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icct2006木虫 (著名写手)
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2楼2010-08-17 22:30:50
sunjun21c
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icct2006
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以下是5个项目的 项目详情 项目编号 61073198 项目名称 图与超图的若干参数及其在数据结构中的应用 项目类型 面上项目 申报学科1 算法及其复杂性(F020104) 申报学科2 算法及其复杂性(A011202) 研究性质 基础研究 资助金额 28.00万元 开始日期 2011年1月1日 完成日期 2013年12月31日 项目摘要 基于超图的数据结构以超图和集合理论为基础，可以表达空间数据之间的层次关系和横向关系，使空间数据结构在空间分析中的完备性和适应性问题得到解决。超图的出现,使得多层次,多功能的拓扑关系表现成为可能. 本项目研究图与超图中的几个参数。（1）刻画某些超图的度序列；（2）试图用随机方法或分析的方法给出一些超图类的独立数，色数。（3）以Erdos关于超图的二着色的一个极值问题的猜想为猜想为主攻目标，试图改进已有的m(n)的上下界。（4）结合组合、代数和随机方法,利用First-first, Labeling method, Dynamic programming, Primal-dual approach等算法思想和设计手段来研究讨论染色和控制集方面的若干问题。（5）同时，我们将考虑图中一些染色以及控制集的结果推广到超图上的可能性。 获资助单位 南京大学(项目负责人) 项目详情 项目编号 61073197 项目名称 无线多媒体传感器网络跨层协同机制和QoS感知路由算法的研究 项目类型 面上项目 申报学科1 传感网络协议与计算(F020809) 申报学科2 传感网络协议与计算(F020801) 研究性质 应用基础研究 资助金额 32.00万元 开始日期 2011年1月1日 完成日期 2013年12月31日 项目摘要 传感器网络已经成为国民经济和社会发展中的重点发展领域，具有广阔的应用前景。新型无线多媒体传感器网络(WMSNs)面临许多有待于解决的关键问题，其中最突出的就是服务质量（QoS）保障问题。WMSNs资源有限、动态变化的网络环境和规模的可扩充性使得提供QoS保障非常困难。目前国内外关于WMSNs服务质量的研究刚刚起步，还没有成熟的、体系化的QoS 框架和相应的方法出现。本项目以无线多媒体传感器网络QoS的有效支持为目标，探索一种在应用层多媒体通信流、网络层路由选择算法和MAC层信道访问协议之间简单有效的跨层协同机制，将多媒体应用的服务质量要求和无线通信信道的状况准确地映射到网络层相应的变量；通过对多媒体实时通信流特性的深入分析，揭示其规律；在此基础上深入研究QoS感知的动态多路径路由算法，兼顾各种级别的QoS支持和能量高效两方面的性能。本项目研究将为新型WMSNs的研究和设计提供新的思路。 获资助单位 南京工业大学(项目负责人) 项目详情 项目编号 61073196 项目名称 海量信息动态存储安全机制和快速定位算法的研究 项目类型 面上项目 申报学科1 信息系统安全(F020705) 申报学科2 信息系统安全(F020805) 研究性质 应用基础研究 资助金额 32.00万元 开始日期 2011年1月1日 完成日期 2013年12月31日 项目摘要 信息技术的快速发展和深度应用，随之而来的是各个行业数字信息量的爆炸式增长，以及人们对各种数字信息的过度信赖。海量级信息的产生带来的突击问题是数据的安全存储和数据的快速定位问题，如何实现海量信息动态（可管理性）安全存储并保证海量信息快速定位成为了行业和学术领域重点关注并亟待研究解决的难点和热点问题。该课题通过构建层次型存储虚拟化结构模型，建立异步镜像逻辑卷，研究具有连续性服务的异步镜像协议，并进行文件和目录分离存储机制的研究，完成对元数据的动态高效管理；使用免疫算法实现识别非法访问请求数据的功能，研究面向安全存储系统的新型访问控制机制；构建动态最优路径的非确定型优化模型，建立非确定型索引机制及其相应算法；最终建立海量信息动态安全存储系统的理论模型，形成完善的支持快速定位的海量信息动态存储安全系统的理论体系。对有效解决海量信息的安全存储和快速定位问题有着明显的学术和实用价值。 获资助单位 西安建筑科技大学(项目负责人) 项目详情 项目编号 61073195 项目名称 特定主题社会化媒体内容的动态识别关键技术研究 项目类型 面上项目 申报学科1 网络行为学与网络生态学(F020807) 研究性质 应用基础研究 资助金额 30.00万元 开始日期 2011年1月1日 完成日期 2013年12月31日 项目摘要 随着博客、wiki、微博等社会化媒体的普及应用，如何从社会化媒体文本流中动态识别出特定主题的内容已成为很多应用领域广泛关注的问题。这个应用问题可以转换为文本流动态分类问题，其关键研究难点是：在小样本和无增量训练样本的条件下，如何使分类算法能自动从无类标数据中学习，进而能动态更新和优化分类模型，最终使分类器的精度能随时间的推移不断提高。本课题围绕这个关键问题，在分析社会化媒体文本流特征的基础上，研究基于聚类树分类和集成学习的文本流动态分类模型，以及该模型下的关键算法：(1)聚类树学习算法，用于解决小样本半监督学习问题；(2)主题漂移检测算法，用于解决分类模型何时更新的问题；(3)基于聚类树森林的动态识别算法，用于解决分类模型如何更新的问题。课题的创新在于：基于动态聚类树集成学习的社会化媒体文本流分类模型；基于聚类簇概念相似性计算的主题漂移检测算法；基于误差估计的分类模型动态更新算法。 获资助单位 哈尔滨工业大学(项目负责人) 项目详情 项目编号 61073194 项目名称 基于道路信息的高效可靠VANETs路由协议研究 项目类型 面上项目 申报学科1 计算机网络通信协议(F020802) 申报学科2 计算机网络通信协议(F020808) 研究性质 应用基础研究 资助金额 28.00万元 开始日期 2011年1月1日 完成日期 2013年12月31日 项目摘要 在智能交通环境中，车辆之间通过无线网络，互相协同，共享信息，提高行驶效率，避免交通事故。这对于缓解我国因快速增长的汽车数量带来的巨大交通压力、较少交通意外造成的生命财产损失有十分重要的社会意义。设计可靠、安全的数据传播和传输协议，是智能交通网络应用的基础和保证。本项目旨在研究VANETs环境下高效可靠路由协议，保证数据路由能够利用动态的道路信息，适应车辆高速运动的环境，容忍安全协议造成的开销，为下一代智能交通的无线网络应用提供优质的数据传输服务。根据智能交通环境下车辆行驶速度快、安全和隐私要求高、道路拓扑限制性强等特性，拟重点研究基于多层行驶信息的道路状态感知算法、支持伪身份更改的快速路由算法、基于分簇的高可靠路由算法，在此基础上，研究设计基于道路感知的高效可靠路由协议，最后进行试验验证。 获资助单位 哈尔滨工业大学(项目负责人) |
7楼2010-08-17 22:33:53
8楼2010-08-17 22:34:21
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10楼2010-08-17 22:35:23