摘要：为了实现人们对环境智能化管理的需求,设计实现了基于RFID和树莓派的物联网室内多功能系统。利用RFID技术实现了永久性室内环境监测,利用树莓派与传感器实时监测室内温度、湿度和二氧化碳浓度等参数,对环境进行跟踪管理与监控。该系统可实现智能化管理并降低人体在室内的患病风险,在节约能源的同时提升室内工作与学习效率。经验证,该系统功耗低,可靠性高,具有一定的创新性和应用价值。

摘要：人脑功能划分是揭示人脑功能分离性的重要方式。然而,现有的大多数划分方法因不能较好地处理功能磁共振影像(fMRI)数据的高维性和低信噪比性,表现出搜索能力较弱和划分结果较差的问题。为了减轻此问题,提出一种基于人工水母搜索优化(AJSO)的人脑功能划分方法。该方法首先基于预处理的fMRI数据计算功能相关矩阵,并将其映射到低维空间。然后将食物编码为由多个功能簇中心构成的聚类解,利用改进型人工水母搜索优化算法搜索更优的食物,采用融入迭代停滞的时间控制机制调控人工水母执行主动运动或被动运动,以提高全局搜索能力;针对主动运动设计适应度引导的步长确定策略,增强人工水母搜索的科学性和针对性。最后根据最小距离原则得到相关矩阵中每行数据的簇标,并将其映射到相应的体素上。在真实fMRI数据上的实验表明:与其他一些划分方法相比,新方法不仅拥有较高的搜索能力,而且可得到具有更好空间结构和更强功能一致性的划分结果。这项研究将人工水母搜索优化算法应用于人脑功能划分,提供了一种更有效的人脑功能划分方法。

摘要：行为识别是计算机视觉领域意义重大的热点研究问题,它经历了从手工设计特征表征到深度学习特征表达的发展过程。从传统行为识别模型和深度学习模型两方面,对行为识别发展历程中产生的主流算法进行了归类梳理。传统行为识别模型主要包括基于轮廓剪影、时空兴趣点、人体关节点、运动轨迹的特征描述方法。其中改进的密集轨迹方式拥有良好的鲁棒性和可靠性;深度学习网络架构主要有双流网络、3D卷积网络和混合网络。首先,重点阐述了各行为识别算法的主要研究思路与创新点,并介绍了每类算法的模型架构、算法特色、适用情境等。然后,对广泛使用的公共行为数据库进行了分类阐述,着重对HMDB51和UCF101数据集进行了详细介绍,比较分析了传统方法和深度学习算法在各数据集上的识别效果。通过对比分析发现,传统方法不适用于高精细行为的识别,且不易实现跨数据库或跨场景的推广;深度架构中,双流网络和3D卷积网络获得了比较好的行为识别效果且被广泛使用。最后,对行为识别的未来发展进行了展望,指出了若干将来可行的研究方向。

摘要：信任管理是P2P系统保证信息安全的重要前提和基础.分布式信任机制被广泛应用于开放系统信任模型的设计,然而,缺乏有效的信任机制来保证参与分布式计算的节点本身的安全性.在仔细分析了P2P系统的信任问题后,为保证节点的安全性提出一种高度自治的P2P环境下的信任管理模型.该模型通过加强节点的自治能力,使每一个节点可以自主地建立一张与它交易的节点的信任表,并通过主观推理方法得到其他间接节点的信任值,提高了网络本身的自适应性,为信任管理研究提供了一种新思路.

摘要：针对传统作业车间调度问题的局限性,结合实际生产过程的特点和约束条件,建立路径柔性的作业车间调度仿真模型。采用连续空间蚁群算法,对柔性车间作业进行多变量、多约束下的调度布局优化设计,在考虑各个机器提前/拖期完工的惩罚值,所有机器上的总负荷、成品合格率和最大设备利用率等性能指标更加合理情况下,为每次迭代产生的邻域解集作为Pareto非支配排序,防止算法操作过程中劣解的产生,提高求解效率。并与自适应免疫算法和交换序列混合粒子群法的优化结果进行对比,该算法可有效改善基本蚁群算法的停滞现象和全局寻优能力差的缺点。目前,该方法已在某机械公司进行示范,在提高加工效率、降低生产成本、减少协作费等方面效果显著。

摘要：数字水印技术被广泛应用于多媒体版权保护、广播监视等领域中.在广播监视中,广告商首先在他的广告中嵌入水印信息,之后把该广告发送给广播电视台.为了防止双方可能产生的欺诈,对一段广告、嵌入的水印能够做出双重认证是必不可少的.论文就双重认证提出了一种适合应用在广播监视中的协议,该协议在加密域完成水印的产生和嵌入.协议在加密时应用一种同态公钥密码技术,同时利用嵌入的信息绑定广告、嵌入的水印和本次交易.应用提出的协议,最常见的问题如消费者的权利问题和非绑定问题都可以被解决,甚至广告商或广播电视台的欺诈行为也可以预防.

摘要：文章分析了测量过程的特点,详细介绍了测量过程控制的数据采集方法,根据所构造的统计量的分布,提出了适用于测量过程稳定性监控的三种控制图技术。最后介绍了笔者开发设计的基于网络环境的测量过程监控软件的功能与实现技术。

摘要：在求解函数优化问题时,为了提升人工蜂群算法局部搜索能力,提出了一种新颖的混沌蜂群算法。新算法设计了一种混沌局部搜索算子,并将其嵌入蜂群算法框架中;该算子不仅能够实现在最优食物源周围局部搜索,还能够随着进化代数增加使搜索范围不断缩小。仿真实验结果表明,与人工蜂群算法相比,新算法在Rosenbrock函数上,求解精度和收敛速度明显占优;此外新算法在多模函数Griewank和Rastrigin上,收敛速度明显占优。

摘要：论文对生产过程的多元质量控制和诊断技术进行了分析与探讨,针对在生产过程中多个特性的相关性给出了相应的算法,改进了传统的使用多个单变量控制图分别探测生产过程的波动方法,同时,从功能的角度介绍了作者开发设计的用于多元质量控制的分析软件MPAC(Measurement Process Analysis and Control)。

摘要：个体适应值的高精度预测和高效的进化策略对于提高进化优化算法性能至关重要.针对现有大规模种群交互式进化计算个体适应值估计误差较大以及传统进化策略搜索效率较低的问题,提出一种基于灰支持向量回归机的个体适应值预测方法和大规模种群集合进化策略.建立基于灰支持向量回归机的适应值预测模型,给出4种集合进化个体比较测度,同时提出新的集合进化个体自适应交叉和变异概率.基于上述策略,采用NSGA-II范式设计一种交互式集合进化优化算法.将该算法应用于RGB颜色One-max优化问题,以表明所提出个体适应值预测方法和集合进化策略的有效性.