两个公钥加密方案的安全性分析

广播加密和基于属性加密是两种重要的公钥加密方案,可将加密内容同时传送给多个用户,在付费电视、数字版权管理和资源访问控制等领域有重要应用。对一个基于身份广播加密方案进行了分析,表明攻击者只要得到某个用户的私钥,就可以计算其他任何用户的私钥。研究了一个基于属性加密方案,该方案并不能真正地隐藏访问结构,攻击者仅由密文就能得到对应的访问结构。     

朴素差分进化算法

针对变异算子学习方式的单一性,提出一种朴素变异算子,其基本思想是向优秀的个体靠近,同时远离较差个体,其实现方式是设计一种缩放因子调整策略,如果三个随机个体在某维上比较接近,则缩放因子变小,反之变大.在实验过程中通过平均适应度评价次数、成功运行次数和加速比等指标表明,基于朴素变异算子的差分进化算法能有效提高算法的收敛速度和健壮性.     

一种混合驱动柔索并联仿生眼的轨迹规划

在与眼球运动相关的解剖学和运动学的基础上,设计了一种符合Listing定理的基于混合驱动柔索并联机构的3自由度机器人仿生眼.通过矢量封闭方法建立了逆运动学模型,求解出柔索并联机器人的雅可比矩阵和结构矩阵.利用达朗贝尔定理建立柔索并联机器人的力矩平衡方程组,采用广义逆矩阵的相关理论,以柔索张力矢量的2范数最小为目标进行张力优化.用蒙特卡洛方法计算出仿生眼球可达工作空间.最后,在Simulink环境下进行仿真,规划运动轨迹并得到柔索并联机器人运动特性的仿真结果,证明了本文设计的机构符合Listing定理.结果表明:基于混合驱动柔索并联机构的机器人仿生眼结构合理,数学模型正确.     

基于集成学习的离子通道药物靶点预测

新药研制成功的关键在于药物靶点的发现和准确定位.在已知的药物靶点中,离子通道蛋白是一类广受欢迎的靶点,它与免疫系统、心血管等疾病密切相关.对于靶点的发现,传统生物方法成本高、耗时久.因此,探讨了基于机器学习的离子通道蛋白药物靶点的挖掘,以加快药物靶点发现过程,节约经费.由于药物靶点相关序列的长度不一致,考虑了蛋白质序列编码的13种特征,它们能将不等长的蛋白质序列转化成等长序列.通过数值实验筛选能够较好地区分靶点和非靶点的特征子集,并采用集成学习的方法整合特征得到预测模型.通过与已有工作的比较表明,提出的集成模型能得到较高的准确率,具有很好的应用前景.     

基于低秩表示线性保持投影的特征提取算法

为了在特征提取过程中保持数据低秩特性不变,提出了一种基于低秩表示的线性保持投影算法用于维数约简。它能够使降维后的低维空间中的数据依旧较好地保持在原始高维空间中的低秩特性,准确地学习出数据的低维子空间。通过构建两个不同的低秩表示模型来 揭示两种不同结构特性的低秩权重,然后以保持数据的这两个低秩权重关系为目的来求解高维数据的低维空间。 在ORL库和Yale库人脸库上的实验结果证明,该算法比传统的特征提取方法更有效。     

基于监督学习的日冕暗化检测与提取算法

日冕物质抛射(CME)是空间灾害天气的重要驱动源,而日冕暗化(dimming)被认为是CME初发的主要表征,对理解和预测CME具有重要作用.基于极紫外成像望远镜(EIT)和大气成像仪(AIA)的观测数据,实现了图像中日冕暗化现象的检测与提取.通过分析差分图中与暗化现象相关的图像统计特征,采用Adaboost分类算法检测暗化现象的发生,进而分割出日冕暗化区域.实验表明,提出的算法较现有算法能更准确有效地检测和提取日冕暗化区域,为分析日冕暗化特性提供了研究基础.     

大数据负载的体系结构特征分析

针对大数据离线分析类和交互式查询类负载,首先对这些负载的一些共性进行分析,提取出公共操作集,并对它们进行分组整理;然后在大数据平台上测试这些负载运行过程中的微体系结构特征,采用PCA和SimpleKMeans算法对这些体系结构特征参数进行降维和聚类处理。实验分析结果表明负载之间有公共的操作集,如Join和Cross Production;有些负载有相似的属性,如Difference和Projection共享相同的微体系结构特征。实验结果对于 处理器等硬件平台的设计以及应用程序的优化具有指导性的意义,并且为大数据基准测试平台的设计提供了参考。     

工作记忆及语言水平对英语学习者隐喻理解的影响

本研究旨在探讨工作记忆广度和语言水平差异在中国英语学习者对隐喻句这一特定句型理解的影响。通过英语工作记忆广 度、英语语言水平及英语隐喻理解的研究测试发现,中国英语学习者的英语工作记忆广度、英语语言水平与其隐喻理解能力高度 相关,工作记忆和语言水平高低两组t 检验结果均呈显著性差异。工作记忆广度及语言水平是影响中国英语学习者隐喻理解的两 大因素,故英语学习者可以通过知识面拓展及工作记忆训练来提高自己的隐喻理解能力。     

改进的对象间差异度的限制容差关系模型

不完备信息系统不能直接用经典的粗糙集理论来处理,为此,容差关系、非对称相似关系、限制容差关系、限制非对称相似关系、对象间差异度的限制非对称相似关系等扩充的粗糙集模型被相继提出。通过分析这些模型的优点和不足之处,定义了新的对象间差异度,提出了一种改进的对象间差异度的限制容差关系模型,实例结果表明基于所提出模型的划分更精确,更符合实际。     

强力输送带接头点识别算法

针对新型的强力输送带以接头点为基准参考点进行故障实时检测,存在接头定位困难问题,提出了一种基于统计学和图像处理技术相结合的接头点检测识别算法。该算法首先把图像每一列看成一个样本总体;然后根据每一列的样本均值以及该列中的每一个像素的方差计算出该像素点的平滑度,根据一定的平滑度阈值来找到接头点区域,通过对接头点区域应用图像处理技术中的腐蚀、膨胀等运算,使其形成一个矩形区域。利用该矩形区域像素值的方差以及矩形区域的宽高比这两个特征,来达到对接头点的识别。实验表明该算法能够有效地识别出接头点。