泾河东庄水库灰岩坝址岩溶渗漏三维电网络模拟试验研究

本文采用三维电网络模拟试验方法对泾河东庄水库碳酸盐岩库段岩溶渗漏量进行了模拟计算。模拟了天然状态及库水位８１０ｍ时的渗流场，并计算出相应条件下泾河的渗漏量；对四种不同的防渗处理方案进行了效果预测及分析评价     

江苏省机电灌排管理工作的几点经验

江苏是机电灌排发展较早的省份之一,从1908年开始,先后在无锡、常州等地发展了少量的机电灌排,但速度非常缓慢,到1949年解放时,总共只有设备6.04万马力。解放后,特别是1958年大跃进以来,我省机电灌排得到了高速度的发展,至1962年底为止,总计设备能力已达82.48     

基于双线性对的直接匿名认证方案

针对当前直接匿名认证(DAA)方案设计复杂度高、计算开销大,导致制约资源受限的嵌入式或移动可信智能设备的应用的现状,提出了一种改进DAA方案. 采用双线性对密码体制,以双线性对为工具,以q强Diffie-Hellman、判定性Diffie-Hellman安全假设为基础. 分析结果表明,该方案在确保正确、安全、匿名的基础上,计算开销得到了有效降低,解决了当前资源受限可信设备的计算瓶颈问题加速推进了DAA方案在移动领域的应用.     

基于谱信息熵和互补模型的声效模式检测

提出了一种基于模型融合的声效检测方法.首先提取对所有声效模式都具有良好辨识能力的谱信息熵特征,并进行声效辨识度分析;然后引入互补模型进行声效识别,从模型层面实现了整体谱特征、梅尔频率倒谱系数和谱信息熵的融合.对孤立词测试集进行了声效检测实验,识别精度为81.6%,实验结果表明,谱信息熵在3类特征中具有最好的分类能力,而互补模型能够有效集成3种特征蕴含的显著性信息.     

基于DTW交换查询的轨迹隐私保护方案

针对轨迹数据的攻击性推理可能导致个人隐私信息泄露的问题,提出了一个基于动态时间归整（DTW）交换查询的轨迹隐私保护方案.通过对基于位置的服务（LBS）请求的用户及候选者身份进行匿名化处理,利用DTW算法依次计算出所有候选者与发起者在一定时间间隔内的轨迹相似值,从中选出最优相似轨迹的候选者替代真实用户请求LBS服务,从而实现用户身份与位置的隐私保护.经过安全性分析,所提方案不仅满足匿名性和不可伪造性等安全特性,而且能够抵抗窃听攻击和连续查询服务追踪攻击.仿真实验结果表明,所选候选者轨迹的相似度有明显提高.     

一个成本低效益高的抽水机站

江苏省建湖县上岡抽水机站,建于1954年。全站现有25台内燃机,54匹马力。灌溉期间,除留一台备用机外,全部投入运行,共灌溉40,920亩水稻,平均每马力灌溉76亩,比当地一般机灌站灌溉指标高一倍以上。这个站建站以来,由于有水费和副业生产收入,不仅从来没有向国家伸手要钱,而     

MEC环境下多维属性感知的边缘服务二次聚类方法研究

移动边缘计算（mobile edge computing,MEC）环境下,海量的领域服务分布在边缘服务器上,如何对大规模的边缘服务进行精确的聚类是亟需解决的重要问题之一。为此提出了一种MEC环境下多维属性感知的边缘服务二次聚类方法。该方法首先分析并建立了MEC环境下边缘服务二次聚类指标模型。之后,提出了一种基于密度的最小生成树启发式分段聚类算法（heuristic segmented for MST clustering based on service density,DMSC）,基于DMSC算法依据一级指标对边缘服务进行一次聚类;最后,将密度峰值算法中γ值引入到层次聚类中,构建了基于密度峰值的层次聚类算法（hierarchical clustering based on density peak,HCDP）,基于HCDP算法依据二级聚类指标,在一次聚类的基础上对边缘服务进行二次聚类。在人工数据集和UCI数据集上开展了大量验证实验。实验结果表明,DMSC算法与HCDP算法提高了聚类的准确率,减少了算法的平均迭代次数,增强了算法的稳定性。     

处理不平衡数据的聚类欠采样加权随机森林算法

针对现有欠采样处理算法中存在样本缺少代表性、分类性能差等问题,提出了一种基于聚类欠采样的加权随机森林算法(weighted random forest algorithm based on clustering under-sampling,CUS-WRF)。利用K-means算法对多数类样本聚类,引入欧氏距离作为欠采样时分配样本个数的权重依据,使采样后的多数类样本与少数类样本形成一个平衡的样本集,以CART决策树为基分类器,加权随机森林为整体框架,同时将测试样本的准确率作为每棵树的权值来完成对结果的最终投票,有效提高了整体分类性能。选择八组KEEL数据集进行实验,结果表明,与其余四种基于随机森林的不平衡数据处理算法相比,CUS-WRF算法的分类性能及稳定性更具优势。     

基于混合预测策略与改进社会学习优化算法的动态多目标优化方法

近年来,国内外学者针对基于预测的动态多目标优化算法开展了深入研究,并提出了一系列有效的算法,然而已有的研究工作通常采用单一的预测策略,使得算法不能有效地应对剧烈的环境变化。针对上述问题,提出了一种基于混合预测策略与改进社会学习优化算法的动态多目标优化方法。具体地,当环境发生变化时,该方法首先基于代表性个体预测策略生成一部分群体;其次,基于拐点预测策略生成一部分新群体,特别地,为了提高种群的多样性,根据算法迭代的历史信息和环境变化情况随机地生成一定数量的新个体;为了提高问题的求解效率,对社会学习优化算法进行了改进,为每个进化空间设计了适用于动态多目标优化问题的算子;最后,将混合预测策略与改进的社会学习优化算法结合,构成了一种新的动态多目标优化方法。以FDA、DMOP和F函数集作为实验测试函数集,与四种代表性算法进行了性能对比;并以反向世代距离(inverted generational distance, IGD)对该方法的性能进行了深入的分析。实验结果表明所提方法具有较好的收敛性和鲁棒性。     

四川省雅安地区召开石材“三会”

由四川省雅安地区石材开发领导小组和招商引资领导小组联合主办的雅安地区第三届“石材开采加工机具展示会”“石材博览会”“石材产品交易会”于九月十三日至十六日在雅安市召开,广东、福建、四川等18个省市