十圩港大桥反吊支架设计与施工

结合工程实例，对反吊支架体系的设计进行了介绍，从支架体系的安装、堆载预压、过程监控、支架体系的调整及拆除等环节阐述了支架体系的施工方法，并对其体系进行了验算，为类似桥梁提供了施工经验。     

混浊水用清水视觉器的研究

针对混浊水环境下对海洋平台管节点焊缝和坝体裂纹检测和监测不易实现的难点,研制了一种基于轴对称射流的混浊水用清水视觉器,其基本原理是在适当区域中,造成一定体积的清水视域并用CCD对目标进行观测.在污水射流浓度分布理论的基础上,推导了静止混浊水中自由清水射流起始段与主体段中的混浊水浓度分布规律,并通过试验对射流的可视域进行了验证.试验表明,这种混浊水用清水视觉器能够在混浊水中造出一定体积的可视域,应用CCD能够对可视域中目标进行观测,其可视域的尺度与射流出口尺寸有关.     

构建大电网安全防御体系——欧洲大停电事故的分析及思考

欧洲电网2006年11月4日大面积停电事故起源于德国电网内一条线路的停运。文中简要介绍了线路停运前系统的运行状态及事故的发展过程，多方面分析了产生事故的原因，指出了欧洲电网暴露的问题，总结了经验和教训，探讨了构建大电网安全防御体系的几个方面。     

Convergence of self-tuning Riccati equation with correlated noises

For the linear discrete time-invariant stochastic system with correlated noises,and with unknown model parameters and noise statistics,substituting the online consistent estimators of the model paramet...     

家居室内环境的“低碳”设计思考

目前家居装饰装修市场繁荣,人们伴随着经济实力的提升而追求居住环境的舒适性、豪华性、美观性的愿望得已实现,但设计师和客户都应理性的对待居住空间的过分装饰和纯粹的美观性,应注重营造实用、绿色低碳的家居空间环境,顺应社会发展的要求。本文通过对家居空间"低碳"设计的分析,倡导家居空间环境应健康节能、选择低碳的装饰装修设计。     

基于能量预测的传感器网络信任机制研究

信任机制最近已建议作为一个无线传感器网络(WSNs)有效的安全机制.文中提出了一种信任机制(EPTM),该机制不仅可以防止被入侵的节点或者恶意节点选举为簇头,而且还设计出一种新型副簇头节点来监察簇头以防止他们的恶意行为.特别介绍了一种基于能量预测的方法来检测拒绝服务攻击(DoS)的节点,选出值得信赖的簇.最后通过仿真验证了机制的可行性,结果表明:EPTM可以有效防御拒绝服务(DoS)攻击.     

基于Kullback-Leibler与PCA的概率密度比值估计

为了更好地解决在机器学习和数据挖掘等领域中经常遇到的两个概率密度函数的比值估计问题,文中提出了一种新的概率密度比值估计算法.该算法基于Kullback-Leibler距离,综合混合高斯模型和主成分分析的概率密度比值估计方法,使用混合概率主成分分析为两个概率密度比值函数建模.在概率密度比值估计的过程中,不是分别估计比值函数的分子和分母,而是对整个比值函数进行混合组成建模.算法避免了分别对分子分母的概率密度估计,降低了估计的误差.实验表明该算法能够获得较好的估计结果.     

RFID数据流过滤算法研究

RFID在实时识别、定位、跟踪以及物理对象监控等方面有着广泛的应用前景.为了实现上述应用的目标,RFID数据必须经过采集、过滤等处理过程.采集的原始RFID数据包括噪音数据和冗余数据,只有将这些噪音数据和冗余数据过滤后,才能应用;另外,保证正确的RFID标签数据采集顺序,对于一些应用也非常关键.针对这些问题,提出了基本噪音过滤算法和基于hashtable的有序噪音过滤算法,以及基本冗余过滤算法和基于hashtable的冗余过滤算法,并通过仿真实验验证了该方法的有效性.     

A new algorithm for fast mining frequent itemsets using N-lists

Mining frequent itemsets has emerged as a fundamental problem in data mining and plays an essential role in many important data mining tasks.In this paper,we propose a novel vertical data representation called N-list,which originates from an FP-tree-like coding prefix tree called PPC-tree that stores crucial information about frequent itemsets.Based on the N-list data structure,we develop an efficient mining algorithm,PrePost,for mining all frequent itemsets.Efficiency of PrePost is achieved by the following three reasons.First,N-list is compact since transactions with common prefixes share the same nodes of the PPC-tree.Second,the counting of itemsets’ supports is transformed into the intersection of N-lists and the complexity of intersecting two N-lists can be reduced to O(m + n) by an efficient strategy,where m and n are the cardinalities of the two N-lists respectively.Third,PrePost can directly find frequent itemsets without generating candidate itemsets in some cases by making use of the single path property of N-list.We have experimentally evaluated PrePost against four state-of-the-art algorithms for mining frequent itemsets on a variety of real and synthetic datasets.The experimental results show that the PrePost algorithm is the fastest in most cases.Even though the algorithm consumes more memory when the datasets are sparse,it is still the fastest one.