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文献检索:
  • 云计算环境下信任机制综述
  • 云计算可以快速提升企业能力,并且不需要花费巨资增加新基础设施、培训新员工或取得新软件的许可证等.因此只用了短短几年,云计算就从商业概念发展成IT企业中快速发展的业务之一.尽管如此,目前大多数企业用户还是不愿意将其核心业务部署到云上,主要原因就是信任缺失问题,表现为:在云计算环境下用户失去了数据控制权;云服务器缺乏透明性;云服务提供商给出的安全保证是不清晰的等.因此为了增强用户对云计算的信心,信任机制应运而生,成为研究热点.本文对目前云环境下的信任机制进行了综述.将这些方法大致分为五类:基于声誉的、基于SLA的、基于审计的、基于互联云的和基于加密的信任机制.着重从以下几个方面进行分析:给出了每种机制的通用框架和一般工作过程;评价了每种机制中主要文献的优点和缺点;对比分析了每种机制下的不同方法;然后,给出了这五种机制分别满足的信任和安全属性;最后对全文进行总结,并分别给出了五种机制将来研究方向.
  • 一种基于状态事件故障树的软件安全性分析方法研究
  • 目前,能够对航空航天、核电等领域中复杂嵌入式系统安全关键软件功能建模和故障分析的方法尚未得到统一;致使功能模型分析中缺乏安全属性来源,故障分析得到的危害无法在功能设计中得到避免.状态事件故障树是一种适合描述复杂系统中功能失效因果关系的建模技术,统一了功能建模和故障分析;但是,由于其缺乏精确语义,难以直接进行软件的安全性分析.为此,提出一种基于状态事件故障树的软件安全性分析方法:首先,通过元素映射以及逻辑门转换,将状态事件故障树扩展为附加故障语义信息的故障状态机;然后,将故障状态机转换到时间自动机;最后,在模型检测工具UPPAAL下进行安全性测试反例分析.本文使用燃气灶控制系统的实例进行分析.
  • 增量关联规则挖掘研究综述
  • 关联规则挖掘可以从数据库中发现有用的频繁模式,但在多数场合,支持度或数据库是会变化的.增量关联规则挖掘是在数据库增加时,或者支持度变化特别是变小时,挖掘数据库中频繁模式,其中需要充分利用已挖掘频繁模式.相对于静态关联规则挖掘,增量关联规则更符合实际应用情况.归纳了传统的关联规则挖掘模型,分析了在此基础上延伸的增量关联规则挖掘算法,从对已有频繁模式利用、新增数据集处理、算法性能、存储和应用场合等方面对当前研究现状进行了综述,探讨了值得继续关注的研究热点.
  • 将故障信息扩展到功能模型的安全性分析方法研究
  • 随着嵌入式系统在能源、交通等安全关键领域的广泛应用,针对软件模型的安全性分析与验证方法一直是学术界和工业界的研究热点之一.功能模型和安全需求分析模型是分析嵌入式安全关键系统的两个重要方面,但两种模型一般都被分开使用.提出一种将故障信息扩展到状态图模型的方法和故障扩展状态图的概念,同时构建了故障信息和状态图元素之间的语义映射表,给出了故障树逻辑门的转换规则,设计了一个基于故障扩展状态图的模型转换与验证框架,并给出了利用映射表自动构建故障扩展状态图的算法.最后,运用文中提出的方法,通过对一个小型燃气灶控制系统进行案例分析,证明了文中方法的可行性和有效性.
  • 基于级联过滤的多模型融合的推荐方法
  • 针对当前主流推荐算法无法甄别离群样本和弱贡献率样本,且单模型算法泛化能力较弱等问题,提出一种基于级联过滤的多模型融合的推荐方法.该方法先采用级联回归模型过滤掉离群样本和弱贡献率样本;然后,把推荐问题抽象成二分类问题和回归问题,分别采用基于Bagging的随机森林和基于Boosting的梯度提升回归树两种树型算法、线性的逻辑回归算法来拟合用户兴趣;最后,将这三种算法分别训练若干模型进行线性融合,取Top-N推荐.实验表明,该方法不仅有效提高了推荐精度,还增强了模型的泛化能力,具有较强的实用价值.
  • 考虑用户偏好的多目标服务组合优化算法研究
  • 如何通过服务组合技术来重构满足用户需求的新服务是近些年的研究热点.用户的需求偏好往往表现为对不同服务质量维度的偏好,为了快速找到满足用户服务质量偏好的最优服务组合结果集,将SLA约束下的多Qo S属性的服务组合优化问题建模为多目标决策问题.基于Pareto和PROMETHEE两种评价模型和遗传算法研究了一种考虑用户偏好的多目标服务组合优化算法,该算法从用户给定的SLA约束中提取其服务质量偏好权重信息并应用到评价模型中.仿真实验结果表明:该算法可以用于解决大规模的服务组合优化问题,在保证运行效率和准确度的同时显著提升了用户满意度.
  • 一种面向混合属性数据流的基于密度的聚类算法研究
  • 混合属性数据流聚类是数据流挖掘中的重要问题.针对现存聚类方法在处理混合属性数据流聚类时存在聚类精度低和实时性差的问题,提出一种基于密度的混合属性数据流聚类算法HDSDen(Heterogeneous Data Stream based on Density Clustering Algorithm),算法由在线聚类/离线优化两部分组成,在线聚类快速完成距离计算与聚类,离线优化实现二次聚类提高聚类精度.针对现存混合型属性计算距离方式精度低的问题,本文设计属性占优分析预先确定混合属性数据流中分类或数值属性占优的,随即选择对应的相似度计算公式,从而保证了混合属性的相似度计算满足属性重要性平衡,降低非占优属性数据对整体数据聚类的影响,在线聚类最终通过给定参数ε和μ确定当前窗口到达的数据点中的核心数据点.离线部分从核心数据点出发将所有密度可达的数据点聚成一个自然类,并将未被聚类的数据点存入暂存区,若暂存区内数据点达到一定数量,将暂存区的数据再聚类优化整体的聚类效果,从而实现了离群点的二次聚类,保证了聚类的精度.最后HDSDen算法对真实数据集进行聚类实验,验证HDSDen算法比现有几种典型数据流聚类方法具有更高的聚类质量,并能给出任意时间的聚类结果,能够有效地处理混合属性数据流聚类问题.
  • 融合标签特征和时间上下文的协同过滤推荐算法
  • 推荐系统是解决信息过载问题的有效方法,而协同过滤通过挖掘用户行为信息来预测用户偏好,是现今广泛应用的推荐方法.但传统的协同过滤算法存在数据稀疏,推荐精度不高的问题.而标签信息能够丰富用户(资源)之间的联系,从而提高推荐精度.通过标签信息来构造用户和资源的特征矩阵,进一步融合到基于邻域的协同过滤推荐算法中,预测用户对资源的评分.同时考虑了用户评分的时间上下文影响,降低预测误差.在真实的数据集上验证,该推荐算法与传统协同过滤算法相比,有效的预测用户评分,提高推荐精度.
  • 基于阶梯电价策略的数据中心成本优化
  • 数据中心的电耗不断增大导致用以维持数据中心运转的电耗成本急剧增加,电耗成本已经成为数据中心运营和维护的最大成本所在.物联网和智能电网技术的出现为我们优化能耗成本以及碳排放量提出了一种新的解决方法.本文结合中国国情,提出了一种新的基于阶梯电价的数据中心电耗成本模型,并提出了一种有效的降低数据中心总电耗成本的算法负载重分配算法.实验部分将本文提出的负载重分配算法与直接分配算法进行了比较,比较结果说明本文提出的算法能在保证网络延迟的前提下,有效的降低电耗成本.
  • 车辆图像检索方法的Julia云实现
  • 为降低开发并行程序的难度,使用高性能计算机提高车辆图像的检索效率,为普通应用程序开发人员构建了Julia云编程环境.该编程环境以Julia为编程语言,开发车辆图像检索专用API接口;该API接口根据计算机底层硬件体系结构的特点提供相应的实现方式,保证运行效率;为多种实现方式设计统一调用的自适应策略,保证用户透明调用.本文使用Julia语言实现了车辆图像检索程序,程序代码量少,容易修改调整.实验结果表明,本文Julia实现的并行方案获得最高40倍加速,且Julia实现比C语言并行实现仅1.93%性能损失.
  • 面向混合任务的自适应调度策略研究
  • 针对实时系统负载动态变化的问题,提出一种面向软实时的基于资源预留的反馈调度模型(Feedback Scheduling Model based on Resource Reservation,FSM-RR),当负载发生变化时调整服务器的CPU带宽.接着针对混合任务提出一种自适应分层调度框架(Adaptive Hierarchical Scheduling Framework,AHSF),对不同类型任务采用相应的调度算法,保证硬实时任务在其截止期之前完成,同时尽可能的降低软实时以及非实时任务的截止期错失率.在RTSim平台上进行仿真实验,并与传统调度算法进行对比分析,实验结果表明本文提出调度算法具有较好的性能.
  • 无线传感网络中的离散拉普拉斯算子及数据选择和恢复算法
  • 在无线传感网络中,将观测数据汇集至融合中心的过程会消耗大量能量.设计一种用于无线传感网络的离散拉普拉斯算子(DLO-WSN),提出基于该算子的数据选择算法(LDS).传感器在每个观测周期内通过与相邻传感器的互动评估自身数据的重要性,仅选择重要性较高的数据发送至融合中心,从而降低网络的能量消耗.为弥补数据选择带来的信息损失,提出了松弛的数据恢复算法(RDR)和增强的数据恢复算法(EDR),使融合中心可以结合网络结构信息,通过接收到的部分数据集恢复完整数据集.实验结果表明,在场重建应用中,LDS算法能够在系统性能和能耗之间取得折衷,结合RDR或EDR算法,系统性能接近单纯通过数据选择所能达到的最佳性能.
  • 基于蚁群优化的无线传感器网络非均匀分簇路由算法
  • 无线传感器网络中,采用分簇技术的路由协议可以提高网络的可扩展性.簇首以多跳方式向基站发送数据时,未考虑簇首剩余能量及路径状况而形成的路由会造成簇首寿命减少,严重影响网络的生存时间.提出一种基于改进的蚁群优化的无线传感器网络非均匀分簇路由算法.算法首先采用改进的非均匀分簇方法对网络进行分簇,计算过程考虑节点剩余能量和节点与基站距离;然后采用改进的蚁群优化算法进行簇间多跳路径搜索,计算过程在基站进行以减少节点能耗,并且考虑了路径传输能耗、路径最小剩余能量、传输距离和链路带宽等因素.实验结果表明,该算法与EEUC算法和ACOUC算法相比,能更有效延长无线传感器网络的生存周期.
  • 面向无线体域网的低功耗多频道MAC协议
  • 针对无线体域网需要在2.4 GHz频段具有复杂干扰环境下可靠工作,且需要尽可能降低功耗的问题.提出一种低功耗多频道介质访问控制(MAC)协议:MCE-MAC.在本协议中,节点使用星型拓扑连接;其工作频道随时间变化快速切换.并提出了自适应超帧频率控制机制,控制节点占空比降低网络能耗;另外,在工作中对无线频道进行感知,动态调整其使用的频道,提高传输可靠性.在基于TI的CC2530平台上实现了MCE-MAC,实验证明,在单频道的MAC协议极大的受到干扰影响的情况下,本文提出的MCE-MAC的数据传输成功率和传输时延不受干扰影响;相较于EM-MAC协议,其传输时延显著优于EMM AC且功耗仅为其15%左右.
  • 6LoWPAN网络中RPL路由协议的仿真与研究
  • 无线传感器路由协议由于受到硬件的限制,节点的能量、处理能力、存储能力都受到极大的制约.RPL(Routing Protocol for Low pow er and Lossy Netw orks)协议是工作在IPV6无线传感器网络网络层的路由协议,由IETF(Internet Engineering Task Force)的ROLL(Routing Over Low-pow er and Lossy netw orks)工作组专门为低功耗有损网络而提出的距离矢量路由协议.详细介绍AODV路由协议,阐述了RPL路由协议的相关术语、协议原理和拓扑结构;利用Contiki操作系统和其自带的仿真器Cooja模拟了RPL路由协议的运行过程,包含采用3种控制消息进行向上路由和向下路由的建立的过程,RPL路由协议的拓扑构建过程,数据包路由过程和Trickle定时器的应用;通过与传统WSN路由协议AODV在数据递交率、端到端时延等性能参数的仿真对比,验证RPL路由协议在低功耗有损网络中具有较高的性能.
  • ICT融合通信服务器中间件的研究
  • 随着信息通信技术的兴起,融合通信服务器中间件的重要性越来越凸显.通过“中间件”技术,在融合通信服务器基础上打造一个对外的中间件平台即融合通信服务器中间件,不仅屏蔽了融合通信服务器内部的复杂性,还对外提供了一套符合互联网规范的开放的简洁的应用程序接口.通过对融合通信服务器中间件的背景研究,提出融合通信服务器中间件的分层架构,阐述了一些重要数据结构及内部模块的实现,完成外部消息格式的定义.最后通过功能和性能测试,证明了融合通信服务器中间件的可用性.
  • 依据节点贡献的链路预测方法
  • 链路预测是复杂网络的一个重要研究方向,基于节点对的相似性指标进行预测是最为常用的一种方法.已有的链路预测方法通常是基于节点对的共同邻居节点的个数或度值来定义它们之间的相似性度量.然而,节点问的关系不仅与公共节点自身的性质有关,节点问联系的紧密程度也会起到一定作用.基于这个观点,提出一种新的节点对相似性指标,称为依据节点贡献(NodeContribution)的相似性指标.该指标主要通过定义节点的贡献来刻画共同邻居节点之间的联系紧密程度,进而给出节点相似性的计算方法.在六组实际数据集上的实验分析表明该方法比三种经典的链路预测方法具有更好的链路预测性能.
  • 格LWE难题下分层的基于身份的签名方案
  • 目前分层的基于身份的签名方案已在不同的密码应用中得到广泛地研究,但由于量子计算机的出现,现有部分方案仍存在安全问题.根据Cash方案中的思想,文中利用随机整格的难题和格基派生技术,以及将签名消息和用户身份id绑定嵌入,构造了一个新的分层的基于身份的签名方案.新方案在标准模型的安全证明下是具有抵御选择身份攻击的安全.同时,由于所提出的新方案是建立在格LWE问题难解性的基础上,因此,在现有的量子计算能力下,新方案比现有基于计算Diffie—Hellman问题的困难性设计的分层的基于身份的签名方案的安全性高.
  • 基于后缀树的半监督自适应多密度文本聚类算法
  • 半监督文本聚类是文本聚类中的研究热点,广泛应用于数据挖掘和机器学习领域.现有基于划分和密度的半监督文本聚类算法不能适应多密度不平衡文本数据集的聚类.此外,基于向量空间的文档模型使用词或字向量表示文档特征,没有考虑到词组之间的关联性.针对以上问题,提出一种基于后缀树文档模型的半监督自适应多密度文本聚类算法.该算法基于后缀树文档模型表征文档间的相似度,使用K最近邻思想传播扩展簇标签,并在传播扩展过程中不断更新扩展阈值,以适应多密度不平衡的文本数据集.经实验验证,算法具有较高质量的聚类结果且能够适应多密度数据集.
  • PMSN中基于隐私保护的动态好友发现
  • 近邻移动社交网络应用中好友发现过程是建立社交网络应用的最为重要的基础,高效安全的好友发现方法对于推动近邻移动社交网络的应用具有重要意义.现有的分布式的好友发现方法大部分只是简单地建立用户属性文件,在隐私保护前提下通过用户相似度的计算找到好友,这些方法存在一定的局限性,不能满足用户在不同情境下好友发现需求的改变.提出一种基于隐私保护的动态好友发现方法,首先动态建立用户属性文件,然后使用提前过滤协议方式,排除明显不满足用户需求的候选用户,并进一步提升系统的计算性能,最后使用相关系数法和帕耶加密方法实现好友发现.仿真实验表明,这种动态好友发现方法在好友发现的精确性和计算开支方面都优于现有方法.
  • 征稿简则
  • 一、征稿范围:《小型微型计算机系统》杂志刊登文章的内容涵盖计算技术的各个领域(计算数学除外).包括计算机科学理论、体系结构、计算机软件、数据库、网络与通讯、人工智能、信息安全、多媒体、计算机图形与图像、算法理论研究等各方面的学术论文.
  • 微信社交网络上CASR谣言传播模型研究
  • 针对谣言传播模型多数集中在微博类社交网络上而微信社交网络上谣言传播研究较少的问题,提出一种基于谣言接受概率函数的CASR(Credulous-Affected-Spreader-Rationals)谣言传播模型,该模型中的谣言接受概率函数充分考虑了具有正负影响的媒介效应、谣言接受信号叠加作用以及信任度的因素.在局部具有无标度特性的小世界网络上仿真结果表明,正向影响时媒介因子和信任度能够降低个体接受谣言概率,抑制谣言传播;反之,负向影响时媒介因子和信任度提高了个体接受谣言概率,促进了谣言传播.
  • 基于用户意图的网络流量授权安全框架
  • 恶意软件对主机安全工具的威胁促使我们考虑借助虚拟化技术来提升安全系统的权限.本文提出了一种检测和阻止恶意软件伪装成合法程序发送非法数据流的方法,并基于虚拟机自省技术建立了安全框架,实现了以下三个方面的功能:首先,模型提供了对主机应用程序与用户交互的安全监控,通过对用户真正意图的捕捉与分析,检测和阻止被恶意软件伪装离开主机的网络数据流;其次,通过对虚拟机自省和内存分析技术的应用,并基于用户输入事件,保证了对程序预测行为的精确判断;最后,通过系统实现证实了模型对Windows下IE浏览器应用程序的兼容性.
  • 基于坐标变换的k匿名位置隐私保护方法
  • 当前基于位置服务系统中的位置隐私保护方法大都依赖于第三方匿名服务器.针对匿名服务器存在的安全隐患问题,提出了一种基于坐标变换的k匿名位置隐私保护方法,用户请求位置服务时,向匿名服务器发送经过变换后的坐标,匿名服务器可以在不知道用户真实坐标的情况下形成匿名区域,从而提高了隐私保护系统的安全性.最后,通过安全分析论证了方法的安全性.
  • 一种基于可靠包排序的隐秘通信方法
  • 基于协议的网络隐信道技术是信息隐藏领域的一个研究热点,现有的存储型和时序型隐信道由于自身局限性,很难抵抗针对性检测方法的分析,相比之下包排序隐信道更难于跟踪和检测.鉴于此,提出一种基于TCP数据包可靠排序的隐秘通信算法.该方法在多对一的TCP连接中采用数据包排序隐藏信息,通过康托展开及其逆运算实现高效编解码,通过对固定数量数据包的编解码保证隐蔽通信的同步性.实验结果表明,该方法具有较高的传输效率,传输速率可达到200bit/s,在有较高时延的网络环境下能保持隐蔽通信的可靠性,并可以抵抗现有隐藏分析方法的检测.
  • GPU上基于改进精英策略差分演化的神经网络学习算法
  • 神经网络在诸多领域中取得了极为成功的应用,然而传统基于梯度下降的神经网络学习算法容易陷入局部最优,导致欠拟合,影响了神经网络模型的学习效果.针对该问题,提出GPU上基于改进精英策略差分演化的神经网络学习算法,利用损失函数梯度信息初始化一部分种群个体,同时利用变异种群精英信息指导搜索,并且在GPU上并行演化,在机器学习算法基准测试数据集上与传统基于误差反向传播的神经网络学习算法以及传统基于差分演化的神经网络学习算法进行了对比.同时,也与CPU上改进精英策略差分演化的神经网络学习算法的性能进行了比较,结果表明本文提出的算法训练时间更短,预测精度更高.
  • 多目标校车路径问题的变邻域搜索算法
  • 针对兼顾车辆数和运营里程的多目标校车路径问题(SBRP),先建立其数学模型,然后提出一种变邻域搜索(VNS)算法分阶段求解.算法从初始解从发,通过抖动过程对当前解进行扰动,然后借助多个邻域算子对新解进行局部搜索.搜索过程中根据当前优化目标对邻域解进行评价,并采用一种基于偏差系数的解接受规则接受新的邻域解,保证了解的多样性.使用VNS算法求解36个测试案例,并分别与CPLEX精确求解和蚁群算法进行了比较.实验结果表明:本文设计的VNS算法能够有效地求解兼顾车辆数和运营里程的多目标校车路径问题.
  • 一种基于逻辑判别式的稀有类分类方法
  • 基于逻辑判别式(LD,Logistic Discrimination),提出一种叫做LDRC(LD based Rare—class Classification)方法用于提升LD在稀有类问题中的泛化性能.为了充分考虑稀有类的特性,构建了一种新目标函数Ca'M(Recall andPrecision basedMetric),其同时考虑正类和负类的召回率以及正类的精度,其中正类和负类的召回率用于保障模型在评估指标召回率以及g—mean(正类和分类的召回率的几何平均数)上具有较高的泛化能力,正类的召回率和精度用于保障了模型具有较高的准确率以及f—measure值(基于正类召回率与精度的指标).LDRC使用RPM作为目标函数监督参数学习过程,以保障LDRC具有较高的整体泛化能力.UCI数据集上的实验结果表明,与传统的逻辑判别、基于过采样和基于欠采样的逻辑判别相比,LDRC模型在评价指标召回率、g—mean和f-measure上都表现出明显优势.
  • 具有高斯扰动的最优粒子引导粒子群优化算法
  • 针对粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)收敛速度慢和早熟收敛的问题,提出一种具有高斯扰动的最优粒子引导粒子群优化算法(OGPSO).该算法通过在粒子的速度更新公式上移除自我认知部分,增加局部最优粒子控制的高斯扰动项来实现改进PSO算法.通过移除自我认知部分,使种群中的粒子主要受当前全局最优粒子引导;通过增加高斯扰动项,又提供了一种防止粒子陷入局部最优点的机制.两种改进措施相结合,既加快了收敛速度,又避免了早熟收敛的问题.在典型测试函数集上的仿真实验结果和与其它经典及新近改进PSO算法的对比实验结果,均表明本文算法有较好的寻优性能及稳定性.
  • 一种高效的求解函数优化问题的人工蜂群算法
  • 为了克服人工蜂群算法在求解函数优化问题中所存在的收敛精度低、收敛速度慢的缺点,提出一种高效的求解函数优化问题的人工蜂群算法.该算法将细菌觅食优化算法中的趋向性操作引入到跟随蜂的局部搜索策略中,并且跟随蜂在雇佣蜂逐维变异后的当前最优解周围进行局部搜索,从而提高了人工蜂群算法的局部搜索能力.6个标准测试函数的仿真实验结果表明,与基本人工蜂群算法相比,改进后的人工蜂群算法在寻优精度和收敛速度上均有明显提高.
  • 面向硬实时系统零星任务低调度算法
  • 实时系统中零星任务,相比周期任务最显著的特点是任务到达时间是随机的,系统无法提前获得任务信息.因此目前对周期任务的调度算法已不再适应零星任务.本文提出利用空闲时间动态调节零星任务算法(DVSSTSTA).该算法根据零星任务随机到达时间的特点,将处理器速度调节推迟到任务到达那一刻,在任务执行完成后利用任务提前完成剩下的空余时间调节后续任务执行速度.并且考虑处理器通用的模型,既考虑处理器的动态功耗,又考虑了处理器的静态功耗.实验结果表明:DVSSTSTA算法比DVSST(Dynamic Reclaiming Algorithm)和CC-DVSST(Dynamic Slack Reclamation with Dynamic Procrastination)算法相比节能效果更好,可以分别节约40.04%和30.09%的功耗.
  • 基于混沌加密的医学图像安全共享方案
  • 采用Shamir秘密共享方案对医学图像进行安全分发是一个重要的研究领域.针对现有方法在影子图机密性和传输效率上的不足,提出基于混沌加密的医学图像安全共享方案.方案首先利用Lagrange插值原理对医学图像进行分解得到若干影子图;然后利用离散混沌函数对影子图进行加密,最后对加密后的影子图采用Shamir秘密共享方案进行分发.本文方案中影子图容量为秘密医学图像的1/r,提高了大容量医学图像传输效率,降低存储空间要求;利用混沌的混合性和对初始值敏感特性对医学图像加密,大大加强医学图像的机密性,防止图像在传输过程中被篡改.实验分析表明,本文方案在传输效率、影子图机密性、图像完整性保护和时间效率上具有优势.算法适用于共享环境下的医学图像安全传输.
  • 基于三边滤波的HSV色彩空间Retinex图像增强算法
  • 图像增强技术可以从对比度低、分辨率低等暗淡图中恢复原有图像信息并增强低动态范围图像的视觉效果,能从很大程度上改善图像清晰化程度.提出在HSV色彩空间下基于三边滤波的Retinex图像增强算法.该算法首先将传统的RGB空间上的处理转换到HSV空间.然后将三边滤波技术引入到亮度图像的提取阶段,可有效地降低图像高斯噪声、滤除脉冲噪声,同时又有效地保持图像边缘细节的特性.通过对三边滤波的滤波窗口进行角度倾斜,计算出像素“最佳”邻域范围且自动修改.引入了一个二值限制函数,进行“边缘限制性平滑”处理,从而进一步提高了图像边缘和特征的清晰度.将提取的亮度图像进行多尺度Retinex图像增强,使得图像信息更加准确恢复.最后将HSV空间转换到RGB空间,使得增强后的图像颜色得以保持.实验结果表明,该算法应用到图像增强处理中,处理后的图像在色彩得以保持的同时,细节信息也得到有效地突出,更有利于针对各种环境图像的更深入的理解和应用.
  • 基于改进FREAK的增强现实实时注册算法
  • 为提高增强现实实时注册的鲁棒性,针对FREAK特征描述符的特点,提出一种IFREAK特征描述符.该描述符是基于FREAK描述符的取样模型基础上考虑了空间结构的描述符.IFREAK描述符中,每一感受野对存储多个位,位数取决于参数.相比于FREAK描述符的存储方式,IFREAK描述符提高了特征点匹配的精度.在IFREAK描述符基础上本文提出一种改进的增强现实实时注册算法.实验表明,本文提出的IFREAK特征描述符的匹配度在大多数场景下优于FREAK描述符及其他描述符.本文提出的基于IFREAK的增强现实实时注册算法具有更强的鲁棒性.
  • 计算机体系结构模拟技术现状、挑战与展望
  • 体系结构模拟技术在计算机体系结构研究和系统设计中发挥着重要作用.通过对计算机系统的建模、仿真及评估,科研人员可以验证新型体系结构设计;将该技术导入产品设计则可以优化系统方案、降低设计风险并提升开发效率.随着半导体工艺的迅速提升,分布式共享内存计算机系统已步入千核时代,处理器微结构、存储层次、片间互连及cache一致性协议等对系统性能的影响愈发复杂,对体系结构模拟技术也提出更高挑战.本文依据计算机体系结构模拟技术特征,从精度、速度、可用性和易用性四个方面对现有体系结构模拟技术进行了分析、总结.针对计算机系统发展趋势与当前模拟器存在的问题,归纳了体系结构模拟技术面临的挑战,进而提出了未来体系结构模拟技术发展的4A理论.
  • 语音合成方法和发展综述
  • 人机交互中,最自然、最理想的交流莫过于通过人的声音进行交流.这其中主要涉及到了语音合成,即文本转换为语音的技术.本文的目的在于提供一个对语音合成发展简明深刻的介绍,并提出发展中的问题和解决方案,使刚进入这个领域的研究人员能够站在巨人的肩膀上,对语音合成有个清晰深刻的认识,并对自己即将展开的工作有个正确的判断.文章首先总体上介绍语音合成已存在的,主流有效的方法,阐述方法的主要思想和优劣势,在此基础上启迪新想法新思路.后分别说明近几年国内外研究人员在语音合成工作上所做的努力,客观评判与分析合成技术改进中的得与失,划出合成技术近年的发展趋势.最后,得到语音合成技术的展望,指出发展的瓶颈并给出解决的方向.
  • [计算机软件与数据库研究]
    云计算环境下信任机制综述(金瑜[1,2];王凡[1,2];赵红武[1,2];邓莉[1,2])
    一种基于状态事件故障树的软件安全性分析方法研究(王思琪;黄志球;黄传林;陈光颖;潘诚)
    增量关联规则挖掘研究综述(张步忠;江克勤;张玉州)
    将故障信息扩展到功能模型的安全性分析方法研究(曹德建;黄志球;陆陈;陈光颖;仵志鹏)
    基于级联过滤的多模型融合的推荐方法(黄斌;彭志平)
    考虑用户偏好的多目标服务组合优化算法研究(张艳梅;曹怀虎;贾恒越;毛国君)
    一种面向混合属性数据流的基于密度的聚类算法研究(陈晋音;何辉豪;杨东勇)
    融合标签特征和时间上下文的协同过滤推荐算法(窦羚源;王新华[1,2];孙克)
    基于阶梯电价策略的数据中心成本优化(夏长清;关楠;刘玮;邓庆绪)
    车辆图像检索方法的Julia云实现(黄博[1,2];王莉;张常有;王婷)
    面向混合任务的自适应调度策略研究(郭锐锋;彭阿珍[1,2];邓昌义[1,2];华维[1,2];尹震宇;孙明辉)
    [计算机网络与信息安全]
    无线传感网络中的离散拉普拉斯算子及数据选择和恢复算法(史雪松;冯辉;杨涛;胡波[1,2])
    基于蚁群优化的无线传感器网络非均匀分簇路由算法(牛涛;庄毅;丰宁宁;于尧炳;顾晶晶)
    面向无线体域网的低功耗多频道MAC协议(居征宇;喻剑)
    6LoWPAN网络中RPL路由协议的仿真与研究(陆慧娟;刘亚卿;夏海霞;陈贺婉)
    ICT融合通信服务器中间件的研究(林浒;牛庆华[1,2];杨海波)
    依据节点贡献的链路预测方法(陈佳璐;钱宇华[2,3];张晓琴[1,3];梁新彦)
    格LWE难题下分层的基于身份的签名方案(李道丰;张小萍;钟诚;黄汝维;黄全品)
    基于后缀树的半监督自适应多密度文本聚类算法(文平;刘渊;张春瑞)
    PMSN中基于隐私保护的动态好友发现(王宏艳[1,2,3];曹汝静[2,3];刘永山[2,3];刘文远[2,3];金顺福[2,3])
    征稿简则
    微信社交网络上CASR谣言传播模型研究(廖列法;孟祥茂;吴晓燕;黎晨)
    基于用户意图的网络流量授权安全框架(刘哲元;徐隽;汪兴;高辉)
    基于坐标变换的k匿名位置隐私保护方法(林少聪;叶阿勇;许力)
    一种基于可靠包排序的隐秘通信方法(魏三强[1,2];杨威[2,3];沈瑶[2,3])
    [人工智能与算法研究]
    GPU上基于改进精英策略差分演化的神经网络学习算法(王晓峰[1,2];吴志健[1,2];周新宇[1,2];郭肇禄)
    多目标校车路径问题的变邻域搜索算法(侯彦娥[1,2];孔云峰;党兰学;陈小潘[1,2])
    一种基于逻辑判别式的稀有类分类方法(郭华平;董亚东;毛海涛;邬长安;范明)
    具有高斯扰动的最优粒子引导粒子群优化算法(吴润秀;孙辉;朱德刚;赵嘉)
    一种高效的求解函数优化问题的人工蜂群算法(毛力;周长喜;吴滨;杨弘;肖炜)
    面向硬实时系统零星任务低调度算法(邓昌义[1,2];郭锐锋;张忆文[1,2];韩文业)
    [图形与图像技术]
    基于混沌加密的医学图像安全共享方案(梁涤青[1,2,3];陈志刚[3,4];邓小鸿[3,5])
    基于三边滤波的HSV色彩空间Retinex图像增强算法(秦绪佳[1,2];程燕飞;范颖琳;郑红波;陈胜男[1,2];徐晓刚)
    基于改进FREAK的增强现实实时注册算法(李晶皎;赵越[1,2];王爱侠;李贞妮;杨丹)
    计算机体系结构模拟技术现状、挑战与展望(王恩东;陈继承;王洪伟;倪璠;唐士斌;史宏志)
    语音合成方法和发展综述(张斌;全昌勤;任福继[1,3])
    《小型微型计算机系统》封面

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