海明距离

摘要： 随着数据的海量型增长,如何存储并利用数据成为目前学术研究和工业应用等方面的热门问题。样例选择是解决此类问题的方法之一,它在原始数据中依据既定规则选出代表性的样例,从而有效地降低后续工作的难度。基于此,提出一种基于哈希学习的投票样例选择算法。首先通过主成分分析(PCA)方法将高维数据映射到低维空间;然后利用k-means算法结合矢量量化方法进行迭代运算,并将数据用聚类中心的哈希码表示;接着将分类后的数据按比例进行随机选择,在多次独立运行算法后投票选择出最终的样例。与压缩近邻(CNN)算法和大数据线性复杂度样例选择算法LSH-IS-F相比,所提算法在压缩比方面平均提升了19%。所提算法思想简单容易实现,能够通过调节参数自主控制压缩比。在7个数据集上的实验结果显示所提算法在测试精度相似的情况下在压缩比和运行时间方面较随机哈希有较大优势。

摘要： 提出了一种基于改进遗传算法的时间-冲击最优轨迹规划算法,所提算法采用五次多项式插值方法对轨迹规划进行连续性控制,并引入海明距离和欧氏距离对遗传算法的交叉和变异策略进行改进.仿真结果表明,所提算法性能更优,能够更好地规划出时间-冲击最优轨迹.

摘要： 针对离散Z+-number环境下的多属性决策问题,将经典的交互式多准则决策方法(TODIM)拓展到Z+-number集中,提出了一种改进的TODIM方法。首先,构造了新的潜藏概率求解模型,实现了离散Z+-number集向离散Z+-number集的转化;然后,通过定义离散Z+-number集的海明距离,计算每个方案相对于其他方案在每个属性下的优势度与总体优势度,并结合优势矩阵计算各方案的综合排序值,从而提出一种基于离散Z+-number集的多属性决策新方法;最后,通过一个风险投资的算例验证了该方法的可行性和稳健性,也为离散Z+-number环境下的决策问题提供了一种新的解决方案。

摘要： 针对离散Z+-number环境下的多属性决策问题,将经典的交互式多准则决策方法(TODIM)拓展到Z+-number集中,提出了一种改进的TODIM方法.首先,构造了新的潜藏概率求解模型,实现了离散Z+-number集向离散Z+-number集的转化;然后,通过定义离散Z+-number集的海明距离,计算每个方案相对于其他方案在每个属性下的优势度与总体优势度,并结合优势矩阵计算各方案的综合排序值,从而提出一种基于离散Z+-number集的多属性决策新方法;最后,通过一个风险投资的算例验证了该方法的可行性和稳健性,也为离散Z+-number环境下的决策问题提供了一种新的解决方案.

摘要： 针对协同过滤推荐算法的冷启动和数据稀疏问题,提出一种结合LDA和用户特征的协同过滤算法.利用基于吉布斯采样的LDA主题模型生成项目-主题隶属概率矩阵,通过矩阵运算构造用户-主题评分数据,设计结合夹角余弦法的用户相似性计算方案,从概率角度论证方案处理稀疏数据的有效性;针对用户特征信息结合海明距离进行编码,设计冷启动用户相似性评价方案,提高冷启动用户相似性评价的合理性.基于MovieLens数据集的实验结果表明,所提算法在面临数据稀疏和冷启动问题时均有较好推荐效果,在最近邻个数较少时有较好表现.

摘要： SimHash算法被广泛应用于文本相似性检测去重中,它为打击学术不端行为做出了突出的贡献.本文首先对SimHash算法的理论进行了简单阐述,其次对SimHash算法去重的过程进行了解析,最后从无法保证短文本的计算准确率、算法运行效率低、权重的确定方式难以确定等三个方面阐述了SimHash算法在文本检测去重中存在的问题.

摘要： 破碎文件的拼接在司法物证复原、历史文献修复等领域都有着重要的应用.在处理破碎文件的拼接时,考虑纸张只有纵切的,每个碎片只是进行左右的拼接.我们根据给定碎纸片的图片数据,建立0-1整数规划模型,利用计算机技术进行模型分析,用Matlab软件将分析结果读入电脑,进行二值化处理,然后建立优化模型并通过Lingo编程进行求解.最后,结合较少的人工干预,实现了破碎文件的准确复原.

摘要： 为了实现国产商用飞机维修和自动化故障诊断的需要,将商用飞机在役维修积累的维修故障描述记录文档进行信息化和智能化故障诊断;采用基于案例推理和粗糙集结合的方法进行国产商用飞机故障诊断的研究;其中,用MongoDB存储飞机故障案例库,通过构建中文航空词本进行同义词替换减少故障案例描述的中文表述差异,使用粗糙集表示故障案例,粗糙集动态决策计算案例的属性权重并结合海明距离实现案例检索,最后是案例库学习扩充案例库的案例数量和质量,提高基于案例推理国产商用飞机故障诊断系统的可靠性;并通过实验重点验证粗糙集动态决策计算案例的特征属性权重,和结合海明距离相似数计算两个案例间的相似性,证明基于案例推理和粗糙集进行国产商用飞机故障诊断的可行性和有效性.

摘要： 塑料产业的稳定性关乎依赖产业的发展,本就事故多发的塑料产业,近几年自然灾害、人为事故以及社会事件等突发事件频发,对极其复杂、脆弱的供应网络造成了极大的破坏.分析塑料产业生产供应特性,选取多个因素构建弹性供应评价体系,应用直觉模糊数描述评价属性中的不确定性信息,应用海明距离结合直觉模糊数TOPSIS法完成弹性供应商选择.通过案例验证,说明此评价决策模型能够在保证决策结果科学、有效的同时,简化决策过程和提高实用效果.

摘要： 以往的半监督多示例学习算法多是把未标记包分解为示例集合，使用传统的半监督单示例学习算法确定这些示例的潜在标记以对它们进行利用。但该类方法认为多示例样本的分类与其概率密度分布紧密相关，且并未考虑包结构对包分类标记的影响。提出一种基于包层次的半监督多示例核学习方法，直接利用未标记包进行半监督学习器的训练。首先通过对示例空间聚类把包转换为概念向量表示形式，然后计算概念向量之间的海明距离，在此基础上计算描述包光滑性的图拉普拉斯矩阵，进而计算包层次的半监督核。本方法的贡献在于：1) 直接利用未标记包进行半监督多示例学习；2) 算法基于多示例核，提供了对包结构及示例密度分布特征学习的直接支持；3) 提出一种新的衡量包之间差异性的概念—空间海明距离。在多示例学习标准数据集和图像数据集上的实验表明，该算法是有效的。

摘要： 对于防空火力目标分配问题(WTA问题)，对传统的遗传算法利用混沌序列等方法进行了改进。初始种群通过海明距离改进算法求得；在遗传交叉中，以“门当户对”原则，进行个体的配对，利用混沌序列确定交叉点的位置；并采用混沌序列进行变异。最后应用改进的遗传算法对火力分配问题的一个实例进行求解，验证了改进的遗传算法效率更高。

摘要： 为降低内建自测试测试功耗,提出一种基于粒子群优化算法的确定性测试图形优化方法;首先,引用CMOS电路动态功耗相关模型对测试图形海明距离与测试功耗之间的关系进行了研究;然后用哈密尔顿图求解最小海明距离测试图形,并证明该问题属于NP难题;最后以ISCAS' 85 Benchmark电路作为被测电路,采用粒子群优化算法对其测试图形进行优化,实验结果证明该方法所需时间短并可以大幅度降低测试功耗.

摘要： 本文在传统灰关联分析法的基础上，提出了一种新的基于海明距离的灰关联分析方法。对三角模糊数多属性决策问题进行了描述，并给出了决策矩阵的规范化方法。运用Yager提出的三角模糊数排序法确定正理想解，将海明距离应用于灰关联分析方法，进而根据各个方案与理想最优方案的综合关联度大小进行排序。通过一个具体决策实例的分析，验证了方法的可行性和有效性。

摘要： 本文通过调整测试向量中未确定位的数目,来考察测试向量中未确定位对测试功耗优化的影响.ISCAS85和ISCAS89电路集的实验结果表明:无论对于组合电路还是时序电路,随着测试向量中未确定位数目的增加,未优化测试功耗有明显的降低,同时对于本文所考察的三种测试功耗优化方法,它们的优化效果均有明显的改善.其中海明距离优化方法的优化效果改善最大,当未确定位数目增加到90﹪以上时,可以用海明距离优化方法替代另外两种耗时的优化方法,直接对CMOSVLSI时序电路测试功耗进行优化.

摘要： 在注重VLSI芯片低功耗设计的今天,如何有效地降低CMOS电路测试功耗是一个有意义的耗三种依据来优化测试向量集内的排列顺序,达到降低测试功耗的目的.实验结果显示三种方法各有优缺点,但以前只有海明距离来降低测试功耗的作法,在降低功耗有效性方面存在着比较大的局限性.

摘要： 随机测试长久以来一直被认为是测试工作的基本方法之一,其简单和直接的特点被人们广为利用.在随机测试中,测试者无需预产生测试码,只需要随机生成和选取即可.但是,相较于确定性测试,随机测试的检测效率较低.优化距离随机测试法,旨在改进传统随机测试思想并提高随机测试效率.该方法的基本思想基于如下假设:控制和修改测试码之间的距离可以改进故障覆盖率和提高测试效率.大量实验表明优化距离随机测试对提高软硬件随机测试效率是非常有效的.在理论证明和实验的基础上,本文对测试码间的距离和被测故障覆盖率之间的关系作了分析和研究,并提出故障差异的新概念,证明了优化测试码间距离与提高测试效率之间关系假设的真实性和有效性.

摘要： 随机测试长久以来一直被认为是测试工作的基本方法之一,其简单和直接的特点被人们广为利用.在随机测试中,测试者无需预产生测试码,只需要随机生成和选取即可.但是,相较于确定性测试,随机测试的检测效率较低.优化距离随机测试法,旨在改进传统随机测试思想并提高随机测试效率.该方法的基本思想基于如下假设:控制和修改测试码之间的距离可以改进故障覆盖率和提高测试效率.大量实验表明优化距离随机测试对提高软硬件随机测试效率是非常有效的.在理论证明和实验的基础上,本文对测试码间的距离和被测故障覆盖率之间的关系作了分析和研究,并提出故障差异的新概念,证明了优化测试码间距离与提高测试效率之间关系假设的真实性和有效性.

摘要： 随机测试长久以来一直被认为是测试工作的基本方法之一,其简单和直接的特点被人们广为利用.在随机测试中,测试者无需预产生测试码,只需要随机生成和选取即可.但是,相较于确定性测试,随机测试的检测效率较低.优化距离随机测试法,旨在改进传统随机测试思想并提高随机测试效率.该方法的基本思想基于如下假设:控制和修改测试码之间的距离可以改进故障覆盖率和提高测试效率.大量实验表明优化距离随机测试对提高软硬件随机测试效率是非常有效的.在理论证明和实验的基础上,本文对测试码间的距离和被测故障覆盖率之间的关系作了分析和研究,并提出故障差异的新概念,证明了优化测试码间距离与提高测试效率之间关系假设的真实性和有效性.

摘要： 随机测试长久以来一直被认为是测试工作的基本方法之一,其简单和直接的特点被人们广为利用.在随机测试中,测试者无需预产生测试码,只需要随机生成和选取即可.但是,相较于确定性测试,随机测试的检测效率较低.优化距离随机测试法,旨在改进传统随机测试思想并提高随机测试效率.该方法的基本思想基于如下假设:控制和修改测试码之间的距离可以改进故障覆盖率和提高测试效率.大量实验表明优化距离随机测试对提高软硬件随机测试效率是非常有效的.在理论证明和实验的基础上,本文对测试码间的距离和被测故障覆盖率之间的关系作了分析和研究,并提出故障差异的新概念,证明了优化测试码间距离与提高测试效率之间关系假设的真实性和有效性.

摘要： 本发明的涉及一种C编译器利用海明距离优化SRAM页选择的系统，其包含有：获取基本块(Basic Block)指令集模块，该模块依次遍历指定函数中所有的基本块，并把基本块中的所有指令均保存到一个指令容器中；获取海明距离值模块，该模块根据两个Bank值(Src Bank和Dest Bank)使用海明距离算法计算出它们的海明距离值，如果海明距离值为1，该模块还能计算出这两个Bank值到底在哪个bit位置上不同；SRAM页选择优化执行模块，该模块在遇到访问SRAM变量的时候，根据当前的Bank值和该SRAM变量的访问Bank值使用海明距离算法计算出它们的海明距离值，然后依据海明距离值来决定是否要插入页选择指令，以及插入何种页选择指令。

摘要： 本发明涉及一种基于海明距离的数字型微流控生物芯片现场级硬件木马检测方法，获取存储于数字型微流控生物芯片平台中的生化协议；假设恶意的第三方遭到篡改，给定两个字符串，一个是厂家售卖的黄金驱动序列和一串现场级实施的驱动序列，接着从开始直到反应结束，进入每一次时间步骤的循环利用差异计算其海明距离；而且在每一步循环中，利用已算出的海明距离判断是否大于0，求得关键值，即是否遭受到了篡改。一旦检测到现场级硬件木马，则立刻停止运行，避免错误越来越大。经过反馈处理，继续循环执行程序。本发明花费低、不需要特殊的检测设备以及不受噪声的影响。

摘要： 本发明属于生物识别、网络安全技术领域，公开了一种基于海明距离的隐私保护生物识别方法，所述基于海明距离的隐私保护生物识别方法首先生成随机密钥，基于海明距离和位置敏感哈希(LSH)的思想对存储在数据库中的数据进行加密处理，并以密文的方式进行存储；在进行生物识别时，对待识别的信息用同样的密钥进行加密，然后与数据库里已加密的信息进行快速地匹配，并将结果返回给用户。本发明的方法简单，操作方便高效，提高了生物识别的成功率，保护了生物信息的隐私性。

摘要： 本发明公开了混合进制下产生最小海明距离的基因型标识方法，具体涉及标识编码方法领域，包括以下步骤：步骤一：在计算机上安装标识产生系统，系统包括：用户交互模块、方向计算模块、进位计算模块和标识计算模块，以及经过步骤二至步骤六中的模块进行计算和输出。本发明还提供了可视化方法，以帮助用户理解和检验系统正确性。本发明可以使相邻的标识编码的海明距离最小，当一些特定算法按标识位进行运算时，用基因型编码代替表现型编码进行标识运算，就能使其输出更连续，更能保持算法的连续性，从而提高算法对标识的搜索效率，达到优化信息资源利用效率的目的。

摘要： 本发明涉及一种基于海明距离的数字型微流控生物芯片现场级硬件木马检测方法，获取存储于数字型微流控生物芯片平台中的生化协议；假设恶意的第三方遭到篡改，给定两个字符串，一个是厂家售卖的黄金驱动序列和一串现场级实施的驱动序列，接着从开始直到反应结束，进入每一次时间步骤的循环利用差异计算其海明距离；而且在每一步循环中，利用已算出的海明距离判断是否大于0，求得关键值，即是否遭受到了篡改。一旦检测到现场级硬件木马，则立刻停止运行，避免错误越来越大。经过反馈处理，继续循环执行程序。本发明花费低、不需要特殊的检测设备以及不受噪声的影响。

摘要： 本发明公开了一种基于海明距离的近似成员查询方法，特点是使用适用在海明距离度量下的局部敏感哈希函数(LSH)——比特采样LSH，结合标准布隆过滤器(BF)中的随机哈希函数，来构建布隆过滤器HLBF，而对于给定的查询数据Q，通过随机翻转Q上s个比特生成c个虚拟数据，对于每一个虚拟数据生成L个位串，若一个位串在布隆过滤器HLBF中的b个地址的比特位都为1，则称该位串通过，若c个虚拟数据，每个虚拟数据有L个位串，即c*L个位串中任意一个通过，则判定查询数据Q是集合Ω的近似成员，优点在于能够在海明空间下完成近似成员的查询，同时通过创建虚拟对象，在不重建布隆过滤器的条件下，可以支持不同粒度的查询。

摘要： 本发明公开了一种基于海明距离的近似成员查询方法，特点是使用适用在海明距离度量下的局部敏感哈希函数(LSH)——比特采样LSH，结合标准布隆过滤器(BF)中的随机哈希函数，来构建布隆过滤器HLBF，对于给定的查询数据Q，生成L个比特组，若一个比特组在布隆过滤器HLBF中的b个地址的比特位都为1，则称该比特组通过，若L个比特组中任意一个通过，则判定查询数据Q是集合Ω的近似成员，优点在于能够在海明空间下完成近似成员的查询。

摘要： 本发明的涉及一种C编译器利用海明距离优化SRAM页选择的系统，其包含有：获取基本块(Basic Block)指令集模块，该模块依次遍历指定函数中所有的基本块，并把基本块中的所有指令均保存到一个指令容器中；获取海明距离值模块，该模块根据两个Bank值(Src Bank和Dest Bank)使用海明距离算法计算出它们的海明距离值，如果海明距离值为1，该模块还能计算出这两个Bank值到底在哪个bit位置上不同；SRAM页选择优化执行模块，该模块在遇到访问SRAM变量的时候，根据当前的Bank值和该SRAM变量的访问Bank值使用海明距离算法计算出它们的海明距离值，然后依据海明距离值来决定是否要插入页选择指令，以及插入何种页选择指令。

摘要： 本发明属于生物识别、网络安全技术领域，公开了一种基于海明距离的隐私保护生物识别方法，所述基于海明距离的隐私保护生物识别方法首先生成随机密钥，基于海明距离和位置敏感哈希(LSH)的思想对存储在数据库中的数据进行加密处理，并以密文的方式进行存储；在进行生物识别时，对待识别的信息用同样的密钥进行加密，然后与数据库里已加密的信息进行快速地匹配，并将结果返回给用户。本发明的方法简单，操作方便高效，提高了生物识别的成功率，保护了生物信息的隐私性。

摘要： 本发明公开了混合进制下产生最小海明距离的基因型标识方法，具体涉及标识编码方法领域，包括以下步骤：步骤一：在计算机上安装标识产生系统，系统包括：用户交互模块、方向计算模块、进位计算模块和标识计算模块，以及经过步骤二至步骤六中的模块进行计算和输出。本发明还提供了可视化方法，以帮助用户理解和检验系统正确性。本发明可以使相邻的标识编码的海明距离最小，当一些特定算法按标识位进行运算时，用基因型编码代替表现型编码进行标识运算，就能使其输出更连续，更能保持算法的连续性，从而提高算法对标识的搜索效率，达到优化信息资源利用效率的目的。