摘要：本文研究了流形学习的分类器网络结构优化设计问题,针对利用神经网络对同一对象的非线性结构样本集进行分类和识别时,如何合理地设计网络结构的问题,提出了一个新颖的基于低维参数空间估计的神经网络结构设计的方法。该方法以流形学习为基础,结合Sammon系数有效估计出低维参数空间大小,并将此对应到神经网络结构分组设计的隐节点分组数目上,从而设计出具有一定泛化能力的网络结构。实验结果表明了本文所提方法的有效性。

摘要：分析了Hadoop云计算平台的安全需求,设计了一种基于身份的Capability(ID-CAP),并提出了一种基于IDCAP的Hadoop访问控制方案。方案设计采用了最小授权原则,实现了基于Capability的访问控制,使用户在Hadoop平台上提交的作业能以最小权限运行。实验结果表明:基于Capability的访问控制机制能有效实现在Hadoop平台上实施最小授权原则,支持平台内部相互依赖的各模块之间的身份认证,有效提高Hadoop平台的系统安全性和稳定性。

摘要：针对动态手势在时间尺度上的多变性和复杂性,提出了一种动态手势识别框架.该框架利用时间序列上提取的手势轮廓构造动态手势轮廓图像,获得不同动态手势在不同时间尺度下其轮廓图像的均值图像和方差图像,并将这些图像用于构成动态手势轮廓模型库,在此模型库基础上,利用相关信息方法和改进的动态时间规整方法完成动态手势的识别.实验结果表明,文中提出的动态手势轮廓模型对不同时间尺度的动态手势具有较强的鲁棒性,改进的动态时间规整方法较传统方法具有更高的识别率.

摘要：针对目前不规范用药病例屡见不鲜的问题,为了使临床工作者能够对病人能够更合理规范的用药,提出了基于云计算平台和关联规则挖掘技术相结合的一种常见疾病用药规范系统的方案。该方案根据临床诊断疾病的业务特点和云计算平台的优势,设计出了一种新的体系结构,再此基础上分析了新系统的E-R图和业务流程图,并讨论了新系统的安全性以及利用***技术进行云应用程序的开发和发布,实验结果表明了该方案的可行性,并对以后临床规范用药系统的开发具有积极的建议意义。

摘要：针对6LoWPAN网络物理层MTU的限制,提出一种报文头部压缩方案分片报头压缩。6LoWPAN的压缩方案一直考虑的是对IPv6头部字段进行压缩,但数据报在适配层传输时,多以分片的形式进行传输,除第一分片外,后续分片头部Mesh Delivery字段也要记录适配层源地址和目的地址,极大增加了网络的负载。为此,分开处理第一分片和后续分片,对后续分片,通过增加分片标记和分片头部冗余的地址字段映射表及其它数据结构,利用分片标记替代分片报文Mesh Delivery字段中较长的地址字段,结合现有的IPHC报头压缩技术,进一步对报头进行压缩。性能分析结果表明,当网络负载和传输数据包较大时,从数据包投递率、平均吞吐量、平均时延的测试可以看出该方法较原来的IPHC协议表现更优。

摘要：基于内容的语义Web检索只考虑内容本身,没有考虑用户的不同,不能准确反映用户需求。为此,提出一个自适应语义Web检索框架,对于Web中文文档,借助HowNet知识库给出一种本体学习方法,通过提取用户客观、显式和隐式信息建立用户信息库,并设计用户初始查询本体和个性化查询本体构建算法,从而实现用户的自适应检索。实验结果表明,该方法具有较高的检索效率。

摘要：针对因障碍物影响而无法实现动态无线传感网MWSN(mobile wireless sensor network)高精度定位的问题,提出了基于RSSI信号传播模型的α-驱动更新的质心定位算法α-drive renewing weighted centroid localization(α-DRWCL)。根据WCL(weighted centroid localization)的距离计算公式,建立了路径衰减因子α的计算模型,利用边界探测装置的探测结果适时改变α的值,得到较接近实际情况的各参考节点权重,达到了减小定位误差的目的。在实验环境中对α-DRWCL算法进行定位仿真,仿真结果表明了该算法的精确性和有效性。

摘要：为解决6LoWPAN(IPv6over Low power WPAN)设备与IPv6网络通信时的地址压缩问题,研究了6LoWPAN报头压缩方案,提出了一种基于短地址映射的改进压缩方案。6LoWPAN设备短地址由自身生成,IPv6网络节点短地址可由数据报中直接获取,避免了短地址注册、分配机制及地址冲突检测方法带来的开销,保证了短地址的唯一性。介绍了地址映射方法及地址映射表,详细阐述了设备处理流程及设计的路由地址通告和地址映射更新报文。性能分析表明,在传输负载较大,通信次数频繁的网络状况中,改进方案能有效减少报头开销,数据传输效率较6LoWPAN原方案有显著提高。

摘要：针对EPCglobal提出的发现服务,在整个供应链中查找物品的信息存在的缺陷,提出了一个基于DHT分布式的发现服务。该方法采用分布式的散列算法为每个参与的节点分配一个标识符,并且每个节点维护一个缓存表用于存储已经查找过的供应链的相关信息,使每个供应链节点都能参与信息的查找,从而消除了中央服务器的概念。通过程序测试对提出的发现服务进行了分析,表明了该方法能够有效地提高网络容量的利用率,解决了负载不平衡等问题。

摘要：为了解决已有信息抽取系统中方法不具有重用性及不能抽取语义信息的问题,提出了一个基于领域本体的面向主题的Web信息抽取框架。对Web中文页面,借助外部资料,利用本体解析信息,对文件采集及预处理中的源文档及信息采集、文档预处理、文档存储等技术进行了分析设计,提出了文本转换中的分词及词表查询和命名实体识别算法,并给出了一种知识抽取方案。实验结果表明,该方法可以得到性能较高的抽取结果。