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摘要：针对目前主流的多核处理器，研究了基于VTD-XML的节点查询执行性能优化，即基于顸读策略从多线程并发执行和提高线程内存访问性能两个方面优化XML节点查询的性能。实验结果表明，提出的多线程XML文档解析框架可以充分利用多核处理器的计算资源，并有效地提高线程的内存访问性能，大大提高了xML节点查询的性能。

摘要：针对无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）中的节点在真实环境中的不可靠感知现象及其对目标跟踪精度的影响，首先分析计算了成对传感器节点感知存在的不确定区域及其边界，在此基础上，提出了一种基于成对节点探测不确定性的目标容错跟踪方法（Tracking with Pairwise Uncertainty of RSSI，TPU-RSSI），即通过匹配分组感知采样得到的感知向量（sampling vector）和跟踪区域划分面（face）的特征向量（signature vector）来进行移动目标容错跟踪。该方法在保持跟踪方法灵活性的基础上，能够减小由环境因素带来的跟踪误差。为了降低计算复杂度，提出了一种基于邻居面连接的启发式匹配算法。大量的仿真实验结果均表明，所提方法相比同类的其他方法具有更强的灵活性和更高的定位精度。

摘要：为了解决混洗交换网络中冲突路由的分组问题，定义了路由的无冲突极大组、最小无冲突分组、特征函数及覆盖函数等概念，并基于这些概念提出了应用布尔代数计算最小无冲突分组的理论和方法。同时，为提高冲突路由分组的效率，提出了计算最小无冲突分组的近似算法。理论分析和实验表明，近似算法不仅具有良好的时间性能，而且具有较高的准确度，它为在大规模信息交换中实施分批路由策略提供了强有力的支撑。

摘要：互联网络中，计算机和设备随时受到恶意入侵的威胁，严重影响了网络的安全性。入侵行为升级快、隐蔽性强、随机性高，传统方法难以有效防范。针对这一问题，提出一种基于SVM的网络入侵检测集成学习算法，该算法利用SVM建立入侵检测基学习器，采用AdaBoost集成学习方法对基学习器迭代训练，生成最终的入侵检测模型，仿真实验表明了该算法的有效性。

摘要：随着以微博为代表的在线社交网站的发展，微博用户之间形成了复杂的社会网络。针对微博社会网络，研究了影响微博用户之间关系形成的各种因素，提出了基于链路预测的微博用户关系分析模型。首先分析了网络结构特征在微博社会网络中的作用，同时针对微博社会网络的特点，引入微博属性特征，构造基于随机森林的链路预测模型，并将模型应用于新浪微博用户数据集，进行微博用户关系的训练预测，通过比较引入微博属性特征前后的预测性能以及特征的重要性分布，分析了各类特征对微博用户关系形成的影响，揭示了除传统的网络结构特征外，微博属性特征对微博用户关系的形成具有重要的影响力。

摘要：为实现大规模的异构数据集成，解决数据源异地分布的问题，满足不同系统和应用之间的信息交互和共享，设计了一种企业服务总线（ESB）平台下的数据集成模型。该模型采用wSDL和XML描述，能够结合ESB系统的集成场景进行数据集成。提出了一种基于消息流程的负载均衡算法，该算法根据服务执行纽件的负载情况和分布式节点的资源状况进行流程节点分配，并将其应用于分布式ESB系统的应用集成模型中，能够高效地处理ESB系统数据传输过程中的大量消息，有效解决应用流程执行时存在的消息处理能力低下的问题。最后，以医疗信息系统集成的仿真应用为例，在采用上述模型和算法的分布式ESB平台上，验证了其在解决大规模异构数据服务集成以及消息处理的负载均衡问题时的可行性和有效性。

摘要：针对支持补偿性的实时任务模型，分析实时任务的系统负载执行紧迫度，进而提出基于负载执行紧迫度的实时补偿任务调度策略TSCTTL；通过实验仿真表明，依据实时任务的负载执行紧迫度来调度补偿任务，降低了系统任务的截止期错失率，并提高了系统收益。

摘要：Web交互模型的形式化验证是对Web事件属性进行校验的十分可信的方法。通过一系列的系统模型建立、系统行为分析以及对于模型中关心属性的相关验证，能够让交互模型在设计阶段就能使形式化模型暴露出其所存在的缺陷，而不至于让缺陷保留到编码阶段或者更后面才能被真正地暴露出来，这样使系统模型的生存能力更加强大，同时避免了因后期缺陷暴露而出现的大代价修复。通过对Web系统的交互应用服务的过程模型化的体系进行研究，通过模型本身具有的属性进行相关正确性的校验，主要通过使用数学推理实现系统逻辑上的服务交互进程，从而进行过程的推演，并对系统服务的正确性进行过程的形式化验证，从而使系统服务模块的属性正确性可以通过逻辑上的演进来发现服务问题的存在，而不再是系统通过编码实现后才发现。对web交互模型的形式化验证是基于IMWSC模型语义形成的IMWSC模型的验证机制。

摘要：有效地测试、分析和验证计算机联锁软件是保证列车运行安全和旅客生命财产安全的重要手段，而形式化模型是系统测试、分析和验证的基础。以联锁软件的UML非形式化模型为基础，以有限状态机模型为系统形式化模型描述的数学工具，研究UML顺序图（场景）自动转化为有限状态机模型的方法。首先将场景的UML顺序图转化为FSP进程代数模型，然后通过合并不同对象的进程代数模型，得到系统的有限状态机模型。最后以接车进路用例为例生成系统的有限状态机模型，以验证该方法的可行性和有效性。

摘要：近年来辩论技术在人工智能领域获得广泛关注。然而，在辩论过程中，如何高质高效地构建攻击论据仍然是难以解决的问题。通过分析论据的本质属性，形式定义论据的相关概念及相互关系，结构化论据的知识表示，实现了论据本体的建模。该论据本体的一致性和可用性通过一个辩论实例得以验证。在此基础上构建了一个原型系统，该系统能够在辩论过程中基于论据本体查找和构建论据，重用已构建的论据，从而有效提高了自动辩论的计算效率。

摘要：基于传统粒子滤波的运动目标跟踪方法中存在重要密度函数选择困难、缺乏通用性、重采样设计难度大、粒子退化现象难以有效解决等问题。因此提出了一种改进的粒子滤波运动目标跟踪方法，该方法采用人工鱼群算法改进重要密度函数，通过粒子间的不断交互及协调行为，使其状态接近后验分布，从而提高重要密度函数的通用性。在此基础上，结合人工免疫算法的免疫算子改进重采样，平衡粒子群的收敛性和多样性，抑制早熟现象。实验结果表明，与传统粒子滤波算法相比，该方法通过参数调节，提高了运动目标跟踪的准确性和抗干扰能力，并能有效地抑制粒子退化现象。

摘要：对象定向概念格和属性定向概念格是经典概念格的两种推广模型。首先，利用对象幂集上的一对对偶近似算子分别定义了对象定向概念格和属性定向概念格上的同余关系。其次，分别基于两类同余关系构造了一个内部算子和一个闭包算子，并研究了内部算子与对象定向概念格的关系以及闭包算子与属性定向概念格的关系。最后将对象（属性）定向概念格之间的关系转化为相应的同余关系之间的关系。

摘要：提出基于随机初始化、参数扰动和特征子集映射的多扰动的局部自适应软子空间聚类（I。AC）融合算法（MLACE）。MLACE具有以下特点：（i）多扰动融合：从初始化、参数和特征子集等不同侧面，探测数据内部结构，使之相互融合，从而达到改善聚类正确性的目的；（ii）融合信息提升：根据LAC算法输出的子空间权重矩阵，定义数据属于每一类的概率，形成提升的融合信息；（iii）融合一致性函数改进：融合信息的形式由0／1二值信息转换成[0，1]实值信息，因此，一致性函数采用了性能较优的实数值融合算法FastglobalK-means来进一步改善融合正确性。实验选取2个仿真数据库和5个UCI数据库测试MLACE的聚类正确性，实验结果表明，MI．ACE聚类正确性优于Kmeans、LAC、基于参数扰动I。AC融合算法（P-MLACE）。

摘要：现有的基于粗糙集的数据补齐方法在计算任意两个对象之间的相似性时并没有考虑不同条件属性之间的差异性。针对这一问题，引入一种新的加权相似性的概念，并提出一种基于相对决策熵与加权相似性的粗糙集数据补齐算法RDNAWS。RDNAWS算法采用相对决策熵的概念来度量每个条件属性的重要性，并通过计算每个条件属性的重要性以及决策属性集对其的依赖性来为每个条件属性提供一个权值，从而将不同的条件属性有效地区分开来。在真实数据集上的实验表明，与现有的算法相比，所提算法能够获得更好的分类性能。

摘要：在MIMD分布式存储环境下针对系数矩阵为带状或块三对角矩阵的线性方程组提出了含三参数交替方向迭代并行算法。通过引入三参数调整，并适当分裂系数矩阵得到新算法，给出了系数矩阵为若干特殊矩阵时算法的收敛条件。在HPrx2600集群系统上实现了算法，针对不同的算例将其与多分裂方法、BSOR方法和PEk内迭代方法进行了比较。并行计算结果表明，所提算法具有较高的加速比和并行效率，明显优于多分裂方法和PEk方法，能合理分配内存，从而有效节省计算时间。针对算例1，加速比和计算效率略优于BSOR方法；而算例2的结果明显优于PEk内迭代方法。