地方高校电子商务课程教学现状及改进建议

电子商务作为一门新兴学科,在地方高校中其课程的开展要面对很多新的问题和困难,论文结合地方高校实际情况,提出了一系列改进性的建议.     

基于细胞神经网络超混沌特性的图像加密新算法

针对一般流密码对明文变化不敏感的缺陷,基于细胞神经网络（CNN）,提出一种图像加密新算法。以一个6维CNN产生的超混沌系统作为密钥源,并根据明文图像各点像素值的逻辑运算结果选取密钥;同时使用像素位置置乱和像素值替代两种方法对数字图像进行加密。实验表明,该算法加密效果好,NPCR值和密钥敏感性高(>0.996),满足数字图像加密安全性的要求,同时具有计算简单、易于实现、能提高数字图像传输的安全性等特点。     

安全高效的大矩阵行列式计算云外包协议

云计算的应用,在给大家带来便利的同时,也带来一些新的安全问题：如客户端输入/输出的私密性以及云端运算的高效性等。针对此类问题,构建了一个适用于大矩阵行列式计算的云外包协议：在客户端将原始矩阵加密后再传送到云服务器端求解,在保证云服务器端运算高效性的同时,将其返回的结果解密后得到原始矩阵的行列式值。经理论分析和实验评估证明,协议满足正确性、输入/输出私密性和高效性。     

一个新的基于神经网络同步的公开密钥交换协议

首先介绍了在神经密码应用中的树型奇偶机模型,在综述神经密码协议研究的基础上,构建了一个使用含有衰减项的神经网络同步学习规则的新的密钥交换协议,并对其进行了理论分析.仿真实验结果表明,此协议可以使神经网络的同步性能提高4倍以上,对几种常见攻击的抵御表现良好,与传统的协议相比,新协议同步计算开销更小,安全性更高.     

基于Dropout深度卷积神经网络的ST段波形分类算法

心电信号的ST段波形变化是心肌损伤等心血管类疾病临床诊断的重要辅助手段之一.针对ST段波形分类以及深度卷积神经网络过拟合问题,提出一种基于概率随机舍弃神经元建立子网络的Dropout深度卷积神经网络,通过心电信号数据去噪、ST段候选段筛选、神经网络卷积与下采样运算过程,实现ST段波形样本训练与测试.仿真实验对比分析了算法的波形分类准确率、卷积核个数影响和Dropout对算法泛化能力影响,与专家手工标注、BP、RNN和DCNN等方法进行比较,实验结果表明Dropout DCNN能够有效提高卷积神经网络泛化能力,提升算法的可用性.     

涂碳前后SiC纤维的强度测试和评价

测定了室温下涂碳前后化学气相沉积法(CVD)制备的国产SiC纤维的抗拉强度,发现威布尔分布可以较好地描述SiC纤维的抗拉强度的统计分布.分析得出以下结论,涂碳后与涂碳前的纤维抗拉强度的Weibull模数,及其平均抗拉强度相比,前者明显高于后者.涂碳后SiC纤维的表面缺陷大大减小.随着标距和应变速率的增加,纤维的平均强度逐渐下降,而Weibull模数基本不变.并对断口进行分析,结果表明SiC纤维呈明显的脆性断裂.     

一种新的电磁继电器参数综合测试系统

研究了一种以单片机为中央处理机,可实现对电磁继电器参数自动测试的综合测试系统.该系统利用RS-232串口与上位机进行通信,把记忆示波器采集到的动态波形实时地传到上位机,通过OPENCHOICE软件对波形进行采样分析,结合VB计算机高级语言对数据进行处理,计算出相关的参数并显示.经对磁保持继电器参数测试表明,该系统操作方便、界面友好、处理精度较高,在电磁继电器研发过程中,为设计和改进电磁继电器提供依据.     

一种嵌入式导航终端的兴趣点数据处理方法

嵌入式导航电子地图是一种精简的特殊电子地图,在现代车载导航系统中具有重要应用。实际的应用要求导航系统对卫星信号作出快速反应并对其数据进行实时更新,但由于设备存储资源的相对不足和软硬件功能的限制,其实际的数据存储具有显著的容量存储和读出限制。为了提高导航电子地图设备对数据的存储和快速查询性能,提出一种处理兴趣点数据POI(Point of Interest)的方法。该方法在提取导航电子地图数据所需要的POI数据时建立网格空间索引,对POI的数据按照网格进行存储;根据POI数据的特点,对字符数据寻找公共前缀子串,将其存储为公共前缀子串表,POI字符数据中如果存在公共前缀子串,则记录其在公共前缀子串表中的位置。以北京部分地图为例对该方法做调试,使用该方法 POI地图原始数据大小由原来的170 MB减小到35MB,空间查询200个POI花费的平均时间由3秒缩短至150 ms。该方法具有较高的压缩率和空间查询效率,对于导航电子地图中的POI数据处理具有较强的适应性。     

基于模糊邻域粗糙集的启发式属性约简算法

属性约简是机器学习等领域中常用的数据预处理方法。在基于粗糙集理论的属性约简算法中,大多是根据单一的方法来度量属性重要度。为了从多角度对属性达到更为优越的评估效果,首先在已有的模糊邻域粗糙集模型中定义属性依赖度度量,然后根据粒计算理论中知识粒度的概念,在模糊邻域粗糙集模型下提出了模糊邻域粒度度量。由于属性依赖度和知识粒度代表了不同视角的属性评估方法,因此将这两种方法结合起来用于信息系统的属性重要度评估,最后给出一种启发式属性约简算法。实验结果表明,所提出的算法具有较好的属性约简性能。     

ANSYS在低压电器触头电接触稳态热分析中的应用

要保证低压电器可靠工作,对其接触单元进行热分析非常重要;有限元分析软件ANSYS融结构、热、流体、电磁、声学分析于一体,利用其对触头的温度场模型进行传热分析,可以直观看出整个低压电器触头系统的稳态热分布情况,而且结合结果处理模块,可以进行准确的数据分析,有着传统电接触热分析所无法比拟的优点。本文通过使用ANSYS分析低压电器触头电接触稳态过程的温度场分布,来阐明其在温度分析中的应用。