摘要：在线核选择是在线核学习的关键问题.不同于离线核选择,在线核选择需要在保证亚线性收敛率的同时单趟(one-pass)地进行核选择和假设更新,并且现有在线核选择方法的时间复杂度至少是关于回合数平方的,计算效率较低.针对这些问题,该文提出了一种新的基于局部后悔的在线核选择方法.该方法具有亚线性的后悔界和关于回合数对数的时间复杂度.首先,定义了基于局部后悔的核选择准则(LRC),证明该准则是假设序列期望风险的上界.然后,应用相干性来度量新实例与缓冲区中实例的相关性,并结合蓄水池采样来设计缓冲区实例的添加和删除策略.最后,构造LRC的增量更新方法,并应用在线梯度下降方法来更新假设,实现具有亚线性后悔界的在线核选择和在线核学习的高效算法.实验结果表明,该文所提出的在线核选择方法在保证精度的同时可显著提高核选择的计算效率.

摘要：模型选择是支持向量学习的关键问题.已有模型选择方法采用嵌套的双层优化框架,内层执行支持向量学习,外层通过最小化泛化误差的估计进行模型选择.该框架过程复杂,计算效率低.简化传统的双层优化框架,提出一个支持向量学习的多参数同时调节方法,在同一优化过程中实现模型选择和学习器训练.首先,将支持向量学习中的参数和超参数合并为一个参数向量,利用序贯无约束极小化技术(sequential unconstrained minimization technique,简称SUMT)分别改写支持向量分类和回归的有约束优化问题,得到多参数同时调节模型的多元无约束形式定义;然后,证明多参数同时调节模型目标函数的局部Lipschitz连续性及水平集有界性.在此基础上,应用变尺度方法(variable metric method,简称VMM)设计并实现了多参数同时调节算法.进一步地,基于多参数同时调节模型的性质,证明了算法收敛性,对比分析了算法复杂性.最后,实验验证同时调节算法的收敛性,并实验对比同时调节算法的有效性.理论证明和实验分析表明,同时调节方法是一种坚实、高效的支持向量模型选择方法.

摘要：为使学生深入理解和掌握计算机课程相关理论,提升理论知识的综合运用能力,结合教改项目实际需求,设计了一个基于角度传感补偿的自动调平功能实验项目。该实验基于四轴支撑实验装置,利用倾角传感器实时感受装置整体姿态变化信息,并通过空间坐标变换建模将整体姿态转化成四轴驱动进给量,用于调整局部末端姿态补偿空间角度变化量,最终实现自动调平功能。该实验设计力求通过知识点融合,引导学生综合运用所学知识解决激励与响应的典型微机控制问题,促进学生设计实践能力的提升。

摘要：提出一种传递函数的调整方案——ESTF.该方案基于重采样点扩展模型,把传统的基于重采样点的传递函数扩展为基于重采样段的传递函数,对重采样段内的光学属性进行提前计算.在绘制中将重采样段而不是重采样点作为融合的基本单位,在计算重采样段光学属性过程中引入滤波器概念.实验结果表明:ESTF在低采样、超采样情形下对体绘制结果质量均有提高和加强,低采样情形下效果尤其明显.另外,ESTF与不同滤波器的结合为绘制结果的质量控制提供了灵活性.

摘要：为了更加有效地开发安全可信的软件,需要在软件开发生命周期中尽早考虑安全问题.为了解决这一问题,提出了一种基于设计级别的攻击场景生成安全测试的方法,该方法包括建模并验证攻击场景,用攻击场景生成安全测试序列,基于输入语法生成测试输入数据,生成模型级别的安全测试用例,将模型级别的安全测试用例转化为可执行的安全测试用例.设计并实现了一个实验,验证了所提出方法的可行性和有效性.

摘要：理论上分析了通过整形滤波器方法实现正码波长变换的原理,并讨论了滤波器带宽及偏移方向对正码脉冲效果的影响,解释了目前实验报道中多采用蓝移滤波方案的技术根由。在实验上利用半导体光放大器(SOA)和通带滤波器完成了40Gb/s的归零码波长变换实验,验证了理论分析的结构,证明了整形滤波器加半导体光放大器的方案可以实现正码的波长变换。这对于简化网络的设计,提高信号传输质量都有重要的意义。

摘要：通过对故事可视化领域进行深入研究,提出一个完整的故事可视化系统.首先利用自然语言处理对故事脚本进行解析,自动形成场景单元及关键字,根据关键字从互联网上搜索相应的图像序列;然后提出一种改进的前景自动提取算法,并分别采用不同的过滤策略获取所需的候选前景和背景图像;最后根据用户选定的图像合成单幅场景,并采用一致性优化算法来保持场景之间的连续性与一致性.实验结果证明,该系统能够智能地辅助用户生成故事图像序列,增加其认知和创作乐趣,有效地减轻用户创作的负担和约束,而对用户本身无需任何艺术背景要求.文中工作可用于儿童认知以及导演创作等应用领域.

摘要：针对粗粒度可重构系统架构的应用开发,本文提出了一个基于FPGA的粗粒度可重构系统架构验证平台及相应的互连拓扑网络结构开发流程.基于FPGA开发板,构建粗粒度可重构系统的验证模块及模块之间的拓扑互连被自动插入从而生成该系统架构的硬件验证平台.针对不同的应用,该平台可以根据拓扑开发流程对不同拓扑互连策略下粗粒度可重构系统架构的性能和功耗进行评估分析.大量实验表明:CGRA的互连网络对该系统架构的性能和功耗有着巨大的影响,最适宜的粗粒度可重构体系架构的互连策略取决于所选的拓扑结构.根据评估所获得的系统性能、功耗以及FPGA资源占用率,设计者可以在较短的开发时间内准确地确定该应用最适宜的粗粒度可重构系统的拓扑互连策略.

摘要：为解决Ad-Hoc多源端和多目的端场景下已有的传输群调度机制通信冲突严重的问题,分析了Ad-Hoc网络中多对多场景下传输群中不同传输区域发生事件F和事件F'k(k=2,3,4)的概率,在基于两跳的f-cast中继算法的基础上设计了一种适用于多对多场景下的传输群调度机制,该传输机制根据上述两种事件发生的概率来调整相应区域内小区成为可通信小区的概率.理论分析和仿真结果表明,提出的传输群通信调度机制在多对多通信场景下可以有效地减少通信冲突发生的概率,提高网络通信能力.

摘要：文中作者主要针对一类组合优化问题,分析了伊藤算法的收敛性理论和达到最优解的期望运行时间.首先将研究的组合优化问题转化为图模型,在图模型的基础上研究了伊藤算法的各种算子设计方法,阐明了伊藤算法的漂移算子、波动算子的寻优过程,给出了几种算子转移所服从的概率分布;然后在转移概率的基础上,利用离散鞅的极限分布给出了伊藤算法几乎必然收敛行为分析;最后研究了1个粒子的情况下,伊藤算法达到最优解的期望运行时间的上界,其取决于粒子半径的设置,并结合具体的参数设置,分析了伊藤算法参数选择的重要性.