摘要：为了提升网络的整体性能,首先在物理层、路由层上分别提出功率反馈控制算法与能量均衡路由量度;其次设计一种以可靠通信为前提,均衡网络能耗的跨层优化算法(SCLM)。研究结果发现:现有的跨层优化算法可以在一定程度上提升网络性能,但是存在局限性;从性能指标内在矛盾出发,合理设计算法才可以在众多矛盾之中找到最优解。仿真结果表明:提出的跨层优化算法可以在保障可靠通信前提下,优化网络的能量均衡。

摘要：图的可达性查询被广泛应用于生物网络、社会网络、本体网络、RDF数据库和XML数据库等.由于对数据操作时引入的噪声和错误使这些图数据具有不确定性,已经有大量的针对不确定RDF和XML数据库的研究.文中使用可能世界语义模型构建不确定图,基于该模型,研究了概率可达查询(PR).处理PR查询是#P完全问题,对此文中首先给出一个基本随机算法,可快速地估算出可达概率,并且该值有很高的精确度.进一步,文中为随机算法引入条件分布(称为"条件随机算法"),采用图的不相交路径集和割集作为条件概率分布,因此改进的随机算法可准确地并且是在多项式时间内处理查询.最后基于真实不确定图数据的大量实验结果验证了文中的设计.

摘要：图的可达性查询被广泛应用于生物网络、社会网络、本体网络、RDF网络等.由于对数据操作时引入的噪声和错误使这些图数据具有不确定性,而确定图的可达查询不能有效地处理不确定性,因此该文研究用概率语义描述的图可达性查询.具体的,该文使用可能世界概率模型定义不确定图(称为概率图),基于该模型,研究了基于阈值的概率可达查询(T-PR).首先为避免枚举所有可能世界,给出一个基本算法可精确求解T-PR查询.其次为进一步加速基本算法,给出3种改进方法,它们是不确定事件界、同构图的缩减、基于不相交路径和割集的界.通过合理的组合给出3种方法的合并算法.最后基于真实概率图数据的大量实验验证了该文的设计.

摘要：真实世界中,常存在很多障碍物,影响空间对象到查询点的可见性及距离,可见k近邻查询查找距查询点最近的k个可见对象,是时空查询领域的一类重要算法.由于度量设备误差以及通信开销的限制等因素,空间对象位置不确定因素广泛存在.文中拟对不确定对象执行可见k近邻查询,提出了概率可见k近邻(PVkNN)查询,即查找前k个成为查询点最近邻居概率最大的节点.为了高效地执行这一查询,文中提出了k-界限剪枝方法,基于可见质心的紧缩过滤以及对不可见对象的剪枝策略,从空间角度过滤掉不符合条件的对象.为避免对候选集合中每个对象的概率都进行精确计算,从概率角度提出了根据概率上下限来对候选集合进行进一步的求精方法,采用近似采样技术来获取可见区域的比例,实现了对PVkNN的高效计算.采用真实和模拟数据集设计实验,充分验证了算法的效率和精度.

摘要：链路调度是Wi MAX WMN设计中面临的关键问题.为了最大化网络吞吐量,建模了无干扰最优链路调度模型.针对单位时隙需求的链路集,提出一种Wi MAX WMN中的启发式链路调度算法.进一步,针对WMN中节点的中继特性,设计了基于节点与链路分解的扩展图模型.通过细化传输过程以增强时隙的空间复用性,能够满足链路单次与多次传输的统一调度需求.一系列仿真实验结果表明,所提出的链路调度算法能够有效减少网络调度周期,提高网络吞吐量.

摘要：近年来,基于位置的服务获得了越来越广泛的关注,其中最近邻查询是最常用的一种查询方式.测量手段的不准确性以及数据本身的性质导致不确定性在位置数据中普遍存在,这种不确定性会对最近邻查询结果产生影响.空间中障碍物的存在也给空间数据查询带来了挑战.文中研究存在障碍物的空间中不确定对象连续最近邻查询的处理方法,设计了一种剪枝策略大幅降低需要计算的不确定对象数目,并进一步提出了障碍空间中不确定对象最近邻查询安全区域的概念及安全区域生成算法.设计了安全区域的索引存储方法.实验结果表明,文章所提出的方法具有良好的效率和可扩展性.

摘要：视网膜层边界的形态变化是眼部视网膜疾病出现的重要标志,光学相干断层扫描(optical coherence tomography,OCT)图像可以捕捉其细微变化,基于OCT图像的视网膜层边界分割能够辅助相关疾病的临床判断.在OCT图像中,由于视网膜层边界的形态变化多样,其中与边界相关的关键信息如上下文信息和显著性边界信息等对层边界的判断和分割至关重要.然而已有分割方法缺乏对以上信息的考虑,导致边界不完整和不连续.针对以上问题,提出一种“由粗到细”的基于端到端深度神经网络和图搜索(graph search,GS)的OCT图像视网膜层边界分割方法,避免了非端到端方法中普遍存在的“断层”现象.在粗分割阶段,提出一种端到端的深度神经网络—注意力全局残差网络(attention global residual network,AGR-Net),以更充分和有效的方式提取上述关键信息.具体地,首先设计一个全局特征模块(global feature module,GFM),通过从图像的4个方向扫描以捕获OCT图像的全局上下文信息;其次,进一步将通道注意力模块(channel attention module,CAM)与全局特征模块串行组合并嵌入到主干网络中,以实现视网膜层及其边界的上下文信息的显著性建模,有效解决OCT图像中由于视网膜层形变和信息提取不充分所导致的误分割问题.在细分割阶段,采用图搜索算法去除AGR-Net粗分割结果中的孤立区域或和孔洞等,保持边界的固定拓扑结构和连续平滑,以实现整体分割结果的进一步优化,为医学临床的诊断提供更完整的参考.最后,在两个公开数据集上从不同的角度对所提出的方法进行性能评估,并与最新方法进行比较.对比实验结果也表明所提方法在分割精度和稳定性方面均优于现有方法.

摘要：乳腺癌是妇女最常见的恶性肿瘤之一,面向乳腺钼靶X线图像的计算机辅助肿块检测技术可以帮助影像科医师早期发现乳腺病变.针对于单侧的乳腺肿块检测中准确率有待提升的问题,提出双侧特征融合的乳腺肿块检测算法.首先,进行图像预处理,并利用相干点漂移完成乳腺轮廓配准;然后,利用配准得到的变换矩阵获得双侧乳腺感兴趣区域,再在其中提取左右侧乳腺的单侧特征向量和双侧对比特征向量,从而建立融合的特征模型,并采用遗传选择算法对特征向量进行特征选择;最后利用极限学习机基于选择后的特征进行乳腺肿块检测.实验结果表明,与传统的基于单侧的乳腺肿块检测算法相比,文中算法能有效地提高检测准确率.

摘要：基于Frame的软件开发和逐步精化是用于实现系统化软件开发(例如软件产品线)的两种范型.然而这两种方法基于不同的假设而独立发展,它们之间的联系还未得到完全认识.为了弥补这一缺失,使得能够在一个统一的软件开发过程中发挥这两者的优势,探讨了它们之间的联系、融合的必要性以及在融和过程中出现的有趣的问题,像可换合成策略和不同范型指令的融合等.为了支持这一观点,在frames的设计中集成了逐步精化技术,并设计开发了Frame++.它构建在XVCL之上,利用AHEAD(XAK)来支持frames精化.在frames中融入逐步精化的概念,使得可以按特征对frames进行组织(同时兼顾消除克隆),易于frames的演化和面向特征的复用与组装;同时精化的参数化特性使得处理细粒度的可变性特征变得容易.一个人员维护模块的产品线被用来展示这种方法.此方法可以提升frames设计中的关注点分离,并促进系统化的软件开发.

摘要：微博客是一种新的信息载体和传播途径,比传统的博客、论坛等载体具有更多新的特点,实时性(随时发布、更新)和多模态性(包含文字、图像、视频等)是其中的2个主要特点.设计并实现了一个面向微博数据流的、集即时下载各模态信息和分析观点倾向于一体的观点挖掘原型系统MICA(microblog item crawling and analyzing),设计并使用WeiBoAPI(微博编程集成应用接口)从腾讯、新浪等网站实时抓取微博数据,针对其中文本内容进行情感倾向性分析,针对其中的图像数据进行特征抽取,并为进一步的多模态观点挖掘打下基础.