摘要：通过研究语音通话系统的安全现状及密钥存储安全性问题,该文设计了一种基于安全便捷加密芯片的加密通话系统。以自主可控的安全便捷加密芯片对密钥进行安全存储并实现加解密、加签验签等功能,通过安全中间件实现客户端与安全便捷加密芯片之间的数据安全传输。该系统以PKI安全体系为设计核心,在语音加密过程,利用国密SM2算法,以数字信封的方式实现密钥同步;利用Opus编码算法先对音频数据进行压缩编码,减小传输带宽;利用密钥对编码后的音频数据进行SM4加密,实现密文传输,确保语音通话过程的实时性和安全性。通过性能测试和安全性分析结果可以看出,该系统在保证通话流畅的同时,大大提高了用户通话过程的安全性,具有较好的应用前景。

摘要：采用遗传算法解决矩形件带排样问题,用带符号的有序整数串作为初始种群个体,改善了初始个体解的质量.提出基于最低水平线的择优插入算法,在解码过程中动态地调整个体中的零件顺序,选取最适合的零件进行填充,使零件排放紧凑,提高了材料的利用率.对20多道基准排样例题的实验计算结果表明,文中算法速度快,所得排样方案的材料利用率高.最后提出利用该算法解决VLSI模块布局问题的方法框架.

摘要：频繁模式挖掘是数据挖掘的重要任务之一,在数据流上挖掘简洁的关键模式比频繁模式更有优势,因为关键模式既可以避免频繁模式里包含的冗余信息以减少内存存储空间,又可以高效无损地提取频繁模式.但是由于相邻时间戳的统计信息可以作为背景知识增强攻击者的推理能力,所以从包含个人信息的数据流中挖掘关键模式比静态场景下更容易泄露隐私.分析指出了数据流关键模式挖掘的隐私泄露问题及原理,并提出了一种满足差分隐私的数据流关键模式挖掘算法DP-CPM,该算法在每个时间戳设计一种两阶段机制:差异计算阶段和噪音挖掘阶段.该机制既考虑了隐私和数据效用之间的权衡,又考虑了挖掘时间和维护开销之间的权衡.为了提高数据流中连续发布时的数据效用性,在第1阶段通过计算差异来决定当前时间戳是返回低噪音统计值还是精确的近似统计值.如果是返回低噪音统计值,算法进入噪音挖掘阶段.在噪音挖掘阶段,首先通过判断查询集筛选出关键模式候选集,然后通过给筛选出的候选集里的模式支持度加入服从拉普拉斯分布的随机噪音,得到最终的噪音支持度.最后,给出了严格的理论分析和大量的实验,表明DP-CPM算法的有效性和执行效率.

摘要：ERACC(Extension Rule Based on Accurate Configuration Checking)算法由杨洋等人基于扩展规则和格局检测提出,具有较高的推理效率.为进一步提高ERACC算法在大规模SAT(Satisfiability)问题求解上的性能,本文在搜索由极大项组成的空间时,首先利用IMOM(Improved Maximum Occurrences on Clauses of Maximum Size)思想生成初始极大项,接着设计了适用于扩展规则推理的CCA_ER(Configuration Checking with Aspiration for Extension Rule-Based Reasoning)启发式策略,为极大项中格局信息未发生变化的变量对应文字提供一定的翻转机会.同时,为进一步提高扩展规则推理算法在k-SAT问题求解上的性能,设计了适用于扩展规则推理的PAWS_ER(Pure Additive Weighting Scheme for Extension Rule-Based Reasoning)策略,并且给出变量的Subscore_ER(Subscore for Extension Rule-Based Reasoning),CScore_ER(Comprehensive Score for Extension Rule-Based Reasoning)和HScore_ER(Hybrid Score for Extension Rule-Based Reasoning)属性.在此基础上,提出了ERACC_IAPS(ERACC with IMOM,CCA_ER,PAWS_ER and Subscore_ER)和CERACC_IAPS(ERACC with IMOM,CCA_ER,PAWS_ER,CScore_ER and HScore_ER)算法.实验结果表明:ERACC_IAPS和CERACC_IAPS算法的效率明显优于ERACC算法,最高可将其求解效率提高1000多倍.

摘要：为降低基于正区域求核算法的时间复杂度,首先给出了简化决策表和简化差别矩阵及其核的定义。然后给出了简化决策表中条件属性的区分对象对集的定义,并得出区分对象对集与决策表核属性的关系,证明了求决策表的核可以转化到求条件属性的区分对象对集上。再结合简化差别矩阵的核的性质,设计了一个基于区分对象对集的快速求核算法。该算法的时间复杂度优于同类算法的时间复杂度。最后用实例说明了新算法的有效性。

摘要：高水平的智能机器人要求能够独立地对环境进行感知并进行正确的行动推理.在情境演算行动理论中表示带有感知行动及知识的行动推理需要外部设计者为agent写出背景公理、感知结果及相应的知识变化,这是一种依赖于设计者的行动推理.情境演算行动理论被适当扩充,感知器的表示被添加到行动理论的形式语言中,并把agent新知识的产生建立在感知器的应用结果之上.扩充后的系统能够形式化地表示机器人对环境的感知并把感知结果转换为知识,还能进行独立于设计者的行动推理,同时让感知行动的"黑箱"过程清晰化.

摘要：频繁项集挖掘是数据挖掘研究领域的一个基本问题,其瓶颈在于频繁项集全集的结果过多,冗余现象严重.主要的解决思路是只挖掘全体频繁项集中有代表性的子集,使得这种子集或者可满足应用的需要或者可由它们导出其他项集.最大项集和闭项集便是这类解决方案中两种最典型的子集形式.在最大项集和闭项集的基础上,提出了元项集这一新的频繁项集精简表示方法.首先,证明了最大项集和闭项集都是元项集的特例,且元项集所包含的项集数目介于二者之间;其次,讨论了元项集的性质.最后,通过在闭项集挖掘算法DCI-Closed-Index的基础上引入剪枝策略,设计了一个元项集挖掘算法.实验结果表明,所提出的挖掘算法是有效的和高效的.

摘要：差别矩阵、二进制差别矩阵方法易懂,易设计,一直以来为广大学者所喜欢。但两方法在运算时会产生大量的重复元素与无用元素(若A是B的子集,则称B是A的无用元素),这些重复、无用元素会占用大量的空间,影响算法的效率。针对以往文献中基于差别矩阵的属性约简算法存储代价高的问题,结合二进制差别矩阵引入二叉树(B_Tree)的设计思想,提出基于压缩存储的属性约简算法。该算法将二进制差别矩阵的属性集存储在二叉树(B_Tree)的相应路径上,通过边存边剪枝(剪枝的思想就是从二叉树上删除那些在同一条路径上的重复、无用属性集)的思想,有效地降低了算法的时空效率。最后通过实例分析验证了新算法的有效性和可行性。

摘要：作业描述语言为远程教育中的Web作业管理系统,提供了一套基于XML的分割、表示与处理半结构化作业数据的解决方案,并可为异构型作业管理系统之间交换作业文档提供一种技术规范。介绍了基于XML模式的作业描述语言的设计过程与使用方法,并对XML作业文档的验证、显示与存储等处理方式进行了讨论。

摘要：为提高搜索引擎的语义处理能力,以旅游领域为背景,利用领域本体对知识的表示和推理能力,提出一种领域本体中基于概念格的相关度计算模型。根据该模型设计用户检索项推荐技术并予以实现。实验结果表明,相关度计算模型能充分利用本体中概念的语义信息以及实例之间的关系,得到的结果较合理。