面向方面电信系统开发框架的设计与实现

基于.Net Framework和AOP技术提出了电信系统建设的“5＋1”关注点视图,试图解决电信业务开发难度大、周期长的问题。根据“5＋1”关注点视图提出了针对电信业务、基于服务实现的面向方面软件体系结构。基于该软件体系结构开发框架设计及其支持下的软件开发过程可以缩短软件开发周期,改善软件一致性和可维护性,使软件具有更好的演化能力。     

基于优化RBF神经网络的集成算法及其在调制识别中的应用

首先通过模拟退火算法对单个网络的隐含层高斯基函数中心值和标准化常数聚类算法进行了优化,进而提出了一种基于泛化误差性能跟踪的最优训练中止算法,避免了神经网络的过学习问题;最后通过基于最优权重的集成算法给出了模式所属类别的确定性衡量,提高了识别精度和系统的泛化能力。将该算法用于调制信号类型识别,取得了较高的识别精度。     

地月系共线平动点Halo轨道族的运动稳定性研究

地月系共线平动点附近的Halo轨道族,能够提供从L1点至月球再至L2点的广泛空间的多种轨道应用需要,但2个轨道族内轨道的稳定性差异较大。文章引入稳定系数和线性稳定阶数2个指标来判断轨道的稳定性,并用数值模拟分别分析了百米和千米量级的初始轨道误差在数天后所引起的轨道偏差,得出结论：两轨道族内接近平动点的部分轨道稳定性较差,其余部分轨道稳定性相差不大,L1点附近Halo轨道族内轨道较为稳定的是0.85~0.92之间的轨道,L2点较为稳定的是1.02~1.1之间的轨道。     

封装板式冰蓄冷系统蓄能模糊建模与分析

针对冰蓄冷系统蓄能的非线性特性,将自适应神经网络应用于封装板式圆罐型蓄冰装置的蓄能初始化和释冷出口温度实时运行的模糊建模,进行了冰蓄冷系统蓄冷量的模糊建模,确定了实验影响因素载冷剂进口温度、载冷剂流速、蓄冷时间的隶属度函数和模糊推理规则.运用减法聚类法和网格法对模型进行初始化训练与运行对比,使蓄冷系统能够跟踪负荷情况.通过调控影响因素的参数,可以更合理地初始化设定蓄冷阶段的蓄冷量.利用该建模程序进行实时释冷出口温度模糊建模策略验证,模型运行平稳.冰蓄冷装置蓄能模糊控制性能的优化保证了蓄冷量与负荷相匹配,实时输出释冷出口温度,进而达到冰蓄冷空调系统优化及经济运行的目标.     

气体作冷却润滑剂的绿色切削试验

为实现绿色切削,研究了无污染、无危害的冷却润滑技术.采用氮气、氧气、二氧化碳气、氩气及过热水蒸气作冷却润滑剂,进行了单因素切削试验.试验结果表明,这些气体冷却润滑剂可以减小切削变形、切削力,降低切削温度,改善加工表面形貌.根据试验结果和冷却润滑作用机理分析可知,气体在切削中具有一定的冷却润滑作用,同时具有来源广泛、无毒害和污染、不用回收处理等绿色特点,故气体具备绿色切削的潜力.     

优化的基于错误学习问题的CKKS方案

针对基于错误学习（LWE）问题的CKKS同态加密方案在密态数据计算中存在的密文大、计算密钥生成复杂以及同态计算效率低的缺陷,运用比特丢弃和同态计算密钥重组的方法,提出了一种优化的LWE型CKKS方案。首先,丢弃密文向量的部分低位比特和同态乘法计算中密文张量积的部分低位比特,从而减小了同态乘法过程中的密文规模;其次,针对比特丢弃对同态计算密钥进行重组和优化,从而去除密钥交换过程中powersof2含有的无关扩展项并降低计算密钥的规模和同态乘法过程中的噪声增长规模。在保证原有方案安全性的基础上,所提优化方案使得计算密钥的维度减少,使得同态乘法的计算复杂性降低。分析结果表明,所提出的优化方案在一定程度上降低了同态计算及计算密钥生成过程的计算复杂性,从而降低了存储开销并提升了同态乘法运算的效率。     

马钢某轧钢加热炉燃烧控制优化项目实施方案及可行性研究

分析了马钢某钢轧加热炉氧化烧损偏高问题,提出了燃烧控制优化实施方案,并研究了方案的可行性,给出了研究结论和建议。     

面向沿道路机动的最优路径模型优化

根据“公路”地理实体的数据结构以及机动的特点,对最优路径模型以及模型的影响因子进行解析,提出了改进的最优路径模型影响因子。通过层次分析法,量化改进后的权重体系并通过算例分析验证其合理性;利用改进后的最优路径模型,经验证符合实际情况需求。     

基于畅通度度量的无尺度网络中关键节点的选取方法 

现实世界中大量存在着的无尺度网络的抗蓄意攻击能力的不足,决定了从无尺度网络中选择关键节点的重要性。网络中节点的重要性程度可用将该节点从网络中删除前后,网络的连通性能的变化进行度量。文章提出了无尺度网络畅通度的概念,从3个不同的角度对无尺度网络的畅通度进行评价,构造出无尺度网络畅通度的综合度量公式,构建了无尺度网络的关键节点的选取模型,并利用分布估计算法对模型进行求解。仿真结果表明,利用分布估计算法得到的结果要好于直接选取度数最大的节点作为关键节点的方法。     

认知MIMO干扰信道的联合干扰对齐算法

针对认知MIMO干扰信道的干扰抑制问题,前人的研究往往将其解耦为主用户和次用户的干扰抑制两个独立问题进行设计,因而需要两级处理。首先将这两类干扰的抑制进行联合处理,建立了联合干扰对齐问题模型,然后基于对交替最小化干扰对齐算法的拓展和改进,得出一种迭代的联合干扰对齐算法。理论分析和仿真结果表明,文章算法能有效抑制系统内的干扰,与现有算法相比,干扰抑制性能相当,求解过程简单,信道无需满足互易性。