平面连杆机构动态静力分析的有序单开链法

任意一个复杂平面机构都可分解成结构因子为的有序单开链。在预先求解出共Ｋ个结构因子为的单开链上的约束反力之后，将复杂机构的力分析简化为一系列的易解双杆组的力分析，从而极大地简化了复杂多杆机构的动态静力分析过程，并可由计算机自动完成整个求解过程。     

多弧离子镀(Ti,Cr)N膜层工艺及性能

用多弧离子镀膜机，以W6Mo5Cr4V2高速钢为基体材料，镀覆（Ti,Cr）N多元膜，研究了多弧离子镀工艺对膜层性能的影响，确定了最佳镀膜工艺参数，探讨了多元膜层的强化机理。结果表明：膜层硬度及膜基结合力随偏压的增大而增大，膜层强度随氮分压的升高而增大，孔隙率随氮分压的升高而增大。（Ti,Cr)N多元膜层强化机理主要是：晶粒细化、固溶强化、多元素优化。     

基于Web服务的虚拟仪器

文章探讨了Web服务的技术及其技术构架，分析了web构架的组成部分，对虚拟仪器中的通讯技术和网络中常见的各种技术分别作了介绍。     

无人值班变电站若干问题的探讨

结合实际对当前无人值班变电站建设中的一些问题进行了分析,并针对相关的几个技术问题提出了一些建议。     

一种隐藏访问结构的文件层次属性加密研究

基于文件层次结构的属性加密方案在云存储环境下是高效率、低存储的,但访问结构本身包含敏感信息,存在用户信息泄露、文件易被窃取的风险,针对这一问题提出了一种隐藏访问结构的文件层次属性加密方案。该方案在不影响加密解密效率的前提下提高了加密算法的安全性,并采用双因子身份认证机制实现了更安全高效的访问控制。该研究成果基于判定性双线性Diffie-Hellman假设,在标准模型下被证明是安全的。     

异构环境下纠删码的数据修复方法综述*

在大规模云存储系统中,由于磁盘或网络故障造成的存储节点失效事件频发,系统需要数据冗余技术以保证数据的可靠性和可用性。纠删码,相对于副本方式而言,能大大提高存储空间的利用率,但纠删码在冗余数据修复方面的代价较副本方式高很多。目前针对纠删码的冗余数据修复研究大都无差别对待每个存储节点,然而实际分布式存储系统中,节点通常存在带宽资源、计算资源、存储容量资源等方面的差异性,这些资源的异构性对冗余数据修复性能影响很大。本文指出影响修复性能的关键因素,选取带宽开销、磁盘访问开销、修复时间、参与修复的节点数量和修复代价作为修复性能的评价标准;分析了现有研究方法如何降低这五种开销,重点讨论了这些方法的优缺点;阐述当前异构分布式存储系统中纠删码修复技术的研究现状;最后指出纠删码数据修复技术中尚未解决的一些难题和未来纠删码修复技术可能的发展方向。     

通信机房分级要素研究

随着5G技术、物联网等信息技术与经济社会各领域的深度融合,信息通信行业持续发挥基础支撑和创新引领作用。电信运营商的通信机房建设,由规模化向优质化转变。本研究基于业务需求和相关标准,重点研究了业务需求、技术发展、灾备机制等对通信机房分级的影响,并提出机房分级改造的措施。     

卷积神经网络在目标检测中的应用及FPGA实现

针对传统目标检测算法在复杂背景条件下的对红外弱小移动目标的检测能力弱,虚警率高等问题,提出了一种基于卷积神经网络的目标检测方法,分析了卷积神经网络的结构、特点,将卷积神经网络应用到红外弱小目标检测领域,选择卷积神经网络模型,学习训练学习出合适的模型参数,并将算法在以FPGA为核心的硬件平台上进行移植。实验表明,本文的算法实时性好,硬件移植工作量小,在复杂背景下能够得到目标掩码信息、有效检出目标。     

一种轻量级的雾计算属性基外包加密算法

为减少属性基加密算法占用的资源,在安全数据访问控制的属性基加密算法的基础上提出了一种改进的属性基外包加密算法。改进算法将加密算法中的复杂双线性对计算外包给雾节点以减少用户的计算开销;同时通过简化系统参数,减少属性中心为属性生成的随机因子以缩短密文和密钥长度,降低了用户和雾节点的存储和通信开销。同时对提出的改进算法进行了安全性证明,证明了该改进算法是安全的。     

基于改进遗传算法的RBF神经网络结构优化研究

针对RBF神经网络隐含层节点数过多导致网络结构复杂的问题,提出了一种基于改进遗传算法(IGA)的RBF神经网络优化算法。利用IGA优化基于正交最小二乘法的RBF神经网络结构,通过对隐含层输出矩阵的列向量进行全局寻优,从而设计出结构更优的基于IGA的RBF神经网络(IGA-RBF)。将IGA-RBF神经网络的学习算法应用于电子元器件贮存环境温湿度预测模型,与基于正交最小二乘法的RBF神经网络进行比较的结果表明:IGA-RBF神经网络设计出来的网络训练步数减少了44步,隐含层节点数减少了34个,且预测模型得到的温湿度误差较小,拟合精度大于0.95,具有更高的预测精度。