网络编码技术的应用能提高无线分组网络的传输可靠性、吞吐量。但是，在这些网络编码策略中首先要将传输的信息拆分成若干个“数据块”，然后再分别对各个数据块进行网络编码处理。而数据块的大小会严重影响数据块的传输时间，数据块越大，数据块时延就会随之增大。在现有的网络编码策略中，数据块的大小一般会在传输之前就会确定，但很难用事先设置好的大小满足实际情况下的时延要求。本文提出了网络编码条件下的数据块大小选择算法的目标方程，并分析了数据块大小对吞吐率的相应影响，进而设计了一种自适应满足实时应用时延要求的数据块大小的选择算法。该算法可通过在无线网络中自适应设置每一个编码块大小来满足实时应用的要求。
维护多播信息需要额外的硬件开销，多播体系结构缺乏可扩展性，限制了多播业务的发展。本文在多播中应用MPLS最小冲突路径算法，在分支节点的MPLS中加入多播信息表，实现基于源树的多播树构建，从而解决了MPLS多播中数据转发的标签分配问题，具有良好的扩展性。实验表明，利用MPLS最小冲突路径算法，起到了节约带宽和提高多播性能的作用。
本文基于路由稳定性，提出了一种基于路径维持概率的Ad Hoc网络跨层路由方案，根据节点间距离的大小，改变节点的发射功率，有效地减小了节点的功耗。仿真结果表明了该方案的有效性，并节省了功耗。
随着嵌入式技术、现代通讯技术的发展以及新一代通讯标准的出现，使得人们使用大规模智能移动设备进行移动计算成为可能。本文针对移动应用提出了一种在物理隔离网络环境下的数据同步方法，介绍了应用的背景，对同步系统进行总体设计，详细说明了数据同步操作的步骤及过程，然后详细论述了同步过程中冲突的检测、处理规则。采用增量式的同步方法，减少了数据交互量；同时，内外网物理隔离，保证了数据的安全性。
虚拟路由器冗余协议（VRRP）是在局域网中配置静态默认路由的环境下消除单点失效的一种容错协议。VRRP不支持动态负载均衡，对带宽的利用和资源的优化都有待提高。本文在VRRP工作原理的基础上提出了一种增强VRRP，通过每个路由器定期交流信息来确定主备状态；主路由器负责虚MAC的分发和根据负载均衡算法回应ARP/ND请求，来实现流量的动态负载分担。设计实现的EVRRP能够与当前标准VRRP兼容。
针对目前OTP（一次性口令）认证机制存在的缺陷，本文提出了一种基于手机STK卡的OTP认证机制，给出了相关的认证模型和认证协议。该方法将空中下载菜单技术和混沌理论中的混沌序列技术融入到OTP的生成过程中，通过手机STK卡计算生成OTP来进行认证，能有效地弥补当前OTP认证机制的不足，具有明显的安全性和实用性。
针对已有内网访问控制的不足，本文提出了一个分布式架构的基于ARP协议解析的内网访问控制系统，并对各部件功能特性、系统工作流程和检测原理进行了详细的描述和讨论。本系统突出的优点是采用分级式管理，实现了跨网段的准入控制和数据的分散采集与处理，可以有效地避免单点失效。
无线传感器网络自组织问题越来越受到人们的关注，控制方法也大量涌现，但在对自组织性能的评价上，现在大多仍停留在定性分析阶段。本文针对无线传感器网络自组织中连接和覆盖两个重要指标，利用Delaunay三角剖分评价节点实体和他们的关系以及结点之间的信息传递和融合；利用Voronoi图进行评价节点覆盖的区域；同时，对整个自组织过程，引用自组织度的概念对其分布效果进行定量分析。仿真结果表明，我们提出的性能分析方法能够很好地评价无线传感器网络自组织算法的优劣。
为提高网络系统的安全性，本文提出了从证书中心、目录服务、注册中心和密钥管理中心等方面入手，构建一个行业级的CA安全认证系统。该方案在烟草某省实施后，经过实际运行证明该方案切实可行。
文着眼于提高入侵防御系统［1］的检测速度和精准度［2］，遵循通用入侵检测框架（CIDF）［3］规范，依据基于网络的入侵检测系统（NIPS）的结构要求，依据层次化结构设计的思想，自底向上依次分为数据采集模块、事件生成引擎、策略脚本解释器和入侵防御模块四个部分。最后利用脚本描述，实现一个千兆环境下入侵防御集群开放模型。
快速发展的移动通信技术给人们带来新的应用和服务的同时，也吸引了手机病毒的攻击。本文总结了手机病毒的传播途径和共有特性，比较现有的防毒技术，结合手机的特点，提出一种基于启发式行为监测的手机病毒防治技术，采用隐马尔科夫模型启发式分析程序的行为，以阻止病毒的恶意行为，保护手机安全。
P2P网络中参与资源共享的节点日益增多，且呈海量趋势。如何在海量用户海量资源的情况下，查询整个P2P网络中的资源语义分布，计算网络中的所有语义聚类，是一个颇具挑战性的问题。针对这一问题，本文提出了一种面向自组织P2P网络的语义聚类查询算法SCQASPNSR。该算法可高效计算整个P2P网络中的语义聚类，为研究网络中资源语义分布、进行有效的知识发现，提供了有力支持。
高维空间球集的覆盖问题是指对高维空间中多个球构成的集合S，构造一个直径最小的球来覆盖S中所有已知球。本文提出了球集直径的概念，给出求解球集直径的1/〖KF(〗3〖KF)〗近似算法。基于此算法求解球集实例集合S的初始核心集，进而给出高维空间球集覆盖问题的1+ε近似算法，算法时间复杂度为O(nd/ε+d2/ε〖SX(〗3〖〗2〖SX)〗(1/ε+d)lg1/ε)。算法保证核心集中球的个数为 O(1/ε)，与S中球的个数和空间维数无关。
本文提出了用于解决车间作业调度问题的混合自适应变异粒子群算法，该算法在运行的过程中根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率,利用遗传算法思想对粒子进行选择、交叉操作,并将模拟退火算法的优点融入到AMPSO算法中。仿真结果表明,混合AMPSO算法能够有效地、高质量地解决作业车间调度问题。
求解公式的可满足性在诸如形式化验证、电子设计自动化与人工智能等众多领域中都具有非常重要的理论与应用价值，成为近年来的研究热点。本文针对命题公式与一阶公式的可满足性问题，重点介绍了布尔可满足性与可满足性模理论求解技术的基本原理，并且根据算法的类型进行分类阐述，分析了各种算法的优缺点。最后，讨论了目前面临的主要挑战，对今后的研究方向进行了展望。
本文提出了一种新的分层强化学习Option自动生成算法，以Agent在学习初始阶段探测到的状态空间为输入，采用模糊逻辑神经元的网络进行聚类，在聚类后的各状态子集上通过经验回放学习产生内部策略集，生成Option，仿真实验结果表明了该算法的有效性。
人工鱼群算法是通过模仿鱼群的觅食、聚群和追尾等行为寻找最佳觅食水域从而实现全局寻优的优化算法。应用神经网络的投影寻踪耦合回归模型存在优化问题，学习过程中运用人工鱼群算法进行优化，进而获得最佳的投影方向、阈值和正交Hermite多项式系数。本文描述了应用人工鱼群算法优化的神经网络投影寻踪耦合回归模型算法。仿真实验结果表明，该算法可以获得满意的预测效果。
纹理图像的分类是目前一个非常活跃的研究课题。针对现有纹理图像分类算法的局限性，本文提出了一种基于Contourlet变换和仿生模式识别方法的纹理图像识别算法。首先应用Contourlet变换获得能量特征的方法提取能量特征，进而利用仿生模式识别算法实现对纹理图像的识别。采用Vistex纹理库数据进行仿真实验，结果表明：与传统的分类方法相比，利用Contourlet变换和仿生模式识别结合进行纹理图像的识别能获得更高的正确率和速度，最佳正确率可达100%。
本文介绍了RGB和HIS两种颜色模型，采用色调值H和色差值RG两个特征值，通过Otsu方法自动获取阈值对自然场景下彩色水果图像进行分割，并对实验结果进行了对比。然后，利用灰度共生矩阵分析了果实和背景的纹理特征，找到了区别果实和背景的纹理特征参数，对果实和背景颜色相似的图像进行分割。实验结果证明，纹理特征和颜色特征两者相辅相成，优势互补，对于包含复杂背景的青苹果图像分割效果比较好。
摄像机的运动使得复杂背景下动目标的检测复杂化。为了应对动态变化的背景，本文提出基于SIFT特征匹配和运动历史图的目标检测算法。首先用SIFT算法提取特征点，采用RANSAC方法求得仿射变换模型参数并实现图像的全局运动补偿，最后利用运动历史图的方法检测出动目标。SIFT特征点匹配的准确性和RANSAC方法去除异常点的有效性使得仿射变换模型参数计算准确，运动历史图则给出了动目标清晰的轮廓，并指明了动目标的运动方向。与Ninad Thakoor实验结果对比说明：该算法能够准确地检测出动目标，并且显示了动目标的运动方向。
不规则物体的模拟一直是计算机图形学的研究热点和难点，而火焰在时间和空间上的多变性，更具有挑战性。本文详细讨论了火焰模型中火焰粒子属性的变化和纹理图片的选取。粒子系统是模拟不规则物体的有效方法，结合纹理映射增强绘制结果的真实感，可大大降低粒子数量，提高了绘制效率。实验表明，这种方法满足真实感和实时性的要求。
本文设计并实现了针对实验室检测环境的一类嵌入式图像检测系统。该系统基于嵌入式开发平台搭建，通过与开发板连接的USB摄像头采集彩色待检测图像，然后通过分析处理图像的颜色特征来获取检测物的含量等信息。本文针对检测图像的颜色特征和空间结构信息，采用了颜色平衡、特征增强和金字塔分割等图像处理方法。最后，本文以一组液态有色试剂含量检测为例，验证了本图像检测系统的可行性。
图像基学习是图像特征提取与表示的重要方法之一。非负稀疏编码不仅具有标准稀疏编码算法的自适应性、空间的局部性、方向性和频域的带通性，而且更能反应哺乳动物的视觉机制。本文在非负稀疏编码的基础上，利用经验模态分解技术加入了图像的结构信息，提出了结合经验模态分解的非负稀疏编码算法，保证了系数矩阵的稀疏性与所提取图像特征的结构性。学习得到的图像基不仅具有非负稀疏编码的特征，而且更好地表示出图像的结构信息。
在机器学习研究领域，人们提出了很多特征变换算法。这些算法的思路是把数据从原始特征空间映射到新的特征空间，从而改善数据的表示或区分能力。所用技术主要包括特征向量或谱方法、最优化理论、图论等。算法的步骤都是：（1）构造原始数据及关系的结构；（2）定义目标函数；（3）运用优化理论使目标函数最优，求得问题的解。本文给出了两类常用的局部保持特征变换主要算法步骤，分析了算法优缺点，这使我们对特征变换的研究有较全面的了解。
为权衡水印技术的鲁棒性和对篡改敏感性的冲突，本文提出了在载体图像中嵌入鲁棒水印和全脆弱水印的双重数字水印方案。首先对水印图像进行了置乱和加密，并对得到的加密水印进行了扩频处理。接着在混合变换域内实现了对加密扩频水印的嵌入：先对图像载体进行小波变换和离散余弦变换，通过修改各块的部分余弦系数的差值实现水印信息的嵌入。提取时实现了盲水印提取。实验结果表明，该算法具有很强的安全性和不可见性,对抗噪声和剪切攻击具有良好的鲁棒性。
非线性形变现象在指纹图像中十分普遍，严重地制约了指纹识别系统的识别性能。为了克服指纹图像中的全局非线性形变，本文提出了指纹图像匹配“整体对齐，局部匹配；粗糙对齐，精确匹配”的原则。在此基础上，本文设计了一种细节点局部邻域描述子，利用该描述子对齐指纹图像,研究了基于该描述子的指纹图像相似度计算方法。基于FVC 2000 DB2、 FVC2002 DB1和FVC 2004 DB2的一系列实验结果表明，本文提出的算法性能优于同类算法，能够有效抑制非线性形变对指纹图像匹配的影响。
标注是个人数据空间中对非结构化数据进行管理与维护的重要手段。标注技术如何与网络环境中个人信息管理模型有机结合，是数据管理与共享的前提。本文提出一种分布式个人信息管理系统架构，支持网络环境中个人数据空间的内容管理及共享；在此基础上，定义了个人信息标注的数据模型与操作模型，支持数据项粒度的多种管理服务，并通过原型系统的实现验证了上述研究中的关键技术。
在多计算机系统中，一个分布式应用系统的整体性能与组件的部署有密切的关系。本文借助图论中赋权图、图的k-分划等的思想，给出一个基于网络通信量最小化的组件部署算法，重点提出一个基于图论的网络通信量次优化的分布式组件部署算法，并给出了算法的一个应用。
在负载均衡服务器集群中，负载均衡算法是一个关键部分。针对目前服务器集群使用的负载均衡算法所存在的缺陷：服务器可能出现较大倾斜，本文提出了一种基于粗糙集理论的动静结合的负载均衡算法。该算法避免了服务器间负载的不均衡，能有效地防止服务器倾斜的发生，提高了集群系统的整体性能。
在对当今主要普适计算研究项目，尤其是面向普适计算的软件集成环境原型系统进行介绍的基础上，本文对面向普适计算的软件集成环境所关注的共性问题进行了归纳分析，包括如何为应用提供自适应的软件体系结构支持、如何为应用提供普适计算环境下所需的可重用服务、如何根据普适计算环境的特点对传统中间件技术的内涵进行扩展等等，并对面向普适计算的应用需求下软件集成环境研究所面临的挑战进行了讨论。
资源发现是网格计算中相当关键的技术。随着网格技术的不断进步，资源数量不断增加,如何在庞大的网格环境中准确高效地发现用户所需资源，成了网格技术必须解决的问题。本文对现有的两种网格资源发现模型进行了简要的分析,为解决存在的问题,提出了基于移动Agent的多层次结构的资源发现模型，利用DHT缓存和路由技术覆盖网络，采用LDAP目录服务技术、移动Agent技术传输信息、基于Web语义的本体描述资源信息，详细介绍了它的总体框架、工作机制，最后给出了性能分析。
海洋数值预报技术的发展与高性能计算密切相关。为提高OVALS海洋资料同化系统的时效性，本文实现了OVALS系统的并行化。在温盐资料同化模块并行化过程中，本文提出了层优先处理器划分算法，并研究了基于该算法的并行I/O、全局通讯等实现方法；在高度计资料同化模块并行化过程中，设计实现了基于预处理的非规则区域分解算法，较好地实现了OVALS并行计算负载平衡。数值实验表明，OVALS并行系统在36并行规模下取得了17.45的并行加速比。
伺服信息刻写的效率是制约硬盘工业生产的瓶颈。自伺服刻写方法能够极大提高硬盘伺服信息的生产效率，但其中的径向误差累积过程会严重影响自伺服刻写产生的伺服信息的质量。本文分析了自伺服刻写过程的机理及模型，从中找出了径向误差产生的过程和原因，并提出了减小径向误差累积的办法。实验表明，该方法能够很好地抑制径向误差的生长。
事务存储系统是一种全新的多核体系结构，为并行编程提供了一个简洁高效的编程环境。基于Signature的冲突检测算法是事务存储系统中很有前景的一种冲突检测方法，其误判率直接影响系统性能。GHB算法是一种优秀的冲突检测算法，具有较低的误判率，但硬件实现开销较大。本文对GHB冲突检测算法进行进一步改进，提出了一种PGHB算法。与GHB算法相比，PGHB算法在硬件开销和误判率两者之间取得了更好的折衷。
本文分析了目前提出的硬件事务内存系统在支持线程切换及迁移、内存页置换、系统调用等方面存在的问题，并提出了新的支持操作系统的实现方案DTM。DTM采用单独的面向事务处理的一致性协议来检测及仲裁事务间冲突，与传统的事务内存系统相比，DTM具有实现简单、可扩展性好及性能上的优势。
软件事务性内存(STM)提供同步手段，让多线程程序高效并发执行。如果两个事务访问了同一个共享数据且至少一个事务进行了修改操作，则称发生了冲突。检测冲突后，一般选择一个事务终止。当前的STM实现都基于严格的线性一致性（Linearizability）语义模型，实现简单。但是，基于该语义会导致很多本来可以完成提交的事务失败，降低了系统效率。把因果一致性模型应用于STM，可以在保证程序准确性条件下取得较好的实际性能。实验数据表明，该算法简单高效，明显减少了冲突数目。
基于本体的语义信息集成主要解决了异构数据源之间的模式级异构，但对于分布环境下普遍存在的上下文异构无法解决，这导致用户从信息集成系统得到的结果仍然存在语义异构。针对这种不足，本文提出了一种上下文知识的形式化描述和推理机制，并将这种上下文机制引入基于本体的语义信息集成中，同时对其进行扩展，使得扩展后的语义信息集成系统可以自动检测和消除上下文语义异构，从而形成了完整的语义异构解决方案。
为适应中文问答系统中汉语语言的特点，本文对信息检索模块进行了深入分析，相对于传统的主流信息检索模型，找到了一种更有效的检索方法——基于SLM的语言模型的信息检索技术（SLMIR）。同时，研究了Ngram模型的参数N选取及其几种主要的数据平滑技术，并通过对各种数据平滑方法的实验对比，讨论了影响这些数据平滑方法性能的有关因素,如训练集规模等，最终给出了在不同情况下的最优选择方案。
P2P是近年来网络研究领域的热点。当前P2P网络的研究多集中在文件共享的应用，其检索机制只支持基于关键词的查询，缺乏对语义检索的支持。本文将语义网技术和P2P的优点结合起来，建立P2P网络的语义检索机制。通过建立基于本体概念的分布式倒排索引，使检索过程不再是关键词的精确匹配，而是通过不同节点本体中的概念之间的语义关系的逻辑推理实现检索请求与文档在语义上的匹配。实验表明，本文提出的结构化P2P网络语义检索方法，比基于关键词精确匹配的检索方法有较高的查全率和查准率。
