基于校园网的高校教师主动信息服务平台的设计

为改进高校教师传统的信息收集方式,分析了高校教师在教学和科研活动中对信息的需求,在研究主动信息服务和多源数据收集技术的基础上设计出一种基于三层体系结构的组件式教师主动信息服务平台。实际应用表明,该平台不仅能自动收集、整理、分析校园网内的各类动态信息,还能根据教师预先定制的信息需求规则提供及时、可靠的主动信息服务。     

Fe掺杂A-TiO_2在溴甲酚绿中的可见光催化活性及动力学

以FeCl_3·6H_2O为Fe源,采用水热法制备了Fe掺杂锐钛型TiO_2(A-Ti O2)光催化剂。以溴甲酚绿为降解对象,考察溴甲酚绿的初始浓度、催化剂用量、掺Fe量等因素对自制催化剂可见光催化降解反应的动力学方程的影响。结果表明:在40 W白炽灯照射下,当溴甲酚绿初始浓度为10 mg/L(pH=7)、催化剂的用量为0.6 g/L、掺Fe量为4%(摩尔分数)、室温下反应时间为3 h时,溴甲酚绿的降解率最大为76.05%。溴甲酚绿光催化降解曲线符合一级反应动力学方程,于上述最佳条件下其表观反应速率常数k达到最大值,为0.389 7 h-1。     

一种基于稀疏表示的WLAN室内定位算法

随着科技进步和人民生活水平的提高,越来越多的用户对定位技术需求变得日益迫切。基于WLAN的室内定位技术研究在此背景下应运而生,但是该技术容易受非视距离以及多径影响。而位置指纹算法有效地克服了上述缺点,并得到了广泛应用。提出一种基于稀疏表示的WLAN室内定位算法,以解决位置指纹算法K近邻方法中参数选择问题、不能综合利用全局参考点信息问题,并对其进行了实验仿真。     

C-PNVF对纸张的增强效果的研究

本文研究了新型高分子造纸助剂C-PNVF在弱碱性条件下，在木浆和芦苇浆上的定着和纸力增强效果。实验结果表明，C—PNVF的添加能够提高纸张的抗张强度，且湿纸力比干纸力效果明显。对芦苇浆的增强效果比木浆更显著。     

大数据时代的图书馆服务模式的创新

本文立足于大数据时代的信息特点和读者需求的变化,阐述了传统图书馆服务模式受到的冲击和挑战,并提出通过打造云服务平台、构建移动图书馆、利用新技术开展信息服务、提供RSS个性化服务、用大数据分析图书馆服务等手段开创图书馆信息服务新模式。     

RBF级联型神经网络在挤出吹塑制品质量控制中的应用

通过对挤出吹塑工艺过程建立了成形工艺参数与制品质量关系的RBF(径向基函数)级联型神经网络,经训练,该网络可预测各成形工艺参数对制品质量的影响,从而可实现对制品质量的有效控制,并实验验证了其正确性和可行性。     

EXCEL实现恒回流比间歇精馏的计算机仿真

对于恒回流比操作方式的间歇精馏,过程计算量大且公式应用相对复杂,用计算机完成间歇精馏的过程计算及操作仿真已经成为许多国内外学者的研究课题。为了满足系统的响应速度,提高动态釜液量误差,用Excel的VBA、函数、图表及重算等功能,实现间歇精馏的计算机仿真的新方法。在Excel中,建立了间歇精馏过程的数学模型与“数据处理表”,完成多项式拟合,由递推公式确定塔内各塔板液相组成xn与时间t的动态响应关系。获得的六次拟合曲线接近于实测的平衡数据,其相关系数达到0．999,各塔板液相组成xn与时间t的动态响应关系与实际计算吻合较好,获得了较满意的结果,为设计提供有效依据。     

一种基于高维矩阵变换的混沌图像加密

提出了一种基于Henon混沌系统和高维准对角矩阵变换的图像加密算法.由初始密钥控制二维Henon混沌映射生成两个置换矩阵和多个环上二阶可逆矩阵.利用获得的置换矩阵结合两类平移变换置乱原始图像;进一步,以二价可逆矩阵为子矩阵构造高维准对角矩阵,再对置乱密文进行高维矩阵变换(模运算)实现灰度值替代二次加密.仿真实验结果表明,该算法易于实现,加密效果理想,对密钥和明文具有敏感依赖性,安全性高。     

DCT系数的统计模型及其接收机性能分析

隐写分析技术已经成为网络信息安全的一个重要方向,如何有效地监控和检测网络中传递的秘密信息对于保障国家安全具有重要现实意义。针对国内外学者提出各种不同的DCT系数分布模型,提出了图像的DCT系数α稳态簇模型。考虑数据的实际统计特征,系统地描述了图像DCT系数的α稳态簇模型, 验证了图像DCT系数统计模型既不服从于广义高斯模型、高斯模型、Lapalacian模型,而是服从于α稳态簇模型,因为α稳态簇模型具有足够的柔韧性,随着特征指数α改变,其分布形状就会改变。 同时,根据工程上简易、实用、可行性和性能好的要求,提出了一种新颖的、α稳态簇模型之一的、柯西接收机的隐藏信息盲检测方法。这种检测接收机与广义高斯接收机相比,其性能更具鲁棒性,适应性更广。与文献［8］相比,其性能不但没有下降,有的反而提高了,而且运行速度也快了几十倍。     

基于VBA技术的因次分析自动化方法

对于化工过程或相关的工程实验等工程实际问题,数学上直接应用基本方程求解极为困难,有赖于实验研究来解决。因次分析方法将工程实际问题中实验条件下物理量之间的关联视为无因次量之间的关联,大大降低变量数目,成数量级地减少实验工作量,使相关物理量较多的化工过程通过实验获得物理量之间的关联成为可能。对于复杂的化工过程等实际问题,经典的因次分析方法涉及化工过程建模、若干个方程组的求解及大量重复而以烦琐的数学计算,才能找出这些无因次量之间关联。采用ActiveX技术与VBA混合编程进行因次分析,自动选择核心物理量、求出核心物理量待定幂次,自动对数群的4项核心物理量幂次与数群物理量组合表对照、确定无因次数群。利用VBA混合编程自动实现工程实验的因次分析,获得实验模型与原型结构之间的相似准则,建立并简化了实验关联公式,并通过示例,阐述了因次分析的自动化方法及其实现过程。因次分析自动化方法应用于学生毕业论文的工程实验设计中,分析化工过程的相似关系,为指导毕业论文的工程实验提供可靠依据,使用方便,收效良好。