国家自然科学基金(60743008)
- 作品数：14 被引量：45H指数：4
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- 基于并行处理的RFID防冲突算法被引量：4
- 2011年
- 为解决RFID系统中的标签碰撞问题,在分析经典二进制搜索算法的基础上,提出一种基于二进制搜索的改进算法以实现标签的快速识别。算法采用栈和队列技术、后退策略、碰撞位跟踪及并行处理思想,在碰撞处理中,读写器只需发送一个三维向量命令,标签以部分碰撞位参数为应答,减少传输数据量和识别次数;利用队列存储已识别的ID,将读写操作与碰撞处理并行,省去单独读写时间;采用模块并行处理,使读写器具有双核处理能力。测试结果表明,该算法在减少传输数据量和识别次数上优于经典二进制算法。
- 霍华王永杰
- 关键词：射频识别二进制搜索算法并行处理
- 一种新的嵌入式Linux实时调度算法被引量：4
- 2011年
- 针对现有实时调度算法在实时性能上的不足,提出了一种新的实时任务分类调度算法,根据实时任务的到达情况进行分类,划分为周期任务和非周期任务,并对不同类型的实时任务使用不同的改进的实时调度算法.通过实验,证明此算法与现有实时调度算法相比,综合实时性能有了很大程度的提高.
- 霍华崔欢欢
- 关键词：嵌入式实时调度算法非周期任务
- 基于XML的RFID数据集成研究与实现被引量：1
- 2009年
- 文中简单介绍了RFID技术及其相关标准,阐述了RFID中间件作为RFID向企业级应用集成的数据存储特点,并针对RFID数据的存储进行了详细分析,提出以XML技术为媒介存储RFID数据向企业应用数据集成的设计思想和实现方法,解决了RFID系统向企业级应用集成中数据存储共享的问题。
- 霍华赵峻峰徐美玉
- 关键词：无线射频识别数据存储数据集成可扩展标记语言
- 一种基于贝叶斯方法的多分类器组合优化算法被引量：2
- 2010年
- 提出了一种基于贝叶斯方法的多分类器组合优化算法和阈值改进方法。首先,计算分类器对各个类别的置信度。然后,以各分类器的置信度为先验概率,采用向量求和将各分类器的先验概率向量进行组合,得出最终输出向量,最后通过优化阈值提高综合分类器识别精度。在此后的实验数据表明:该算法具有方法简单、运算速度快、分类精度高等优点。
- 裴亚辉张兵利
- 关键词：贝叶斯网络多分类器阈值反垃圾邮件
- 一种无结构对等网络资源发现方法
- 2013年
- 无结构对等模型应用于很多领域,但其常用的Flooding等盲目搜索方式产生大量冗余消息,限制了带宽,易造成网络拥塞。针对传统发现方法中存在的问题,提出了一种基于节点兴趣相似度的资源发现方法,在分组的基础上,根据节点的兴趣相似度将相似节点划分为域,请求消息首先在域内同组节点中转发,搜索过程中动态调整网络拓扑,有效减少路由跳数,降低冗余消息量。通过仿真试验对该方法的搜索效率进行了分析验证。
- 薛冰冰俞卫华霍华
- 关键词：无结构对等网络资源发现兴趣相似度索引
- 基于改进视觉词袋模型的图像标注方法被引量：5
- 2012年
- 针对传统视觉词袋模型对图像尺度变化较为敏感的缺点，提出一种基于改进视觉词袋模型的图像标注方法。该方法引入图像的多尺度空间信息，对图像进行多尺度变换并构建多尺度视觉词汇表，将图像表示为不同尺度特征，结合多核学习的方法优化各尺度特征的相应权重，获取特征表示。实验结果验证了该方法的有效性，其标注准确率比传统BoVW模型提高17．8％-25．7％。
- 霍华赵刚
- 关键词：图像标注多核学习
- 一种面向应用的嵌入式Linux内核混合裁剪方法被引量：5
- 2011年
- 针对目前已有嵌入式Linux内核裁剪方法中存在不同程度的粒度偏大问题,提出了一种嵌入式Linux内核混合裁剪方法。根据已有裁剪方法,提出二步裁剪的混合裁剪方法,对RFID手持读写器应用过程中使用到的嵌入式Linux内核进行裁剪。实验表明:混合的裁剪方法降低了嵌入式Linux内核的粒度,裁剪率与其他方法相比提升了24%以上。
- 崔欢欢霍华王永杰
- 关键词：嵌入式LINUX
- 面向网络语言基于微博语料的新词发现方法被引量：11
- 2017年
- 为对微博语料中的中文新词进行有效的识别发现,针对微博语料的文本特性,提出一种基于词语互信息模型和外部统计量的新词发现方法。采用互信息统计模型基于候选词内部最小搭配单元向右邻元扩展统计的方法,建立候选词集;针对统计特性、语料特征,进行低频筛选,引入外部统计量的概念进行过滤。该统计方法解决了基于互信息统计模型用于新词发现时只能统计两组成元素的局限性,规避了影响新词发现研究准确性能的N元重叠问题,过滤方法对于包含大量短语句的微博语料用着良好作用,通过实例与对比验证了该方法的有效性。
- 雷一鸣刘勇霍华
- 关键词：新词发现互信息
- 贝叶斯网络模型在反垃圾邮件中的应用被引量：2
- 2009年
- 近些年,网络上的垃圾邮件肆意横行,令人深恶痛绝,因此反垃圾邮件就成了亟待解决的问题。而贝叶斯网络理论的研究为反垃圾邮件指出了一个明确方向。贝叶斯推断理论提供一种概率手段,为数据建模提供了个统一的框架,而且它为算法的分析提供了理论基础。本文在对贝叶斯网络分类模型形式化描述的基础上,设计了一个基于贝叶斯分类器的反垃圾邮件模型。实验证明,利用基于贝叶斯分类器的反垃圾邮件模型对邮件进行分类时可以获得较高的准确率和不错的查全率。
- 张兵利裴亚辉
- 关键词：数据挖掘信度网贝叶斯网络贝叶斯分类器反垃圾邮件
- 基于杂凑函数的RFID标签数据安全研究与实现被引量：1
- 2010年
- 提出一种改进的基于杂凑函数的RFID标签数据的安全认证算法.该算法采用RFID标签和读写器的双向认证机制,并利用BAN逻辑对其进行形式化分析,结果表明该算法具有前行安全性、重传攻击、哄骗攻击、位置跟踪、不可分辨性等特点,能够较好的解决RFID标签数据的安全隐患问题.
- 李秀芝霍华马林
- 关键词：射频识别杂凑函数BAN逻辑射频标签
