摘要：油画分类是油画生成、油画识别及数字油画应用的重要基础工作。但由于油画图片与普通图片存在较大的质感差异,而且是油画家的个性化创作,不确定性更高,较普通照片的分类更困难。论文以分类出含有桥梁的油画为例,提出一种基于近邻卷积神经网络的油画分类方法,利用K最近邻分类算法提取与测试样本最接近的K个训练样本,卷积神经网络挖掘油画中的深层特征,从而对油画中的对象进行分类。论文详细讨论了数据处理、卷积神经网络的架构设计、训练过程。并在kaggle数据集上对该方法进行了分析与比较,使用三个数据集进行实验,实验结果表明该方法较最近邻算法精度上平均提高了2.4%,较卷积神经网络精度上平均提高了3.1%,较支持向量机方法精度上平均提高了6.9%。

摘要：操作系统安全是信息安全的一个重要方向。Linux安全模块(LSM)为Linux操作系统内核支持多个安全模块提供了有力的支持。首先介绍了LSM的实现机制,详细分析了它的关键技术。然后,以一个具体的安全模块为例,描述了如何使用LSM机制在Linux操作系统中完成一个简单的安全模块的开发。介绍了安全模型构建的过程,并对它的安全性进行了讨论。使用LSM框架可以使得操作系统灵活的支持和采用各种不同的安全策略,提高系统的安全性。

摘要：通过对阈值法单阀值和多阀值的研究,针对其难以处理包含多个前景物体的现状,提出了一种基于统计像素信息自适应地选择背景像素区域的图像分割方法。该方法采用单元格作为像素统计单位、直方图表示各层的像素分布情况,根据像素统计信息确定每一层的背景像素区域,通过相连层单元格背景像素相同或相近的关系自适应地在下一层直方图中修改背景像素区域。实验结果表明,该方法对于图像分割具有很好的通用性和有效性,是一种实用的、有前途的图像分割方法。

摘要：设计并实现了1种基于小波变换的DDoS(分布式拒绝服务)攻击快速在线检测器.采用自定义的Socket方式进行在线数据包捕获,采用链表形式的数据包特征库进行数据特征存储,利用小波变换求解自相似系数在线检测DDoS攻击.试验结果表明,该设计可以快速区分DDoS攻击与正常大流量数据,并可有效检测出非知名DDoS攻击工具发起的攻击.

摘要：设计并实现了一种面向能耗均衡的传感网单移动sink数据收集方法.利用传感网完全覆盖模型确定了sink在网内各遍历点的具体坐标,并在此基础上,构建了其定长移动数据收集轨迹.实验结果表明,该方法的能耗均衡性优于虚拟节点策略、基于效用的贪婪启发式交会点找寻等典型的移动sink数据收集方法.

摘要：根据蚁群算法与模拟退火算法的特性,提出了求解旅行商问题的混合算法。由模拟退火算法生成信息素分布,然后由蚁群算法根据累计更新的信息素找出若干组解,再经过模拟退火算法在邻域内找另外一个解的操作,得到更有效的解。与模拟退火算法、标准遗传算法、蚁群算法和随机初始化的蚁群算法进行比较,4种混合算法效果都比较好,策略D的混合算法效果最好。

摘要：目的雷达回波外推是进行短临降水预测的一种重要方法,相较于传统的数值天气预报方法能够实现更快、更准确的预测。基于卷积长短期记忆网络(convolutional long short-term memory network,ConvLSTM)的回波外推算法的效果优于其他的深度学习外推算法,但是忽略了普通卷积运算在面对局部变化特征时的局限性,并且在外推过程中将损失函数简单定义为均方误差(mean squared error,MSE),忽略了外推图像与原始图像的分布相似性,容易导致信息丢失。为解决以上不足,提出了一种基于对抗型光流长短期记忆网络(deep convolutional generative adversarial flow based long short-term memory network,DCF-LSTM)的回波外推算法。方法首先,采用光流追踪局部特征的方式改进Conv LSTM,突破了一般卷积核面对局部变化特征的限制。然后,以光流长短期记忆网络(flow based long short-term memory network,FLSTM)作为基本模块构建外推模型。最后,引入对抗网络,与外推模型组成端到端的博弈系统DCF-LSTM,两者交替训练实现外推图像分布向原图像分布的拟合。结果在4种不同的反射率强度下进行了消融研究,并与3种主流的气象业务算法进行了对比。实验结果表明,DCF-LSTM在所有评价指标中表现最优,尤其在反射率为35 d BZ的条件下。结论由实验结果可知,引入光流法能够使模型具有更好的抗畸变性,引入深度卷积生成对抗网络(deep convolutional generative adversarial network,DCGAN)判别模块能进一步增加结果的准确性。本文提出的DCF-LSTM回波外推算法相比于其他算法,雷达外推准确率获得了进一步提升。

摘要：提出了一种面向超密集场景的考虑业务动态的无线网络功率资源匹配算法.首先,根据网络异构和业务动态变化特征,建立双层动态博弈模型.针对不同博弈层参与者的需求特性,以最大化效用函数为准则,设计不同的效益模型,并通过对网络中业务动态性的预测调整定价因子,以更准确地反映网络环境的变化;其次,根据双层非合作博弈的特性进行分层功率博弈求解,通过宏蜂窝用户与微基站以及微蜂窝用户之间的多次非合作功率博弈达到均衡;最后,通过与现有功率资源匹配算法仿真比较,所提算法具有优越的性能.

摘要：介绍了一个基于WEB的电话语音服务系统 (TSW )的设计 该系统是由电话语音卡处理电话语音 ,通过Web进行查询的Web语音信箱应用系统 此文介绍了该系统的设计思想、设计目标。

摘要：关于Web使用挖掘中的会话识别问题,提出了一种改进的会话识别方法。统计每个页面的访问时间,并结合页面内容及站点结构生成页面访问时间阈值,再用页面访问时间阈值划分会话,然后对产生的会话集使用会话重组,即合并与断开的方法,对生成的会话集进行进一步地优化。通过实验结果表明,该方法所得到的会话集更具有真实性。