基于加权SVM与信息粒化的时序波动范围预测

复杂时间序列是高度复杂的非线性动态系统,传统的支持向量机方法无法对单一点值进行精确的预测,因此,对时序波动区间的预测更有参考意义。基于此,提出一种基于加权支持向量机的时序波动范围预测算法。研究中以股票指数为例,首先将原始价格数据进行模糊信息粒化,并针对金融时间序列的特点,利用改进后的加权支持向量机对粒化后的价格数据作出回归分析,同时对参数进行优化。最后对3大股票指数的预测实验验证结果表明,该方法能对复杂时间序列的波动范围进行有效的预测,并且精度优于标准支持向量机模型。     

一种应用遗传算法的彩色图像分割方法

遗传算法在复杂大空间搜索近似最优值有着很好的效果,利用遗传算法的优势,应用其解决图像分割问题.图像分割中,区域间差别度和区域内相似度是评价图像分割的重要因素,用遗传算法优化图像区域间差别和区域内相对相似度,获得高质量的图像分割结果.为了提高算法效率,采用贪心方法进行图像预处理,以及最小生成树初始化来减小算法的规模和搜索空间.实验证明采用遗传算法在图像分割问题可取得有效的结果.     

基于时频分布的EEG中棘波的相关检测

本文提出了一种检测EEG中棘波的新方法。这种方法首先对仿真信号进行时频变换,得到模型棘波的时频特征。EEG信号经过时频变换后,计算EEG信号与模型棘波的时频相关系数,利用相关系数和时频分布中高频部分的能量,给出了一个确定EEG信号中是否含有棘波的指标,并定义这个指标为棘波概率。检测过程中,以棘波概率的大小检测棘波。实际应用表明,这种方法能够准确地检测EEG信号中的癫痫样瞬态特征     

基于颜色与线段的图像轮廓提取算法

传统二维图像轮廓识别算法通常是在图像中找到边缘,根据设定的条件将边缘像素组合起来形成轮廓。针对边缘检测算法通常需要对不同的图像设定不同的阈值,对不同类型的图像很难找出统一的阈值的问题,文中提出了一种同时利用图像中颜色与线段信息的彩色图像轮廓提取算法,算法采用自顶向下的颜色空间融合和自底向上的线段检测的方法,在初步获取边缘信息之后,综合利用检测结果生成目标的轮廓。算法的优点在于不需要进行阈值调整,实验表明:该方法可以有效地提取彩色图像中的目标轮廓。     

利用时频变换识别睡眠EEG中的基本模式

本文提出了一种基于时频变换识别睡眠EEG中基本模式的方法。首先从信号处理的角度，对国际上普遍采用的睡眠EEG分阶规则进行了分析，指出了利用功率谱方法分析睡眠EEG的不足。通过利用CWD（Choi-Williams）分布对一段EEG信号进行时频变换，得到该段EEG信号在各个时间上的频率分布，称其为一种瞬时频谱。通过检测这种瞬时频谱中的谱峰，并提出按照高频优先原则，识别相应时间里的EEG信号的基本模式。     

面向JRENative漏洞的寄存器符号化监测

Java语言是最为流行的编程语言之一,拥有非常大的用户群,其安全问题十分重要,其中JRENative漏洞逐渐成为研究热门。本项研究基于符号执行技术提出一种寄存器符号化监测方法,选取符号执行平台S2E作为漏洞挖掘工具,并且实现了针对JRENative漏洞挖掘的辅助插件SymJava和SymRegMonitor,基于OpenJDK和OracleJRE逆向代码进行源代码白盒审计并构建了用于进行漏洞挖掘的Java测试用例,最后对36个调用JavaNativeAPI的Java测试用例进行测试,发现了6个JRENative安全隐患,其中2个可被攻击者恶意利用。     

Office文件加密机制的安全性

Microsoft Office是使用最为广泛的办公软件,Office文件的安全性主要是通过对Office文件进行加密来实现的.尽管自Office97发布以来,Microsoft公司对Office办公软件的文件加密功能进行了不断改进,但是,Office加密文件的安全性仍然难以保证.通过对Office文件加/解密过程进行分析,提出了存在的攻击,同时分析了各版本Office所采用的具体加/解密算法,设计了破解实验,得出了实验测试数据,并以时间代价为指标,对Office加密文件是否安全进行了详细的论证.     

工业以太网冗余技术分析

为了满足工业以太网对网络的可靠性要求，减少因网络故障造成的损失，网络冗余容错技术的提出增加了网络的可靠性和稳定性。文中介绍了网络冗余技术国内外研究的总体情况，讨论了多种网络冗余解决方案，包括生成树协议、快速生成树协议、环网冗余协议和分布式冗余网络协议，以及其他的网络冗余技术，着重讨论了分布式冗余网络协议，’最后对多种网络冗余解决方案进行了比较，特别指出了它们的局限性。     

Hadoop云平台下的并行化图像处理实现

近年来,云计算在IT行业掀起了新一轮技术革新浪潮。云计算是一种新兴的计算模型,它是并行计算、分布式计算、网格计算的综合发展,以简单、透明服务的形式提供无限制的计算资源。Hadoop实现的开源云平台提供了并行计算模型MapReduce、分布式文件系统HDFS和分布式数据库HBase等。随着数字图像数据量不断增长,单机模式的图像处理已逐渐不能满足用户需求。文中提出了利用Hadoop云平台实现海量图像的并行