P2P网络中基于非确定有限自动机的XML数据流过滤

将自动机方法对XML数据的过滤延伸到P2P网络中,依据在本地XML系统YFilter中构造非确定有限自动机(NFA)的思想,采用Chord环建立起分布式的NFA对于peer节点中的XML数据的查询过滤系统,并基于递归法执行查询过滤,在不同的peer节点上得到满足查询条件的数据集合。通过实验验证了当查询的数量和网络大小发生变化时分布式NFA的方法的执行性能。结果表明:本文方法可在不同的过滤场景中处理百万数量级的XPath查询,具有良好的网络流量和过滤延迟。     

遗忘曲线的协同过滤推荐模型

针对资源历史评价信息的时效量化问题,研究了一种应用遗忘曲线的协同过滤推荐模型.该模型以推荐信系统的构成要素为基础,将历史信息的时效量化函数引入到未知评分资源的推荐计算中.通过多阶段时效量化方法与时间单位映射函数,揭示不同资源时效衰减速率随用户兴趣变化的规律,获取具有记忆心理学中遗忘特征的推荐评价数值.实验表明,与现有协同过滤推荐模型的推荐效果相比,模型能够合理解决时效量化问题并提供质量较高的推荐效果.     

数据场典型相关分析及其在图像分割中的应用

针对数据场环境下多维数据的低维特征提取问题,本文将数据之间的相互作用纳入其相关性求解中,提出一种基于数据场的典型相关分析(Data field based canonical correlation analysis, DFCCA)方法. DFCCA提取的特征具有良好的分布特性,原空间上相隔较远的数据点对的特征聚集在一个较小区域内,而相邻数据点对的特征却有规律地分布在其他点所聚集区域的周围.此特性使得DFCCA具有较好的边界辨识能力,将其应用于图像分割的实验结果表明, DFCCA提取的复杂图像边界具有较好的保真度.     

一种新型的AUV系统建模方法研究

在Petri网基础上,引入面向对象技术,提出了一种面向对象Petri网（OOPN）模型,详细论述了这种面向对象Petri网的结构,形式定义,建模步骤,并针对水下无人探测器系统操作环境的特殊性,为AUV系统建立了完整的OOPN模型,真实地反映了系统的动态特性,从而为AUV系统建模和分析提供了一个更为有效的工具。     

竞争型径向基过程神经网络时序分类器

针对时序分类问题,提出一种竞争型径向基过程神经网络时序分类器.给出了复合竞争过程神经元单元的定义,引入复合竞争过程神经元隐层,利用竞争型径向基过程神经网络输入为时变函数的特点,由复合竞争过程神经元单元完成对过程式输入信息的模式匹配和时空聚合运算,给出了具体学习算法,省去了输出层线性连接权的计算,简化了网络结构和训练过程,提高了网络泛化能力.最后以UCI数据集多变量时序分类问题验证了分类器的有效性.     

网构软件系统中基于信誉激励的协作博弈模型

为了促使网构软件系统中各软件服务实体在彼此交互、协作的过程中自主的形成协作关系,提出了一种网构软件系统中将信誉评估与博弈理论相结合的协作博弈演化模型GBDTM(games-based DyTrust model).该模型借鉴经济学中博弈论的思想,对网构软件系统中实体节点的协作过程进行博弈分析与建模,并通过在博弈模型中引入节点的信誉值,对博弈模型中的收益函数进行修正,GBDTM有效地建立了节点之间的激励合作机制,促进各实体节点间的协作,提高了网构软件系统的整体安全性能.     

冲突检测中的主动规则技术

提出主动数据库技术的一个新应用——主动规则应用于虚拟装配中的冲突检测，使虚拟装配具有了主动能力；论述分析了虚拟装配过程中冲突检测的主动功能需求；分析了虚拟装配环境的事件、每件、动作；提出了规则模型；对规则进行了描述。     

条件事件代数在主动数据库规则分析中的应用

分析了传统谓词逻辑在推理的不足，将条件事件代数应用到主动数据库规则分析中，通过条件命题的演算来进行循环规则的简化，并清除循环。     

基于拓扑层次图的碰撞检测算法

为了提高虚拟环境中碰撞检测的实时性和精确性,提出了一种基于拓扑层次图的碰撞检测方法。利用拓扑结构的连接关系将模型分割成凸集;然后利用凸集较强的适应性和OBB紧密性好的优点构造包围盒的拓扑层次图,提高了剔除不相交包围盒的效率,减少了检测时间;利用智能搜索算法——改进的A*算法搜索潜在碰撞集(PCS),进一步提高相交检测的速度和准确性。实验表明,该算法具有较高的速度和精度,能够满足复杂虚拟环境碰撞检测实时性和精确性的要求。     

应用WEMLS的安全数据集成模型

针对现有的安全域存在许多异构安全数据需要集成的问题,引入多级安全策略(MLS)的思想,提出一种应用扩展权值MLS策略(WEMLS)的安全数据集成模型。定义可信权值的概念,建立进程授权机制和信任计算机制。应用结果表明,该模型能使可信进程更灵活地访问客体。