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文献检索:
  • 基于SISS结构的DGS微带低通滤波器研究
  • 缺陷地结构(defected ground structure,DGS)是在平面微波传输线接地金属板上通过刻蚀周期或非周期的形状,通过改变电路衬底材料的有效介电常数,实现改变微带传输线的等效电路.传统的DGS微带低通滤波器阻带较窄,且阻带抑制特性较差.针对这一问题,对DGS的电路结构进行深入的研究.采用矩形缺陷地结构(R-DGS),并引入矩形阶梯阻抗并联短截线(R-SISS)和半圆型阶梯阻抗并联短截线(S-SISS),设计完成了两款基于SISS结构的DGS微带低通滤波器电路.试验结果表明,新型DGS电路技术可以有效地改善通带内的射频传输特性,拓宽阻带带宽,增加阻带抑制,实验测试取得了较好的结果.
  • 一种改进约束条件的简化非极大值抑制
  • 以简化非极大值抑制为代表的后处理在基于滑动窗口法的目标检测中发挥着重要作用.针对传统简化非极大值抑制约束条件单一、消除重复检测不充分的问题,提出了一种改进的简化非极大值抑制,即在传统简化非极大值抑制仅计算交集面积对候选检测边界框的覆盖比例的基础上,增加"抑制完全覆盖检测"约束和"PASCAL VOC重叠判据"约束,分别对应计算交集面积对选中检测边界框的覆盖比例和对并集面积的重叠比例.实验结果表明,该改进的简化非极大值抑制能有效消除误检,显著提升目标检测方法性能.
  • 基于双向RRT算法的仿人机器人抓取操作
  • 为了实现实际应用中的有效抓取操作,需要对仿人机器人进行全身运动规划.在全身运动规划中,必须考虑所有关节的自由度以及机器人、环境和被抓取对象物理特性的约束.针对这种包含多自由度、复杂约束的运动规划问题,设计了一种基于双向RRT算法的规划方法,获取了机器人的双腿稳定位形和抓取手的位姿序列,从而实现了仿人机器人的全身运动规划.最后,在仿人机器人NAO平台上进行了实验验证,完成了开抽屉、有障碍物情况下的开抽屉以及开抽屉取物并关闭抽屉等任务.实验结果表明,所设计的基于双向RRT算法的全身运动规划方法能够有效地解决仿人机器人的抓取操作问题.
  • 控制流污点信息导向的符号执行技术研究
  • 以快速生成能够覆盖可能存在缺陷程序点的测试用例为目标,结合基于生成的Fuzzing技术、静态程序控制流分析、静态污点分析等手段,提出一种导向式动态符号计算方法.通过Fuzzing生成能够到达包含缺陷程序点的函数的测试用例,作为种子输入驱动符号执行快速到达缺陷函数;在缺陷函数内利用静态控制流分析、静态污点分析计算出控制流污点可达程序切片,基于该切片进行朝向缺陷点的多路径动态符号执行.实验验证了方法能够有效减轻符号执行应用中广泛存在的路径爆炸问题,并且能生成触发目标缺陷的测试用例.
  • 大规模网络中多传播源的重叠影响力问题研究
  • 计算机和Internet的快速发展推动了网络科学的研究.信息传播是网络研究领域的热点,信息传播的一个关键问题是初始信息源的选择,传统的方法通过衡量节点重要性的指标(节点度、介数、邻居节点的重要性等),然后根据单一节点的重要性从大到小排序,依次选择重要节点.针对单一节点的传播能力,传统的方法具有很好的效果,但是在多传播源选择时效果并不好.本文首先分析了传统方法的不足,并指出多节点的综合影响力没有提高是由于节点影响力的重叠效应.在此基础上,本文提出了一个衡量多节点综合影响力的指标,然后通过贪婪算法选择多个传播源节点.实际网络上的仿真实验表明,针对传染病模型(SIR),本文提出的方法能够选择更优的多传播源节点.进一步研究发现这些驱动节点间的平均距离更大,稀疏性更高,表明增加传播源节点的稀疏性能够降低节点的重叠影响力,因此综合影响力得到提高.
  • MCDS:大规模移动通信数据计算的单机实现
  • 移动数据具有数量庞大、类型多样、时效性强和高价值等特点.移动通信数据是一种重要的移动数据,对高效地存储和访问移动通信数据进行研究,并在此基础上更加有效地开展移动数据挖掘的相关研究,具有重大现实意义.当前,使用并行数据挖掘技术进行数据挖掘得到普遍认可,但并行数据挖掘技术需要较高的硬件成本,并行算法代码调试和优化较为困难.为此提出大规模移动通信数据的单机实现MCDS(mobile communication data processing system).MCDS基于GraphChi,改进了数据格式、分片机制、数据分片换入换出机制.实验结果验证了MCDS的有效性,为移动数据挖掘提供了切实可行的实验环境.
  • 基于大规模流式车牌识别数据的即时伴随车辆发现
  • 提出了一种基于流式大规模车牌识别数据集的伴随车辆(伴随车辆是指在一段持续的时间内一起移动的车辆组群)即时发现方法,可实现即时发现疑似伴随车辆并将其按伴随概率排序.该方法充分利用了云基础设施的并行计算能力,基于整数划分思想建立并行发现的负载均衡模型,优化了伴随车辆的发现性能,可用于对时间敏感的交通应用场景,如发现并监控运钞车等特殊车辆的跟踪车辆等.实验证明,该方法能够有效处理大规模的流式车牌识别数据,并实时地输出发现结果.
  • 面向Tabular库的数据模型及其查询问题
  • 信息化的发展使得数据存储及表示形式呈现出分布性、异构性的特点,不仅包括关系数据库、面向对象数据库等传统结构化数据,还包括Excel、CSV等不具有明确结构的特殊非结构化数据等,与此同时,其数据呈现了量大、更新快、可用性弱等大数据特点.然而使用无结构和半结构化文档组织和管理Excel等表单数据,存在着数据弱可控、弱可用、及访问效率差的问题.针对该类问题,本文以Excel文本为数据源,提出了一种新的面向Tabular库的关系数据模型并讨论了其上的查询及优化问题.首先,给出了Tabular表单数据的形式化定义,其次,设计PartiPath划分树实现表格的关系划分及结构转换,在关系模型的基础上,给出其数据模型及数据模式,再者,定义了表单数据上的基本查询问题及融合用户兴趣指数改进查询相似度指标,最后给出实验分析并作出总结.
  • 基于Spark/Shark的电力用采大数据OLAP分析系统
  • 用电信息大数据上的OLAP查询涉及数据量大,具有多表连接操作频繁、SQL结构复杂等特点,传统关系型数据库面对该类应用,表现出可扩展性弱、数据写入吞吐量低与查询效率低等问题.为此设计了一套基于Spark/Shark的电力大数据OLAP分析系统,该系统采用分布式文件系统HDFS保存电力用电信息采集系统的大数据,通过Shark进行前端SQL解析,Spark进行查询计算;然而,原生Shark只支持粗粒度分区,不支持细粒度的索引技术,难以高效地过滤无关数据,影响了查询性能.为克服这一不足,该系统设计了一种基于前缀树的细粒度索引结构TrieIndex,并通过数据重组技术优化了数据在HDFS的分布,提升了Shark的数据过滤能力以及用电信息大数据OLAP分析的性能.真实用电信息采集系统数据与查询的实验结果表明,该系统比关系型数据库的写入速度提升了12倍,比原生Shark的查询效率提升了10倍以上.
  • 基于认知的机会发现场景构造与分析层次模型研究
  • 为了有效辨识与管理,依据认知信息加工论,参照认知活动的过程特性、认知情境模型和注意的信息过滤器机制,提出了由私有视图获取、私有场景构造、场景融合、场景泛化与场景分析等五层信息处理过程组成的基于认知的机会发现场景构造与分析层次模型.该模型明确了认知的事件簇集获取、面向信息过滤器机制实现的注意表示与演化、机会发现场景事件簇构造、机会发现场景凝聚、机会发现场景构造与分析过程中联想等实现模型的关键问题.实验结果表明,在将聚类视作数据分布场景描述的前提下,通过私有场景的凝聚构造凝聚场景实现数据的聚类分析,可以显著提升聚类结果的准确性.
  • 基于并行化谱聚类的协同推荐算法研究
  • 随着大规模网络数据的增加,可扩展性成为推荐系统的一个关键因素,为此提出一种基于并行化谱聚类的协同推荐算法.首先通过并行化改进的谱聚类方法对项目进行聚类;然后在基于用户的协同推荐算法基础上,结合已聚类的项目打分信息,提出一种改进的相似用户计算方法,并进行推荐;最后在数据集上进行测试.结果表明,该算法可以有效降低时间复杂度,推荐精确度和推荐效率也有显著提高.
  • [信息与电子科学]
    基于SISS结构的DGS微带低通滤波器研究(倪春;张量;吴先良;郑娟)
    一种改进约束条件的简化非极大值抑制(张强;张陈斌;陈宗海)
    基于双向RRT算法的仿人机器人抓取操作(杜爽;尚伟伟;刘坤;王智灵)
    [计算机科学与技术]
    控制流污点信息导向的符号执行技术研究(黄晖;陆余良;刘林涛;赵军)
    大规模网络中多传播源的重叠影响力问题研究(周明洋[1,2];付忠谦;廖好)
    MCDS:大规模移动通信数据计算的单机实现(刘志鹏)
    基于大规模流式车牌识别数据的即时伴随车辆发现(朱美玲[1,2];王雄斌[2,3];张守利[1,2];刘晨[2,3];韩燕波[2,3])
    面向Tabular库的数据模型及其查询问题(黄冬梅;孙乐;石少华;苏诚;赵丹枫)
    基于Spark/Shark的电力用采大数据OLAP分析系统(王亚玲;刘越;洪建光;崔蔚;李彦虎;苏伊鹏;黄高攀;张明明;刘万涛)
    基于认知的机会发现场景构造与分析层次模型研究(程红梅;张振亚)
    基于并行化谱聚类的协同推荐算法研究(郑修猛;陈福才;黄瑞阳)
    《中国科学技术大学学报》封面

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