Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
基于路由队列资源自适应的非线性随机早期检测算法

针对随机早期检测(RED)算法在网络拥塞控制中的缺点和复杂性,提出了基于路由队列资源(缓冲)自适应的新算法(ND-RED)。该算法采用非线性丢包策略和动态调整算法参数的方法,使得路由队列长度稳定在参考值附近,从而有效控制了网络拥塞,高效地利用了资源。最后实验结果表明,ND-RED算法具有良好的稳定性,在队列控制和丢包率控制方面优于RED算法。
基于RSA算法的智能锁设计

提出了一种可通过手机远程分享钥匙的智能锁模型,并提供了一套能使系统完整运行的硬件模型.在如今的智能锁领域,普遍只是将指纹、密码、刷卡、蓝牙开锁功能相结合,却少有钥匙分享功能.为了保障钥匙分享过程中钥匙的保密性和时效性,RSA算法可以较好的满足要求.为了保证系统的完整性,对硬件系统(指纹、刷卡解锁)也提出了一套基于STM32F103型低功耗单片机为控制器的可执行设计方案.实验结果表明系统可以较好的实现钥匙分享的功能.
基于光照分类的可变光照下人脸识别方法

针对人脸识别中的光照变化问题,借鉴"分而治之"的思想,提出通过光照分类来提高不同光照情况下人脸的识别率。根据人脸图像灰度随光照变化的分布特点,将图像划分为三类:无偏光类、左偏光类和右偏光类,分别在不同的光照子集中对人脸图像进行处理与识别,并在YALEB人脸库上完成实验验证。结果表明,该方法不需要进行光照归一化处理,有效减弱了光照不均匀对人脸识别的影响,在提高识别率的同时降低了运算量,识别率可从未分类前的86.7%提高到99.6%,对于可变光照下的人脸识别有一定的应用前景。
基于泛灰数的结构疲劳寿命区间估计方法

针对利用区间算法求解含有不确定性参数结构的疲劳寿命值精度低问题,提出一种泛灰求解方法。泛灰数运算不仅可以有效处理结构不确定参数,且能解决区间运算扩张问题。首先将不确定性设计变量用区间数来表征,不考虑变量的具体分布情况;其次利用泛灰数特性,将区间变量转化为泛灰数,利用等效泛灰数计算结构疲劳寿命上下界;最后通过两个数值算例,求得的结构疲劳寿命范围比传统区间算法得到的范围更小,且与改进的截断法的结果相近,同时还利用Monte Carlo方法验证了方法的有效性。泛灰方法利用较少的信息量得到较精确的疲劳寿命估计结果,一定程度上解决了工程实际结构参数疲劳寿命估计过于保守问题,节约了设计成本。
基于切削成形能力模型的加工特征识别方法

为了实现CAD与CAPP系统的有效集成,提出了以切削成形能力模型为基础的加工特征识别方法.通过引入成形函数揭示了切削成形过程的核心要素;据此提出切削模式概念,构建了以切削模式为核心的切削成形能力模型,实现加工表面到加工方法的映射.该模型应用于加工特征识别,为零件表面生成可行的加工方法集合;在此基础上,以提高零件的加工效率为目标建立优化模型,为每一个表面筛选出合适的加工方法,并将同一次装夹下使用同一把刀具加工的表面聚集为一个加工特征,从而实现加工特征的识别.最后通过实例测试验证了文中方法的正确性和有效性.该方法能有效地解决现有特征识别中存在的鲁棒性较差、相交特征识别困难等问题.
云环境下SDN的流量异常检测性能分析

随着复杂的混合云网络逐渐成为云计算发展的瓶颈,软件定义网络(SDN)技术近年来成为学术界和工业界关注的热点。在网络安全领域,对于应用SDN来解决网络攻击的研究尚处于起步阶段,SDN是否能够高效检测来自内部的网络攻击尚无定论。针对该问题,在分析SDN技术框架的基础上,设计基于Open Stack的云环境实验方案。在传统云环境网络和SDN环境下同时测试2种流量异常检测算法,模拟Flood攻击和端口扫描攻击,分析SDN在检测攻击时的精确度和资源使用率。结果表明,在云环境下利用SDN检测内部威胁时比传统网络环境占用更少的物理内存而不影响精确度,但直接在SDN控制器上部署安全应用的方式也存在性能瓶颈。
粗糙集和支持向量机的表具识别算法研究

针对量子粒子群算法具有陷入局部值缺点,提出了一种基于改进量子粒子群算法优化的粗糙集和支持向量机相结合的表具识别算法,引入人工蜂群算法和免疫算法,来提高算法搜索空间、收敛速度。首先通过改进量子粒子群算法优化的粗糙集对得到的特征向量进行属性约简,然后经过改进量子粒子群算法优化支持向量机参数。最后通过实验仿真表明,改进的算法能有效地减少决策属性的个数,提高了粗糙集属性约简能力,优化了支持向量机的参数,算法收敛速度快,识别准确率高。
UEFI Bootkit模型与分析

分析了UEFI Bootkit的工作原理和关键技术;在Harold木马模型的基础上,给出了UEFI Bootkit的形式化描述;分析了UEFI Bootkit和木马在隐蔽技术方面的差异,建立了UEFI Bootkit协同隐藏的形式化模型;给出了模型的一个应用实例,理论证明了在操作系统内核启动前检测Bootkit比在操作系统启动完成后检测具有更好的效果;开发了一套在操作系统内核加载前就开始检测的UEFI Bootkit检测系统;使用检测系统进行了实际的测试,结果表明,UEFI Bootkit检测系统具有较好的检测效果,有效地验证了模型的准确性。
改进ORB算法的图像匹配

针对ORB算法在图像匹配中基本不具备尺度不变性和匹配准确率低的问题,利用SURF算法和BBF算法的思想,提出了改进的ORB算法。通过SURF算法提取出具有尺度不变性的特征点,接着使用ORB算子对特征点进行描述,从而使改进后的ORB算法具备尺度不变性;采用BBF算法寻找特征点的最近邻点及次近邻点,进行匹配得到初匹配点对;利用RANSAC算法消除误匹配点,完成图像匹配。实验结果表明,算法弥补了ORB算法不具备尺度不变性的不足,并有效地提高了图像发生尺度变化时匹配速度和准确率,在图像模糊、视场变化、光照变化、JPEG压缩比变化等多种复杂情况下,算法具有更强的鲁棒性。
基于复合超混沌系统且与明文相关联的图像加密

为了提高加密系统的抗攻击能力和加密安全性,分析了现有图像加密的方法,提出一种改进的图像加密方法。对Clifford超混沌系统和Logistic混沌系统进行嵌套组合,产生了具有更好特性的Cli-Log混沌系统,用于图像的位置置乱;在Chua超混沌系统的龙格库塔解法中插入参数,生成混沌序列与图像像素值进行异或操作,实现加密。该加密算法不但生成随机性较好的序列,而且增大了密钥空间,最重要的是这些插入的参数来自于前面用于置乱的混沌序列,实现了密文反馈。计算机仿真结果表明,该加密算法具有良好的加密效果,克服了大量加密算法只与混沌系统及密钥有关而与明文无关的缺点,使加密安全性进一步提高。
基于《知网》的词语相似度计算方法

词语相似度计算中常用的一种方法是基于某种语义词典的计算.首先介绍《知网》中的基本概念和层次体系结构,借鉴刘群、李素建在词语相似度方面的基础理论,利用《知网》的义原层次体系结构计算出其中的义原相似度,再计算出概念的相似度,最后得到词语的相似度.还对其中的计算方法做出适当的改进调整,使其计算出的结果更加符合实际情况.
强稳健的高透明水印技术

提出了一种拥有强稳健性同时可以兼顾高透明性的数字水印技术。它通过对水印嵌入方式的巧妙修改,实现了水印的稳健性和透明性这对原本相互矛盾的性质彼此兼容存在。水印的嵌入算法基于人类视觉模型基础之上,利用人眼对图像细微变化的无法察觉性,采用了巧妙的嵌入算法在保证了一定嵌入信息量的基础上有效地降低了对图像数据的实际修改率。这就使得水印不仅拥有了强稳健性,而且使由水印嵌入所带来的图像质量损失降到了最低,从而有力地保证了水印的透明性。这一算法不仅可以有效地应对各种常规的信号处理攻击,而且还可以防止大部分的恶意水印攻击。同时算法的抽取和检测不需要原始水印的参与,是一种半盲水印算法。最后的实验部分证实了该算法相比于其他多种同类型水印算法,稳健性和透明性都有明显提高。
密集型传感器网络中移动sink的路径选择机制

针对密集型无线传感器网络,以最大化网络寿命为优化目标,将网络转换成相应的网络流图,利用网络最大流问题估算sink采用不同路径下的网络寿命并以此为标准进行路径选择,提出了一种基于网络流理论的高效sink路径选择机制。仿真结果表明,本方案同采用固定路径采集及类似解决方案相比,能有效均匀网络能耗,延长网络寿命,取得了较好的网络性能。
基于流量特征的OpenFlow南向接口开销优化技术

软件定义网络(software defined networking,SDN)分离的数据平面和控制平面,给网络管理带来了开放性和灵活性.但同时控制器与交换机之间的接口(控制器南向接口)需要更频繁的交互各种消息以实现对网络的控制.一方面,数据平面触发Table-Miss的数据包需要通过Packet-In消息往返于交换机与控制器之间,时延增大的同时也给控制器南向接口带来繁重的通信开销,数据平面和控制平面之间的交互容易成为网络性能的瓶颈.另一方面,控制器在下发新的流表项时,由于缺乏新表项对应的数据流特征信息,易出现已有的大流表项被下发的小流表项替换的情况,造成冗余的Flow-Mod消息(流表更新消息)和Packet-In消息,进一步加重了南向接口的通信开销,降低了网络的整体性能.提出一种基于流量特征的OpenFlow南向接口开销优化技术uFlow,在控制器上通过对Packet-In消息中数据流量特征的识别以及对小流的直接转发,达到消除南向接口冗余开销的目的.对uFlow的原型系统进行了实现,并通过真实网络中的流量对uFlow优化效果进行了验证.实验结果显示:与传统的OpenFlow网络处理方式相比,uFlow消除了冗余的交换机流表项更新,显著地降低了OpenFlow南向接口的交互开销:在不同的网络负载和流表容量的情况下,uFlow平均能减少70%以上的Flow-Mod消息.
基于量子单向函数的身份认证和密钥分配协议

研究量子单向函数和信息分割原理,提出一种身份认证和密钥分配协议。使用可信服务器为示证者提供随机身份信息,以完成认证过程的确认,在密钥分配的同时进行认证,利用量子单向函数提高认证的安全性。实验结果表明,该协议涉及的量子通信技术易于实现,能提高密钥的分配效率。
格蕴涵代数的(∈,∈∨q（λ,μ）)-模糊素滤子

将((∈,∈∨q（λ,μ）))-模糊代数应用于格蕴涵代数,提出了点态化((∈,∈∨q（λ,μ）))-模糊素滤子和（λμ）-模糊素滤子的概念,并从以下几个方面对((∈,∈∨q（λ,μ）))-模糊素滤子进行了详细的研究:讨论了((∈,∈∨q（λ,μ）))-模糊素滤子和（λμ）-模糊素滤子的等价关系;研究了((∈,∈∨q（λ,μ）))-模糊素滤子的相关性质;得到了特定条件下((∈,∈∨q（λ,μ）))-模糊素滤子的若干等价刻画,建立了((∈,∈∨q（λ,μ）))-模糊素滤子的扩张定理;探讨了((∈,∈∨q（λ,μ）))-模糊素滤子的同态像与同态原像。
基于支持向量机的低质量文档图像二值化

针对低质量文档图像受墨迹浸润、页面污渍、背景纹理或光照不均等因素的影响,提出一种基于支持向量机(SVM)的低质量文档图像二值化方法。该方法对文档图像进行分块,并增强每个图像块的局部对比度;利用SVM将这些图像块分成三类,对不同图像类采用不同的阈值处理,实现粗略分割;通过笔画宽度估计确定邻域窗尺寸,从而实现局部精细二值化。实验结果表明,该算法无论从二值化图像质量,还是各种评估参数,较其他经典文档二值化方法都具有明显优势。
一种改进的基于压缩感知的差分关联成像方法

基于压缩感知的差分关联成像虽然能够以较少的采样次数高质量地恢复出物体的信息,但在图像重构过程中存在矩阵过大,占用计算机内存大,重构时间长的问题。为此提出了有数据预处理的改进压缩感知差分关联成像方案,首先鉴于光强涨落特性得到部分测量数据构造出初始字典D0,然后通过学习得到字典D作为传感矩阵,最后通过正交匹配追踪恢复出物体的信息。实测"单缝"实验数据成像结果表明,与传统的压缩感知差分关联成像相比,该方案以更少的测量数据恢复出高清晰的像,成像效率和质量都得到了提高,降低了对系统硬件的过高要求,缩短了图像重构时间,从而将有助于加快量子成像技术向实用化转化的步伐。
基于区域分割的三角网格模型相似性比较

为了在工程应用中检索已有的三角网格模型,以便重用相应零件的设计信息,节省设计和加工成本,提出一种基于区域分割技术的三角网格模型相似性比较算法。依据三角网格模型的球面图像将模型分割为若干个区域;对每个分割得到的区域用一个10维向量表达其形状的几何特征和拓扑特征,一个三角网格模型的特征即可通过各分割区域所对应的10维向量组成的向量组表达;将该向量组作为三角网格模型的形状描述子,两个三角网格模型的相似性可通过相对应的形状描述子间的相似性表达。将描述子中的每个向量看成是一个带有属性的节点,通过两组节点组成的完全二分图的最优匹配进行两个形状描述子之间的相似性比较,实现两个三角网格模型之间的相似性比较。实验结果表明,该算法有效可行。
新型多学科设计优化算法研究

研究多学科系统优化问题,针对工程系统的复杂性,通过多学科设计优化算法框架协同优化算法的研究,根据现有协同优化算法由于系统级一致性约束的存在计算量大,容易发散等缺点,提出了一种新的多学科设计优化算法框架。算法通过对设计变量的重新分配,简化了耦合变量的解耦过程,从而达到简化优化过程的目的,解决了协同算法的上述缺点。采用iSIGHT软件,对具体算例进行仿真,并与协同优化算法进行对比,验证了该算法的有效性。
基于异步信息的匿名移动数据集的用户身份识别

为了保护用户的隐私,大部分公开数据集都采用隐藏真实ID和引入噪声信息的方法来进行匿名处理。这些匿名处理即使在异步参考信息的攻击下也是脆弱的:即使只有部分位置信息暴露给攻击者并且暴露信息和公开数据集的收集过程不在同一时段内,攻击者依然能够识别出节点在公开数据集中的身份。首先,实验证明已有算法在异步信息情况下不适用;然后,提出针对异步信息的热点矩阵算法。采用3个真实移动数据集验证了识别算法的准确率。实验证明,热点矩阵法在异步信息条件下能够取得远高于已有方法的准确率。
跨组织协同中基于局部服务质量优化的Web服务组合方法

为提高基于服务质量的Web服务组合效率,提出一种基于局部服务质量优化的Web服务组合方法。通过局部服务质量优化缩小Web服务组合的候选服务空间,以局部服务质量优化后的Web服务作为服务组合的新候选服务空间,以Web服务组合方案的聚合效用值作为最大化目标函数,以用户提出的全局服务质量约束作为约束条件,将基于服务质量的Web服务组合问题建模为一个整数规划问题。最后,求解该整数规划问题,得到一个近似服务质量最优的Web服务组合方案,将该Web服务组合方案绑定到服务组合引擎,参与跨组织业务流程的具体执行。通过仿真实验验证了所提方法的有效性。
增量的动态社会网络匿名化技术

随着社会网络的快速发展和普及,如何保护社会网络中的敏感信息已成为当前数据隐私保护研究领域的热点问题.对此,近年来出现了多种社会网络匿名化技术.现有的匿名技术大多把社会网络抽象成简单图,然而实际生活中存在大量增量变化的社会网络,例如email通信网络,简单图并不能很好地刻画这种增量变化,因此,将社会网络抽象成增量序列具有现实意义.同时,在实际生活中大部分网络是带有权重信息的,即很多社会网络以加权图的形式出现,加权图与简单图相比携带了更多社会网络中的信息,也会带来更多的隐私泄露.将增量的动态社会网络抽象成一个加权图的增量序列.为了匿名加权图增量序列,提出了加权图增量序列k-匿名隐私保护模型,并设计了基于权重链表的baseline匿名算法WLKA和基于超图的匿名算法HVKA来防止基于结点标签和权重链表的攻击.最后,通过在真实数据集上的大量测试,证明了WLKA算法能够保证加权图增量序列隐私保护的有效性,HVKA算法则在WLKA的基础上更好地保留了原图的结构性质并提高了权重信息的可用性,同时还降低了匿名过程的时间代价.
基于改进的约束四叉树LOD全球地形实时绘制

由于大规模三维地形可视化的数据量大、组织结构复杂等特点,对大规模地形数据的分块、调度和组织已成为研究重点。传统的四叉树结构存在节点重复储存、大地形绘制效率不高、T形裂缝等问题,论文提出了一种改进的约束四叉树多细节层次绘制算法,减少了储存冗余。在全球地形实时绘制的时候,采用了改进的细节层次细分评价函数和简单的"裙边"裂缝处理方法,并且使用了四种绘制优化策略。通过实验结果可以看出,计算机储存减少,计算量降低,大地形的实时绘制效果、效率很好。对虚拟城市、数字地球的构建和应用有参考价值。
基于圆角曲面重构的模型简化方法

模型简化对提高有限元网格生成速度及质量具有重要意义.圆角特征是几何造型的常见特征,现有的简化方法是将圆角特征从模型中直接删除,虽然实现了模型特征的简化,但是会破坏模型原有的外部形状.提出一种基于圆角曲面重构的模型简化方法,利用中轴线将圆角曲面进行分解,然后将分解后的圆角曲面与相应邻面进行重构,实现模型简化的目的.同其他方法相比,该方法可以在不改变模型外部形状的前提下减少构成模型的曲面数,达到模型简化的效果.采用同样的网格生成算法和同样的控制参数,简化后的模型生成的有限元网格数量比原模型的更少,实验结果证明了方法的可行性和有效性.
基于PCA与OLPP混合方法的化工过程故障检测

对于复杂的工业过程,采集到的过程数据能反映出生产过程的内在变化和运行状况。本文提出一种新的多变量统计过程监测策略,数据建模过程包含主元分析(Principal Component Aanlysis,PCA)与正交局部保持投影(Orthogonal Locality PreservingProjection,OLPP)两步。首先利用PCA在不丢失任何信息的前提下将原始数据旋转成不相关的潜变量,然后再作OLPP以提取能表征过程正常数据内在局部近邻结构的特征用于故障检测。利用T~2和SPE(或Q)统计量以及核密度估计方法确定的控制限进行化工过程的在线监测,TE过程仿真实验验证了该混合方法的有效性和优越性。
挖掘滑动时间衰减窗口中网络流频繁项集

网络流数据频繁项集挖掘是网络流量分析的重要基础。提出一种新颖的基于字典顺序前缀树LOP-Tree的频繁项集挖掘算法STFWFI,该算法采用更符合网络流特点的滑动时间衰减窗口模型,有效降低了挖掘频繁项集的时间和空间复杂度;在该树结构上提出一种新的基于统计分布的节点权值计算方法SDNW代替传统的统计方法,提高了网络流节点估值的精确度。实验结果表明,该算法在网络流频繁项集挖掘过程中获得了良好的效果。
数据库内外网非法访问信息还原优化仿真研究

对数据库内外网非法访问信息还原优化的研究,能有效提升网络数据库安全性。对非法访问信息精确还原,需要对已知数据精准采集,并对其进行反复的核化迭代,促使已知访问数据呈线性分布状态,完成信息还原。传统方法将数据挖掘引入到对访问数据的过滤过程中,但处理后的信息数据线性度差,导致还原效果不好。提出多核复合的内外网非法访问信息采集和精确还原方法。设置非法信息采集间隔时间,计算出数据库非法访问信息的地址,采用SSL加密机制对采集的信息进行加密传输,对同类非法访问信息中的已知数据进行反复的核化迭代,促使已知同类非法访问信息在超高维欧氏空间中呈线性分布状态,融合于KRR组建回归方程,完成非法访问信息采集和精确还原。仿真结果表明,所提方法具有较强的鲁棒性,可以提升数据库内外网信息的安全性。
基于Struts+Spring的动态概率选课系统设计

分析当前学院的.NET平台的选修课系统存在的问题:选课系统采用先到先服务的算法,当学生大量选课时会导致服务器负载加重,产生拒绝服务的现象。在分析多志愿分级处理算法、基于神经网络选课系统的特点和学院自身特点的基础上,提出以动态概率实时抽签算法解决学生选课公平性问题,选课系统采用J2EE平台的Struts框架和Spring技术,这种MVC系统结构的采用不仅实现功能模块和显示模块的分离,同时它还提高应用系统的可扩展性、可移植性和组件的可复用性。采用UML面向对象分析与建模的思想,实现本校选课系统的优化,提升系统运行的效率,并实现良好的选课管理的功能。
用于EBG优化设计的基于粗网格的KBNN

在采用知识神经网络对微波器件进行建模优化时,先验知识大部分源于经验公式,而经验公式的推导十分繁杂,为避免先验知识获取困难,提出了一种将电磁仿真计算中精确网格剖分的计算模型作为教师信号,将粗糙网格剖分计算模型作为先验知识并运用粒子群算法对神经网络进行训练的方法,构建了相应的知识神经网络模型。对双层电磁带隙结构建模并进行优化设计,建模结果和优化效果均十分理想。说明了知识神经网络可以替代优化过程中的精确模型,减少优化所需的时间,证明所述方法的可行性与优越性。
基于DSP Builder的PMSM控制算法

针对永磁同步电机的控制策略,构建基于空间适量脉宽调制算法的电流、速度双闭环系统。在Altera公司的DSP Builder软件开发环境下,给出一种设计方法。该方法包括扇区判断、矢量作用时间、开通时间计算、开通时间分配及6路PWM信号生成、Park变换及逆变换、Clarke变换、PI控制等模块,实现基于FPGA的全数字化控制系统。仿真结果表明,该系统具有较好的静态和动态特性,可用于永磁同步电机控制系统的SoC设计。
一种可信的服务组合QoS保障机制

针对目前服务计算模型中对应用的可信性支持不足,提出并设计了一种基于虚拟服务的服务可信性保障机制.组合服务中的各个任务环节由虚拟原子服务完成,通过对应用的QoS规划、服务组合以及资源调度方法以满足虚拟原子服务可信需求,进而保障组合服务的可信特性.经过实验验证,该机制可有效保障组合服务的可信QoS要求.
基于航电总线的分布式实时监控系统同步算法

随着航空技术、计算机软硬件技术的高速发展,航电综合系统的高精度时钟同步越来越重要.针对多总线分布式实时监控系统要求各设备高度时间同步的问题,本文在分析国内外已有时钟同步算法的基础之上综合考虑了传输时延、时钟偏移误差及网络排队时延,并将实时监控流量带来的网络抖动现象作为重要因素引入到同步算法中,设计了基于TSC的高精度软时钟服务机制,提出一种基于航电总线的分布式实时监控系统时钟同步算法CSA-RTMS,并详细分析了误差范围等性能.实验结果表明,与传统的NTP同步协议相比,该同步方法精度更高,同步效率快,而且受网络抖动影响小.
基于ATE的FPGA亚稳态的激发与验证

在FPGA电路设计中,信号间常发生跨时钟域的传输,亚稳态问题成为影响系统可靠性的关键因素;目前的测试方法不能满足对亚稳态的测试,如何有效地激发亚稳态及验证亚稳态保护措施的有效性,成为FPGA测试的关键问题;文章详细分析了FPGA中亚稳态产生的根源,基于ATE测试系统,提出了一种有效的多时钟域的测试方法,通过设计输入信号间的时序偏差,激发亚稳态,并验证电路相应的保护措施是否有效;在此基础上,设计了基于ATE的测试系统,调整时钟间隔,成功的激发出亚稳态,并验证了经过两级同步后的电路有效地避免了亚稳态的传播。
Ad hoc网络邻居节点表自适应构建与维护算法

在Ad hoc网络贪婪地理路由协议中,传统的邻居节点表自适应构建与维护采用周期性信标交换算法,在移动环境下会导致通信暂盲现象。在分析节点移动对网络连通性影响的基础上,提出一种基于链路断开概率的自适应信标交换算法来实现邻居节点表自适应构建与维护。仿真结果表明,该算法不但提高了数据分组传送成功率,而且还降低了控制开销,因此该算法适用于移动Ad hoc网络。
浏览器取证技术

随着信息时代的来临,一些不法分子在实施犯罪之前往往会上网查询信息,他们所用的浏览器便成了司法机关取证的关键.能否提取有效的犯罪线索或证据,取决于浏览器取证方法的好坏,本文介绍了目前主流的火狐浏览器、IE浏览器的取证技术,概述了IE缓存文件和基于SQLite数据库的火狐浏览器历史系统的日志文件结构,提出了信息恢复方法.通过对已删除日志文件或缓存文件信息提取,来达到获取证据的目的,分析用户的行为.
无人机空中通信数据库信息盲检索系统设计

对无人机空中通信数据库信息盲检索系统进行设计,能够有效解决传统盲检索系统存在的数据召回率低、细粒度差、检索准确度低及实时性差等问题;先给出无人机空中通信数据库信息盲检索系统的总体架构设计,通过对存储器结构进行改进,实现系统硬件部分的优化;采用Java语言和嵌入式开发库设计可视化检索页面,选取检索信息,增设中间件搜索功能,通过盲检索功能的实现,完成系统软件部分的开发,从而设计出无人机空中通信数据库信息盲检索系统;实验结果表明,该系统数据召回率高,细粒度强,检索准确度高,实时性好。
一种安全的语义Web服务模型研究

语义Web作为一个新兴的研究方向发展迅速,语义Web服务技术也越来越受重视,同时安全问题也成为语义Web服务技术中不容忽视的研究课题。分析了Web服务的安全现状,根据语义Web服务的主要安全需求提出了一种安全的语义Web服务模型,并详细介绍了模型的构成。模型应用安全本体并结合原有的安全基础设施,使用SSL/TLS协议保证传输层的数据安全,并使用XML数字签名规范、XML加密规范与SOAP消息相结合保证数据机密性、完整性和不可否认性,能够比较全面地为语义Web服务提供安全保障。
欧美将联手打造首个100Gbps跨大西洋网络

[正文]DANTE全称为欧洲先进网络技术交付(Delivery of Advanced Network Technology to Europe),该组织与欧洲国家研究和教育网络(NREN)合作,计划为研究和教育机构建立和运行先进网络.虽然目前尚未建成,但如果建成后这将是有史以来第一个横跨北大西洋每秒100Gbps的管道,用以连接美国和欧洲研究和
异构环境下自适应reduce任务调度算法的研究

异构环境下的Hadoop平台对reduce任务的调度存在随机性,在分配任务时既没有考虑数据本地性,也没有考虑计算节点对当前任务的计算能力。针对以上问题,提出一种异构环境下自适应reduce任务调度算法(SARS)。算法根据reduce任务的输入数据分布选择所含数据量最大的机架,在选择计算节点的过程中,结合节点所含任务的数据量、节点的计算能力和当前节点的忙碌状态来选出任务的执行节点。实验结果表明,SARS算法减少了reduce任务执行时的网络开销,同时也减少了reduce任务的执行时间。
超导磁共振仪无源匀场测试系统的设计与开发

超导磁共振仪作为目前主流的医疗成像设备,在临床诊断和患者检查方面作用突出,其成像质量直接取决于主磁场中心球形成像区域(DSV)的均匀性;匀场技术作为一种实现DSV磁场均匀化的技术就显得尤为重要;针对磁共振成像系统DSV磁场测量的传统方法中探头位置移动不准确、数据记录繁琐、操作过程复杂等缺点,设计了基于LabVIEW的新型DSV磁场测量系统:通过设计LabVIEW控制程序对高斯计进行仪器控制,划分DSV球形表面的测量点,通过调节测量装置来精确移动探头位置,编写串口通信、数据采集程序,完善人机交互界面,实现DSV表面测量点磁场数据的实时采集,无需手动记录,可通过导出数据到TXT文件的方式保存磁场数据至本地;经工程实际应用,操作便捷,实测DSV均匀度为416.0506ppm,通过线性规划算法匀场后均匀度为:16.0383ppm,提升超过96%。
基于傅里叶-梅林矩的抗几何攻击图像水印算法

如何有效抵抗几何攻击是数字图像水印研究领域的热点问题之一,一个微弱不可觉察的几何攻击就可能使绝大多数水印算法失效。以不变矩理论为基础,提出了一种基于正交傅里叶-梅林矩的可有效抵抗几何攻击的图像水印新算法。结合傅里叶-梅林矩的几何不变特性,计算出原始图像的傅里叶-梅林矩;根据稳定矩的选取规则选取部分稳定的傅里叶-梅林矩,采用量化调制策略将水印信息嵌入到所选矩的幅值中;将傅里叶-梅林矩修改前后的重构差值图像叠加到原始载体图像中,得到含水印图像。仿真实验表明,该算法不仅具有较好的不可感知性,而且对常规信号处理和几何攻击均具有较好的鲁棒性。
基于广义随机Petri网的装配可靠性建模

为了在装配环节保障产品的可靠性,提出可靠性驱动的装配技术的概念,并用广义随机Petri网对该技术进行了建模,通过同构的Markov链对模型进行定量分析。在可靠性驱动的装配技术建模分析中,采用结构分析和设计技术对产品进行功能分析并建立起完整的功能分析模型;将功能分析的结构分析和设计技术模型转化为相应的具有动态分析和定量研究能力的广义随机Petri网模型;为获得可信准确的分析模型,利用三角模糊数中的α-截集对同构的Markov链进行优化;针对装配产品的可靠性特征,用装配可靠度指标对产品进行评价。以某加工中心的分度工作台为例,验证了该建模与分析方法的有效性。
采用多阶势能的二值文本图像隐写分析

数字图像隐写与分析是当前信息安全领域研究的热点.在二值文本图像隐写分析方面,如何检测并定位隐秘信息是一个难题.根据多阶势能对像素点变化的敏感性,提出一种基于多阶势能的隐写分析新方法.文中首先分析和论证了多阶势能应用于二值文本图像隐写分析的相关理论基础;然后,通过对图像进行分块预处理,采集模块的势能序列,利用多阶势能对二值文本图像中的隐秘信息进行位置分析,实现对隐秘信息的检测;最后,通过实验和数据分析表明该算法不仅可以判断隐秘信息的存在性,而且还能够确定隐秘信息的位置.
Oracle数据库中存储过程开发研究

任何一个设计良好的数据库应用程序都应该用到存储过程。Oracle将存储过程作为数据库对象存储在数据库中。从Orac1e 8i开始,不仅可以使用原有的PL/SQL开发存储过程,还可以使用Java语言来开发存储过程。以最新的Oracle版本为例,叙述存储程序的概念、分类及其优点,通过实例详细阐述Oracle数据库存储过程的开发过程,分析不同存储过程开发语言的优缺点,提出开发建议。
2个聚合签名方案的密码学分析与改进

分析Zhou-Du方案和Zhao方案,指出这2个基于身份的聚合签名方案是不安全的。在Zhou-Du方案中,单个签名和聚合签名是可伪造的;在Zhao方案中,攻击者可利用单个签名获得签名者的私钥,进而实现任何攻击。对2个方案进行改进,改进的Zhou-Du方案满足不可伪造性,改进的Zhao方案可避免私钥泄露。同时,改进的Zhou-Du方案效率优于原方案,改进的Zhao方案的效率与原方案相同。
关于柔性作业车间调度问题的仿真研究

研究柔性作业车间调度优化问题。由于传统的一些方法在解决柔性作业车间调度问题时,面临着早熟、精度低等缺点,导致调度性能降低。针对上述难题,提出了一种改进的量子粒子群算法,结合反向学习策略和边界变异策略的优势,在增加种群多样性的同时避免了陷入边界最优。经过5个标准测试函数和一个柔性作业车间调度优化模型的仿真测试,结果表明改进的算法可增强全局寻优能力,提高收敛精度,避免搜索过程过早陷入局部最优,在解决调度问题中可获得较小的加工完工时间,具有优良的调度优化性能。
藏文问答系统中问句的分类方法研究

问句分类在问答系统领域有着重要的研究意义和应用价值。为了提高自动问句分类识别效率,本文提出了基于藏文疑问虚词的问句分类方法。该方法首先提取问句中的藏文虚词;然后根据所得的虚词进行问句分类;其次,进一步将问句细分为问题大类和小类;最后,给问题贴上分类标签。这种方法,既缩小了检索空间又提高了答案的准确性。最后对各种藏文问句分类的准确性进行了测试。结果表明基于藏文虚词问句的分类方法具有可行性和实用性。
基于加权贝叶斯网络的隐私数据发布方法

数据发布中的隐私保护问题是目前信息安全领域的一个研究热点.如何有效地防止敏感隐私信息泄露已成为信息安全领域的重要课题.差分隐私保护技术是最新发展起来的隐私保护技术,它的最大优点是不对攻击者的背景知识做任何特定假设,该技术不但能为隐私数据发布提供强有力的安全防护,而且在实践中也得到了广泛应用.现有的差分隐私保护技术并不能全面有效地处理高维隐私数据的发布问题,虽然基于贝叶斯网络的隐私数据发布方法(PrivBayes)有效地处理了高维数据集转化为低维数据集的发布问题,但这种方法也存在一定的缺陷和不足.基于对贝叶斯网络的隐私数据发布方法的分析研究和改进优化,建立了加权贝叶斯网络隐私数据发布方法(加权PrivBayes),通过理论分析和实验评估,该方法不仅能保证原始隐私发布数据集的隐私安全性,同时又能大幅提升原始隐私发布数据集的数据精确性.
应急演练方案动态推演系统

应急救援指挥部门制定应急救援方案后,使用仿真方法进行评估已成为验证方案可行性的重要手段.目前,国内对于应急演练方案推演系统的构建与研究还不是太多,围绕应急模拟演练系统中的方案推理过程,提出并设计了一种基于Delta3D三维仿真引擎的方案推演系统.详细探讨了该系统的基本体系结构,关键模块以及关键算法步骤的设计.利用该系统能够很好的扩展构建各种用途的模拟演练推演系统,有效提高指挥及救援人员的对方案定量分析的能力和救援效率.
嵌入式单片机系统软件安全漏洞自动检测仿真

嵌入式单片机系统软件安全漏洞检测效果的优劣不仅影响计算机的基本功能发挥,还会损害用户的切身利益。针对当前方法忽略了无关特征和冗余特征对嵌入式单片机系统软件安全漏洞检测的影响,导致检测结果不佳,提出一种基于朴素贝叶斯的软件安全漏洞自动检测方法,利用蚁群算法的搜索性能,将系统软件安全漏洞特征提取问题转化为路径寻优问题,计算蚂蚁的转移概率和适应度函数值,并对系统各个路径上的信息素浓度进行实时更新。采用额外附加激励的方式,强化蚂蚁对最优路径的选择影响。设置蚁群算法的终止条件,将搜索获得的软件安全漏洞特征输出。采用特征向量来描述输出的系统软件安全漏洞特征样本,根据嵌入式单片机系统软件安全漏洞特征的先验概率计算出其后验概率,能够使得后验概率获得最大值的类即为该安全漏洞特征对象所属的类。仿真测试结果表明,所提方法能够实现系统软件安全漏洞的分类检测,具有较高的检测率和较低的误报率,同时漏洞覆盖率评价指标最高可以达到97.7%,远远高于对比方法。
基于MAS的时序数据集成管理模型设计

在模式挖掘应用于工业生产辅助决策过程中,为降低时序数据复杂度,提高数据预处理效率,以时序数据模型(SC模型)为基础,结合业务管理流程及工作特点,设计时序案例样本结构(SCSM结构);采用SCSM结构,引入MAS技术,从Agent单体结构、基于时序数据体的MAS框架,管理策略等方面深入研究,借鉴Center-Round中控管理模式,完成基于MAS的时序数据集成管理模型(DM-MAS模型)设计。以此解决时序数据运算量大,数据转化处理效率低及数据可直用性差等问题,达到提高系统鲁棒性和数据精细化处理程度的目的。最后结合油田生产作业过程,利用DM-MAS模型实现油田生产作业数据集成管理系统的设计,同时通过实例测试和效果对比分析验证了该模型的可行性。
一种基于MAD的鲁棒性分形维数计算方法及图像识别应用

传统鲁棒差分盒计数法(RDBC)已成功用于高斯噪声图像的分形维估计,但由于对椒盐噪声较敏感,因此不再适用于椒盐噪声图像的分形维估计和图像分类。本文提出一种基于中值绝对偏差(MAD)的分形维数计算方法(MAD-DBC)。该方法利用MAD进行差分盒计数,对椒盐噪声具有很好的鲁棒性特点。实验结果表明,利用小波多分辨率的DBC、RDBC和MAD-DBC对椒盐噪声的16种Brodatz纹理图像进行分类,MAD-DBC具有更高的识别率和更好的噪声鲁棒性。
基于攻击效果的WSN路由安全评估模型

为提高无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)的路由安全评估能力,提出了一种基于攻击效果的评估模型。根据路由攻击前后网络安全性能的变化,提出了"网络安全熵"的概念,选取并简化能客观真实地反映安全性的安全评估指标,分析了网络安全熵的计算方法。其次利用Monte Carlo方法进行统计,确定节点的安全度,对安全指标进行归一化处理,通过模型观察攻击效果,评估网络的安全性,并进行安全态势预测,从而提升了WSN网络安全评估的能力,且能够为制定反击敌方的恶意攻击的策略提供依据。经过应用实例的仿真计算与分析,表明该模型能够比较合理地评估网络安全。
数据中心中TCP连接建立过程的优化方法

针对数据中心中由于SYN包丢失而引起的TCP连接被延迟从而错过任务时间限制的问题,在无需更换现有设备以及无需修改应用和TCP的前提下,提出一种基于加权随机早期检测(WRED)协议的TCP连接初始化的优化方法。该方法解决了连接优化的三个关键问题:如何识别和标记SYN包,如何在交换机上为SYN包预留空间以及需要预留多少空间。与原TCP相比,优化后TCP连接建立的时间极大地减少。实验表明TCP连接初始化优化方法可以解决任务错过规定时间限制的问题。
两种新搜索策略对K-medoids聚类算法建模

针对传统K-medoids聚类算法对初始化敏感,中心点盲目搜索更新和聚类准确率不够高等缺点,提出新的改进算法.新算法首先对原始粒计算进行改进,利用改进的粒计算有效初始化K个中心点;其次以K个初始中心点为基点,提出两种中心点搜索更新策略,以提高中心点更新效率;同时采用簇内距离和簇间距离改进传统准则函数,以提高聚类精度.实验结果表明:新算法在UCI中Iris、Wine标准数据集中进行测试,获取了理想的初始中心点,在较少的迭代次数内寻找到最优解,并且大幅度提高了聚类准确率.
基于斜率改正比的遥感图像拼接缝消除算法

针对在遥感图像镶嵌中所产生拼接缝的问题,分析了现有的拼接缝消除方法,提出了直方图迭代匹配结合斜率改正比的消除方法。通过直方图的迭代匹配增强了图像的反差,在镶嵌的遥感影像中用斜率改正比的方法消除拼接缝实现图像的光滑过渡。实验结果表明,该算法具有很好的拼接缝消除效果并且减少了两幅图像的灰度差值和标准值差值,改善了图像的质量。
基于人工鱼群算法的贝叶斯网络参数学习方法

研究算法改进,提高计算性能,贝叶斯网络是解决不确定性问题的一种有效方法,在很多领域得到了广泛应用。参数学习是贝叶斯网络构建的重要环节,但含隐变量、连续变量的参数学习是非常困难的。为解决上述问题,提出了一种人工鱼群算法的贝叶斯网络参数学习方法,并进一步通过调整人工鱼随机移动速度的方法提高了算法的收敛性能和速度。最后,将参数学习方法在由Noisy-Or和Noisy-And节点组成的贝叶斯网络中进行了仿真,仿真结果表明了参数学习方法,特别是改进后方法的可行性和优越性。
新型电机的定子与转子结构优化设计

在提高双凸极电机性能的研究中,针对电机的定转子结构优化能够使电机的性能得到有效提高。由于新型轴承磁通双凸极永磁电机具有内外定转子结构,传统的结构优化方法具有一定的局限性。通过磁路法,得到对磁链和定位力矩其关于磁阻和磁密的表达式,提出内外定转子不等高优化策略。并采用有限元法对以上优化策略进行分析与验证。再对优化后的电机电磁特性进行有限元仿真分析。仿真结果表明,内外定转子不等高优化方法能够有效的提高电机电磁特性,为轴向磁通电机提供了一种新的优化思路。
结合马尔可夫高斯模型的双邻域模糊聚类分割算法

针对传统模糊C均值(FCM)算法采用欧几里得测度描述像素与聚类间的非相似性对噪声和异常值敏感的问题,提出基于马尔可夫-高斯模型、且包含特征场和标号场双邻域的模糊聚类分割算法.首先根据马尔可夫模型能够结合邻域像素作用的特点在标号场上建立与邻域像素相关联的能量函数,确保相同邻域系统内的像素属于相同类别的概率较之不在相同邻域系统内的像素更大,最终实现标号场邻域系统的建立;而后在特征场上利用Gaussian模型描述像素与聚类间的非相似性测度,并结合相邻像素对非相似性的影响构建特征场邻域模型,即利用中心像素和邻域像素特征与聚类均值矢量的差异代替传统像素特征与均值矢量的差异构建Gaussian模型;最后结合标号场和特征场邻域构建包含双邻域的模糊聚类分割模型,实现高精度模糊聚类分割.通过与现有多种典型FCM算法对模拟影像和真实彩色影像的实验以及分割结果的对比分析,证明了文中算法的有效性.
基于Potts模型的隐式曲面上的图像分割方法

针对隐式曲面上多相图像分割的问题,基于曲面的隐式表达、隐式曲面上的内蕴梯度等概念,将用于平面图像分割的Potts模型推广。首先对于隐式封闭曲面和隐式开放曲面,分别给出Potts模型的推广形式。然后对于传统梯度降方法计算效率低的问题,为曲面上的Potts模型设计了Split Bregman算法和对偶方法,并在对偶方法的基础上提出了一种改进的快速算法。多个数值实验结果表明,所提出的曲面上的Potts模型能有效地分割闭/开曲面上的分段常值图像,并且新的改进对偶方法在计算效率方面优于其他两种方法。
基于SOA的继续教育信息综合平台的研究

介绍基于SOA架构的继续教育信息综合平台的开发方法和关键技术。它采用基于服务的架构整合网上各处的教育资源,有利于提高资源的利用率,减少开发成本。构建平台的关键是统一、开放的Web Service标准的采用,同时也有利于系统的扩充和第三方应用开发。该平台与云计算技术的融合将进一步扩大这种优势。
声波清灰技术的理论研究与仿真

研究声波清灰优化控制除灰效果,能量的控制和频率的选择是目前声波清灰技术研究过程中存在的主要问题。针对声波清灰技术在使用时,声强主要受到声波频率和气体温度因素的影响。为了改善声波清灰技术的效率,对声波清灰技术进行了数学建模和理论研究分析,取得了声强最佳时的气体温度值和声波发生器频率值。在Matlab上仿真结果表明:在20-200Hz范围内2,00Hz是声强最大的频率,在0-100℃下,气体温度为0℃时,声强达到最大值。从能量仿真分析结果表明,最佳声频会使声波清灰效果最好。
MATLAB环境中HLA联邦成员开发技术研究

MATLAB具有强大的数据处理能力和建模仿真功能,并提供了大量友好的接口,但是并未绑定HLA,无法直接参与HLA仿真。在MATLAB与java相互调用和prti1516的java API基础上,综合比较现存的MATLAB用于HLA仿真的各种方法的优劣,以及MATLAB与java相互调用方法的优劣,设计了MATLAB-HLA Toolbox,并详细介绍了工具包实现过程中的关键技术。通过工具包,可以方便地实现在MATLAB环境中开发HLA联邦成员,从而实现MATLAB用于HLA仿真,实现MATLAB和HLA优势的结合。工具包的研究开发对于其他仿真软件用于HLA仿真具有一定的参考价值。
EDF调度算法在直通式交换以太网上的实现

提出了一种FTT(Flexible Time-Triggered communication paradigm)的改进调度模型.实现了周期性硬实时消息在基于成熟商用组件技术(COTS)的交换式以太网上的实时传输.并针对周期性实时消息在直通式交换以太网上传输提出了一种基于EDF的实时性调度算法.仿真实验表明该算法在提高网络的聚合带宽方面具有明显的优点.
基于多GPU集群的编程框架

现如今,GPU作为一种低功耗高性能图形处理器单元,被广泛应用于高度并行化的应用程序中。其线程和内存的层次结构在诸多成功的多线程应用和科学研究中表现出巨大的优势。为了简化多GPU集群的编程模式以及更好地利用GPU的计算性能,设计并实现了一个新的基于多GPU的MapReduce并行编程框架。使用了并行虚拟文件系统(PVFS)来存储数据,考虑了动态的负载平衡和GPU相关的权重要素以达到优化系统的效率、透明性以及系统的可伸缩性的目的。在文中,将演示使用该编程模式解决地质应用的一个典型的偏移应用-叠前时间偏移(PKTM),并给出实验结果。
基于双子代数理论的网络建模与分析

本文研究了双子代数尤其是极大代数理论在计算机网络建模与性能分析中的应用。采用极大代数分析了令牌桶的输入输出特性,得到了(b,ρ)令牌桶在极大代数下的状态空间方程组与传输矩阵;提出了基于极大代数的网络演算,定义了极大到达曲线与极大服务曲线,利用这两个概念得出了极大代数下有关延迟以及输出流突发性的定理。最后采用基于极大代数的网络演算对非抢占优先级多路复用以及保证速率服务器两个模型进行了分析,得出了两种模型各自在极大代数网络演算下的服务曲线。本文还把基于极大代数的网络分析方法与基于极小代数的分析方法进行了比较,阐明了基于极大代数方法的优点与适用场合。
基于PSVM的主动学习肿块检测方法

肿块区域通常形态各异、差异性较大,并且与正常组织相比没有明显的区别,严重影响了肿块自动检测系统的性能.为了能够有效地提高乳腺X线图像中肿块的检测灵敏度,通过引入包含了样本间相互制约关系的具有成对约束的SVM (PSVM)算法,提出了一种基于PSVM 的主动学习机制.其中,由系统根据样本的不确定性和相互之间的特征匹配距离,主动选择应该反馈给训练集的成对样本.实验结果表明,这种基于PSVM的主动学习方法,能够充分利用样本所包含的信息,使得检测方法具有更好的推广能力和检测性能.
基于规则集划分的多决策树报文分类算法

为克服决策树算法处理高速网络、大容量规则集下的报文分类问题时内存使用量大的弊端,提出一种基于规则集划分的多决策树报文分类算法。在保证规则子集数量可控的前提下,采用启发式算法将规则集划分为有限个规则子集,最大限度分离交叠规则;提出两级级联决策树结构,降低决策树深度以减少规则查找时间。理论分析表明,该算法空间复杂度较传统单决策树算法大幅降低。仿真结果表明,该算法的内存使用量比目前空间性能最好的EffiCuts算法减少了30%,且维度可扩展性更好。
基于P2020的SPI FLASH模式的研究与实现

PowerPC P2020是Freescale公司一款性能优良的处理器,在电信、军事、网络等领域都有着广泛的应用。SPIFLASH作为一种重要的启动方式,是用户在进行硬件设计时经常采用的方法之一。它不仅可以丰富用户对于启动方式的选择,同时也可以作为备份启动模式,提高系统的稳定性。鉴于SPI FLASH启动方式的重要性,文中以P2020为硬件平台,对SPI FLASH启动方式的实现进行了研究。首先,描述了P2020处理器上电之后SPI FLASH两个阶段的启动过程;其次,介绍了SPI FLASH启动镜像的制作过程;再次,针对实际操作SPI FLASH中遇到的一些问题,文中进行了有效地解决;最后,在完成uboot及linux的移植后,最终成功实现了SPI FLASH启动方式。系统上电之后,可成功启动uboot并加载linux,且可以稳定运行。
基于逻辑密钥树的组密钥更新方案

在分析现有组密钥更新机制的基础上,提出一种基于逻辑密钥树的密钥更新方案,该方案使用单向函数、XOR运算和伪随机函数等降低存储复杂度和计算量。使用基于时间序列的组密钥增强了安全性,并引入2个变量将密钥的更新过程分为必要更新与辅助更新2个部分,减少逻辑密钥更新的次数。分析结果表明,该方案适用范围广,具有较好的鲁棒性和可扩展性。
基于数据源依赖关系的信息评价方法研究

当前很多的数据管理应用都需要从多个数据源集成数据,每个数据源都会提供一组值,并且不同的数据源常常提供相互冲突的数据值.为了提供给用户高质量的数据值,关键是数据集成系统能够解决数据冲突问题,提取出正确的数据值.文中对已有的真值发现算法进行了分析与总结,通过考虑处理同一个值的不同表现形式和改进的选票算法,作者对现有方法给出了改进,改进后的方法可以更有效地在众多冲突数据中找出正确的数据值.
铁路轨道电路补偿电容故障定位的仿真研究

研究优化测试补偿电容故障,保证信号传输安全,由于补偿电容易受环境,天气、浪涌电压等因素影响,经常发生故障,常规的检查补偿电容故障的方法耗时长且劳动强度大。为了更加快速准确地定位故障补偿电容,提出了一种新的故障定位方法,即基于均匀传输线理论,运用补偿电容四端网级联结构的无绝缘轨道电路模型,重点仿真研究了不同位置的补偿电容分别发生故障时,分路电流和从输入端看往接收端输入电阻受到影响的规律特征。仿真结果表明,故障定位方法快速准确,为及时发现和定位补偿电容故障,保证信号传输安全提供了参考依据。
基于递推最小二乘的吊舱推进无人水面艇建模与辨识研究

为了研究吊舱推进无人水面艇的建模问题,以响应型数学模型为研究重点,应用系统辨识的方法确定其模型参数;根据MMG分离建模的理论建立吊舱推进无人艇的三自由度平面运动数学模型,然后对作用在艇体的力与推进器推力进行分析与假设,将平面运动数学模型化简为响应型数学模型;在得到响应型模型的基础上,通过实船进行回转实验和Z型实验采集相应数据,然后利用递推最小二乘以及数据拟合的方法对模型参数加以辨识;为了验证辨识结果的正确性,对辨识出的响应模型进行模拟仿真并与实际数据进行比较,结果表明:仿真结果与实际数据的误差在可信范围内,由此证明了系统建模与辨识结果的正确性。
微藻培养装置的温度控制算法研究

微藻培养装置是一个时变、非线性、纯滞后的复杂系统,传统温度控制算法难以获得良好的控制效果。为解决超调较大、振荡和控制精度较低等问题,提出了粒子群寻优的模糊-PID预估控制算法。首先利用系统辨识得到较为准确的系统模型;然后采用粒子群算法对PID的三个参数进行寻优,提高系统的稳态精度;最后将模糊-PID控制与Smith预估结合,减小时延对系统影响,提高系统自适应性。仿真结果表明,提出的控制策略具有响应快速、超调量小、鲁棒性强、控制精度高等优点,为微藻自动培养装置的温度智能控制设计提供了参考依据。
工业生产过程锅炉温度控制仿真

温度控制系统是工业电阻炉的重要组成部分。由于温度测量元件和电阻炉温度传导产生的延时,使得电阻炉温度控制存在超调量大,温度控制精度不高,调节时间过长等问题。传统的PID控制以及基于模糊控制理论整定的PID控制方法在温度控制中适应性较差、效果不理想,而人工神经网络作为智能控制的一个重要领域,具有较强自学习和自适应的能力,因此在此基础上提出模糊径向基(RBF)神经网络的PID算法,将模糊PID算法和神经网络相结合,可根据温度的偏差及变化对PID三个参数进行优化,达到最佳组合的PID控制,并利用MATLAB的Simulink工具箱做了常规PID、模糊PID以及模糊RBF神经网络PID的仿真对比实验。仿真表明,在添加了RBF神经网络模块之后,系统响应的超调量和稳态误差大大减小,具有较高的稳定性。
基于证据自动机的软件回归验证

为了在多版本程序验证中利用邻近版本之间的共享信息,提取并重用之前版本证据自动机中的循环不变式,提出基于证据自动机的软件回归验证。首先通过证据预处理生成适用于新版程序的证据文件,然后在辅助不变式增强的k-归纳方法的基础上实现了检验新证据文件及验证新版程序的回归验证过程,最后通过对比实验比较了不使用不变式信息的直接验证与结合或不结合数据流分析的三种回归验证的验证性能。与直接验证相比,不结合与结合数据流分析的回归验证的验证耗时分别减少了49%与75%,而内存消耗分别减少了18%与50%。实验结果表明,当程序满足其验证属性时,基于证据自动机的回归验证能极大地提高验证效率,而将证据自动机与数据流分析相结合的验证方式能得到更好的验证效果。
永磁同步电机电流动态特性优化控制仿真

在永磁同步电机的电流优化控制中,通常采用传统的PI控制器,由于电机运行中参数是不断变化的,所以传统PI控制的动态性能不足,针对上述问题设计了一种改进的模型预测控制器。首先对永磁同步电机的电流状态方程离散化得到预测模型,并通过简化预测模型,使之成为线性的,以减小模型预测控制算法的计算量。其次为了提高电流控制的的鲁棒性和准确性,设计了分数阶积分补偿器,作为电流环控制的补偿。仿真的结果表明,采用改进的模型预测控制算法,永磁同步电机电流的动态特性得到了优化,响应速度更快,鲁棒性更强,抗干扰性能更好。说明了提出的永磁电机的控制方法是有效性和可行性。
软件工程专业综合实训教学探索——以肇庆学院软件学院为例

分析当前软件人才培养过程中存在的问题,针对这些问题并结合肇庆学院软件学院的实际情况提出一种实训教学方案。本文对方案的各阶段实训内容进行详细阐述。首先进行软件开发理论指导,深入了解企业开发流程和相关软件工程标准;其次是知识强化和项目实训,在导师指导下,以多种形式进行理论实践,弥补在校所学知识的不足,然后给学生提供一些前沿的和紧贴市场的行业热点项目进行仿真开发;最后是企业实习,安排学生到企业中实习,实现与企业生产的无缝对接。该方案是对软件工程专业课堂教学的有力补充,着眼于提高学生的职业素养和工程能力,致力于缩小软件工程专业学生就业和软件开发企业人才需求之间的差距。
快速成型中一种改进的轮廓线生成算法

在对STL模型分层求交线过程中,针对三角面片的边与切平面很接近时,浮点运算引起的精度损失可能导致的错误交线问题,提出一种基于STL模型局部拓扑的分层算法。将所有可能引起错误交线的三角面片提取出来,建立拓扑结构,以接近切平面的边在切平面的投影替代交线,消除了由于浮点运算误差导致的轮廓线缺边和重边的错误。实验结果表明,该算法在计算出交线段集后不需要再进行修复,简单连接后就能得出正确的切片轮廓线。
基于CRC和可逆数字水印的无线传感器网络认证算法

针对无线传感器网络中的数据完整性认证问题,提出了一种新的基于循环冗余校验CRC和可逆数字水印的认证算法。算法提出由传感节点负责对数据流进行分组和水印嵌入处理,由汇聚节点实施对收到的数据组进行验证和恢复。为了尽可能减小传感节点的计算复杂度,水印通过计算数据组的CRC码获得,同时,采用基于奇偶不变性的可逆数字水印方法嵌入。算法的安全性由计算CRC码时选取的除数多项式的参数决定,减小了额外的传输代价。实验结果证明了该算法具有较好的认证成功率、较低的传输负载和更高的时间效率,适合于在实时性要求较高的传感器网络中进行数据认证。
基于启发式算法的集装箱预翻箱问题仿真研究

关于根据已知的集装箱配载图对堆场的集装箱进行预翻箱速度优化问题,为减少倒箱量,缩短船舶在港时间,以集装箱预翻箱过程为研究对象,对其进行仿真研究,达到提高集装箱码头装船效率的目的,提出了相应的启发式算法,并通过算例验证了算法的有效性。利用e M-plant软件分别建立了单贝位和多贝位的预翻箱仿真模型,通过对预翻箱过程仿真时间的统计验证了仿真模型的有效性,并与现有的启发式算法效能进行了比较,效果更好。仿真结果表明,改进方法可为解决目前集装箱堆场预翻箱问题提供了更有效的决策依据。
基于大数据的时间序列异常点检测研究

针对传统时间序列异常点检测方法在处理大量数据时检测精度与效率低下的缺陷,文中提出一种基于大数据技术的全新时间序列异常点检测方法。首先介绍了传统时间序列异常点检测方法并分析了其缺陷。其次介绍了基于大数据方法的理论推导,包括特征提取、奇异点检测及异常点判别,具体为采用大数据方法将海量序列分解为周期分量、趋势分量、随机误差分量及突发分量四个不同分量,对不同分量进行特征提取并根据特征提取结果进行奇异点检测,并在此基础上利用序列特点判别奇异点是否为异常点。最后通过实验分析对比验证大数据方法的可行性与效率。实验结果表明,基于大数据方法的时间序列异常点检测相比于传统的方法具有更高的检测精度与更快的检测速率。
基于Silverlight的富数据输入研究

针对站点中经常需要用户输入各类数据的现状,讨论了实现开发RIA应用的Silverlight技术以及ASP.NET/SilverlightWeb应用程序的N层逻辑设计,并在此基础上利用Silverlight技术较好地实现了电子商务RIA平台中一个富数据输入界面功能,提高了用户的体验。
基于模糊预测控制的高速列车速度控制研究

为了提高高速列车速度控制的跟踪精度,文章在分析了列车牵引制动系统的基础上,以CRH2-300数据为例计算了列车牵引制动的理想运行曲线,并对模糊控制、预测控制,经典的PID控制以及模糊预测控制的阶跃响应作了对比分析,将模糊控制的快速响应能力并能尽快的达到稳态的特点和预测控制能够提前预测的优点相结合设计了适合高速列车的模糊预测控制器,控制高速列车跟踪理想运行曲线;仿真结果表明,该控制器能够很好的跟踪目标曲线,满足误差小、精度高的要求。
具有交货期约束带准备时间的平行机分批调度

研究一类集成批量计划和平行机调度的问题,该问题具有订单交货期、到达时间和加工准备时间等约束。建立单个数学模型描述集成问题,以降低单元加工费用和订单拖期惩罚费用为目标,提出了一种带启发式规则的遗传模拟退火两阶段算法。算法引入启发式规则生成的基础批,可以有效缩短染色体长度,加快搜索速度。用遗传算法对基础批进行全局搜索,在批量确定的情况下,用模拟退火算法进行局部搜索,得到当前分批情况下的优值。最后选取五种不同规模的生产实例进行数值仿真,分别采用该算法和一种经典算法在相同的计算时间内进行求解。计算结果对比分析表明,随着任务规模的增大,该算法的优势更加明显,从而说明了该模型和算法针对这一类特殊问题的有效性和可行性。
多频带谱减法用于生态环境声音分类

基于人类听觉特性的Mel频率倒谱系数广泛用于声音识别,然而在生态环境中噪声的出现导致其识别率剧减。提出一种在噪声背景下生态环境声音分类方法。利用非线性多频带谱减法对声音功率谱进行去噪处理并提取改进Mel频率倒谱系数,有效削弱不同频率段噪声功率谱干扰。利用支持向量机良好的鲁棒性和抗噪能力对含有噪声的生态环境声音进行分类。实验表明该方法能有效在噪声背景下对生态环境声音准确分类。
空间近距操作视景仿真系统研究

在空间近距操作仿真中,根据航天器飞行轨迹和外部环境因素的影响实时的仿真控制航天器的位置、姿态与特效是关键点。通过对航天器飞行轨迹的数字仿真数据和飞行过程中特效的研究,采用数字仿真数据作为飞行状态数据库,基于软件平台Creator和Vega开发出空间近距操作视景仿真系统。对该系统的设计和实现进行研究,通过系统总体框架和场景的几何建模及动力学建模,实现了追踪航天器从最初机动到最终逼近目标航天器以及完成操作的精确仿真,较好地解决了飞行中航天器的位置、姿态控制和各飞行阶段特效的生成等问题,具有较好的实时性。