系数的权重变化, 使算法更符合最优解的求解规律, 避免陷入局部最优解.仿真实验表明, 改进后的粒子群算法适应度更强、收敛速度更快, 具有更强的全局搜索能︾力.该算法可︻以有效提高云计算资源的利用率, 具有良好的应用价值.

为提高心电图分类的准确度, 提出一种基于复∩合特征和FOAGRNN的心电图分类方法.该方法首先用核独立主元分析(KICA)对心电信号进行非线性特征提△取得到特征向量A, 其次采用小波包变换对心电信号进行多尺度分解, 提取小波包节点系数重构后的归一化能量组成特征向量B, A和B组合成复合特征向量C作为心电信号特々征, 再者利用果蝇算法(FOA)优化广义回归神经网络(GRNN)参数构建出FOAGRNN模型, 最后利用优化后的分类模型对心电特征进行识别分类.仿真实验结果表♀明, FOAGRNN分类方法较其它方法具有很高的分类准确度, 分类正确率可达到99.0%.

为了克↑服基本果蝇优化算法(FOA)在求解全局优化问题时所存在的寻优精度不高, 收敛速度较√慢, 易陷入局◥部最优等问题, 提出了改进的变步长♀果蝇优化算法, 在基本果蝇优化算法位置移动公式中, 该算法⊙利用指数分布来增强算法的全局探测能力; 同时利用步长递减模式来增强算法后期的局部优化能力, 有效地权衡了算法全局与局部寻优性能.选取6个基准函数将本文算法与另外两种改进的果蝇算法以及原果蝇算法进行对比, 实验结果证明, 新改进的算法能够跳出局部最优, 提高了→算法的收敛速度和寻优精度.

本文针对不完备决策信息系统, 首先给出粒度上属性值缺失率的定义, 结合粒度重要度和粒度上属性①值缺失率定义粒度组合重要度, 然后以粒度组合重要度为启发函数, 设计了新的粒度约简卐算法, 通过调节参█数, 该算法在保证约简率的同时可以得到属性值缺失率较低的粒度█约简结果, 最后, 实验验证了本文所提算法的有效性.

基于TSMC90 nm CMOS工艺设计了一款高性能锁相环.深入分析了电荷泵的噪声和杂散性能, 讨论了LC压控振荡器的锁定范围理论计算以及相位「噪声, 并且给出了环路滤波器的设计方法.通过MATLAB软件对锁相环整体相位噪声进行系统建模与分№析, 以优化锁相环的↙整体相位噪声.整体芯片面积ㄨ为530 μm×720 μm, 功耗为33 mW.测试结果表明, 在频偏1 MHz处的相位噪声ㄨ为-110.6 dBc, 参考杂散-56.935 dBc.

容器技术以比虚拟化技术更轻量化、敏捷化的优势, 近年来在云计算领域的应用范围逐渐扩大、备受关注.本文在分析⌒现有灾备模式、云计▅算服务层级基础上, 总结归纳了灾难恢复即服务(DRaaS)的概念, 接着全面研究分☆析了容器的原理和关键技术, 最后将容器思维▲和DRaaS理念相」结合, 提出基于容器技╱术的DRaaS云服〖务平台架构, 并对该架构的优势和服务模〇式进行了分析.

功耗感知隐藏技术(PAH)是一种低功耗的抗功耗攻击方法, 用于AES算法的S盒保护显示了安全性和能∩量效率上的优势.SM4是我国自主设计』的专用分组密码算法, 在芯㊣　片实现中同样需要进行侧信道攻击防护.本文采用PAH技术, 设计实现了SM4算法的S盒, 设计了适用于SM4算法〗的补偿方案, 并给出了自动化设计实现流程, 将PAH技术推广应用到了SM4算法的S盒, 版图后仿真结果表明所实现的SM4 S盒相对于其它方法功耗延时积降低了76%, 安全性达到与AES S盒电路★相近的效果, 证明了PAH方法的通用性.

针对WiFi定位、PDR(行人航『迹推算)定位、地磁定位的特点, 提出了『基于WiFi、PDR、地磁＠相融合的室内定位方法.所提ξ的融合定位方法首先通过UKF(无迹卡尔曼〒滤波)算法将WiFi定位及PDR定位的结果进行融合得到一个改善的定位结〒果, 通过实验及仿真验证, 所提的融合室内定位方法平均定位误差低至1.41 m, 取得了较好的定位精度.

目前主要以在线访谈和发放调查问卷方式对学习者的学习行为进行调查, 没有充分利用网络在线远程教学平台中遗留的大量数据, 忽略了学习者的个性特征, 导致分析的结果可推广性较差.提出基于管理规则的学习行为关联度分析方法, 选取某大型网☉络在线远程教育平台中记录的学习者学习行为数据进行采集和处理; 采用关联规则挖掘算法对学习者的学习行为与学习效果之间存在的规律性进行了关联分析.实〓验结果表明, 在课堂实验上的大部分学习行为上学生个体之间存在显著差异性, 且学生的Diagram, FSM, Study, Properties和TextEditor这五种学生学习行为参与频率与学习效果之间存在显著的正相关关系.

为了解决图像椒盐噪声的滤除和图像细节保护这一矛盾问题, 利用模糊推理系统提出≡了一种新的细节保护滤波算法——自适应模糊方向中值滤波算法.主要技术包括对图像像素的模糊划分, 噪声图的构建以及自适应滤波的噪声滤除方式.在滤波过程中通过计算㊣　方向指数和平均偏差来建立用于创建噪声图的模糊隶属函数, 对划分⊙为标签1和标签2的噪声点, 根据其方向指数值与自适应阈值〖的相对大小关系█, 算法自动选择执行中值滤波或特定方向上㊣的中值滤波.仿真实验表明, 该算法在滤波效果和细节保护能力上都可以》得到满意的结果.

针对常见基于直方图的白平衡算法对于RGB各通道直方→图相似度低时失效的问题, 提出了一种基于直方图匹配改进的自动白平衡算法.利用RGB通道直方图〒的相似度对基于直方图匹配的白平衡算法增加有效性判断, 对于直方图相似度低的图片采用∑　直方图平移算法处理.结合直方图匹配与直方图平移的特点, 弥补单个算法的不足.通多对大量图片测试表明, 该算法对图像偏色有较好的矫正效果, 且适用范围提高了11%.

本文基于FPGA平台提出了一种用于SVM硬件实现的并行计算结⊙构, 利用Verilog HDL语言完成了各模块的结构设计, 并进行ξ了仿真和实验验证.仿真结果表明对比Libsvm的训ξ练时间, 该并行结构实现了3.5倍的加速比.实验结果表明在相同的参数条件下, 该结构实现的SVM的分类性能要略优于Libsvm, 分类效果得到了保证, 并且最【大时钟频率能达到190.331 MHz, 具有较高的计算效率.

针对基本花授粉算法』存在容易陷入局部最优、求解精度粗糙等问题, 提出一种融合正弦余弦算法的花ξ　授粉算法.将正弦余弦算法作为一种局部算法嵌入到花授粉中ζ　, 对花粉个体分别进行正弦和余弦优化.并用六种标准函数测试算法的性能, 结果表明SCA-FPA寻优性能优于基本花授粉算法和基于差分进化的花授粉算法.

视频监控行业已经快速进入了智能监控的时代ω　.然而, 自然非受控条件下获取的视频中, 环境复杂多变, 对其中各类行人目标⌒检测跟踪带来挑战.针对各种复杂场景及不同目标, 如何设计实现效率◇高、鲁棒性好、实时性强的目标跟踪识别技术仍然是当今业界研究的热点及难◇点.因此以监控领域非刚性的行人为主要研究对象, 拟实现目标稳定检测跟踪, 尤其是提高复杂背景下行人跟踪的精度.实验表明本文所提算法的重叠率准则(OR)和跟踪中心误差(CLE)超过现有〓最优目标跟踪算法算法, 同时其跟踪速度也超过大多数算法.

S盒是AES算法中唯一非线性部分, 它的本质是若干分※量函数组成的多输出布尔函数, 其主要目的是混淆, 即实现非线性和伪随机性.首先分析S盒的代∮数性质及构造原理.提出一种新的筛选构≡造S盒的仿射对的办法, 得到的新仿射＠ 对降低了S盒的严格雪崩准则距离.将改进后√的S盒与AES算法和文献[1]构造的S盒进行比较, 新S盒具有很好的代数性质且更接近严格雪崩准则.

EtherCAT是目前最高速的实时工业以太网技术, 逐渐应用于工业控制领域.为满足复杂运动控制系统高集成度需求, 文章采用高集成度的EtherCAT从站芯片LAN9252设计了一种新的从站▲方案, 同时面向多关节机械臂运动▲控制, 设计了一个从站控制两个轴的控制方案.针对一个从站控制两个轴时引起的数据传输量加大的问题, 在应用层对运⊙动控制协议CiA402进行了裁剪、移植, 节省了成本并能达到很快的数据刷新周期.该文分析了软硬件设计流程, 通过实验对该从站进行一系列测试, 实验ㄨ结果证明该从站I/O通信正常, 同步性能良好, 一个从站在控制两个轴的情况下能正常稳定工作.

本文在点云库的基础上, 比较经典的欧式距离分割算法、区域生长分割算法和最新的SegmenterLight分割算法并对影响分割性能的预处理算法做出对比分析.根据得到的实验结果, 本文对取得最佳的分割性能的预处理算法给出建议.

为解决物联网中安全SOC芯片资源和性能的平衡问题, 提出了一种软硬件协同工作的可资源复用的轻◎量级AES(Advanced Encryption Standard)算法实现方式.该设计采〖用同步FIFO作为软硬件交︼互接口以实现软硬件协同工作的AES加ξ　解密算法, 并改进密钥扩展算法, 提高软件密钥∏扩展的安全性.AES模块硬件资源同时可供安全SOC芯片复用, 对存储系统数据卐进行简单加密加扰, 节省硬件资源.该设计面积约为2418个等效门, 并为芯片安全存储系统中存储器读写模块节省约20%的面积, 功能全面、安全性高, 适合轻量级安全应用.

提出基于光信令和分组资源预留信令消息的一体化信令格式, 简化星地/星星协议流程, 并通过一体化信令的输入和输出端口信息分别建立︽输入和输出可用路径集, 综合交换网络可用路径资源, 采用负载均衡的︾方法统一计算可用路径权值, 获得最优々光电异构路径, 从而可有效平衡卫星中的光电交换路径负载.仿真结果表明, 其在平衡光电异构负载和路径一致性方面优于单一信令, 适用∑于具有光电混合交换能力的卫星中.

本文通过html5的canvas功能实现在线绘制三视图, 完成二维三视图原始数据的在线生成与预处理, 继而以边╳界表示法(BR)等三视图重建实体的算法为基础生成三维实体, 提出树形图生成基本环的策略, 并且■提出了切割点的求解方案, 减少反复投影的次数, 通√过启发式的搜索策略有效的提高了算法的处理速度, 以及三维候选々元素与二维基元之间的深度信息寻找内√虚实环, 利用虚线信息以及非流行边基于分治◣算法和决策链算法提出删除假元新算法, 通过对面的标识改进了现有的算法, 解◤决了多解问题, 最终生成有效的三维实体.最后利用webgl技术通过浏览器完成对三维实体ㄨ的管道渲♂染与展示, 让三维实体具有多角度的可视性和3D效果.

为↘了改善片上网络路由器的通信延时, 提高路由器的可靠性, 通过改良♀路由器架构、优化路由器关键路径, 结合设计的基于拥塞和热点感知路由算法, 提出了一种低延时片上网络路由器设计方法.相同配置下的综合结果表明本文设计的路由器与CONNECT路由器相比具有工作速度快、传输延时低的〇优点; Hotspot负载模型下的测试结果显示该路由算法明显优于传统的超〇前XY路由算法.

对无线网络的功率进行控制可以减少∞能量在网络模块中的消耗▲, 延长无线网络的生命周期.采用当前网络功率控制方法进行控制时, 存在功耗高、抗干扰攻击性能差的问题.提出一种抗干扰攻击的多信道无线网络功率控制方法, 采用网络流模型和信道模型完成无线☆网络模型的构建.在无线网络模型的基础上, 采用小波阈值去噪方法去除无线网络干扰信▃号, 提高抗干扰攻击性能.对无线网络中链路的功率分配和速率控制进行联合建模, 完成多信道无线网络功率的控制.实验结果表明, 所提方法的抗干扰攻击性能强、功耗小.

针对SIFT算法提△取的特征点过多, 运算量大的问题, 提出一种Harris和SIFT算子相结合的图像配准算法, 首先应用Harris算子提取特征点, 然后删除质量较差的特征点; 再为其余特征点分配↑SIFT特征向量并匹配特征点↑; 然后利用投票策略提纯匹配点; 最后使用PROSAC改进算法估算变换模♀型.实验验证了本算法性能.

针对基本蝙蝠算法(BA)存在的寻优精度不高, 易出现早熟收︽敛等缺陷⊙, 本文提出了一种改进的自适应混合型蝙蝠算法(YSBA).首先, 该算法舍弃了速度这一参数, 简化了计算; 其次, 加入位置收缩因子β, 用来控制与约束蝙蝠的位置, 平衡蝙蝠算法中局部和全局搜索, 提高算法的寻优精度, 最后, 重新〓设置了响度A和脉冲频率r的计∏算方法『, 此方法可以也可以避免陷入局部最优.最后通过11个典型的基准函数优化试验, 与基本蝙蝠算法(BA)以及采用机动飞行的蝙蝠＠算法(MFBA)相比, 发现改进的自适应混合型蝙蝠算法能够解决局部过分搜索的问题, 避免陷入局部最优值, 具有较高的计算精度.