基于密钥分解理论的文件安全分割算法

提出了密钥分解问题的向量空间投影理论,由此给出了密钥分解算法,并且将该理论和算法引入文件分割问题的研究中,给出了一种应用于实际保密场合的文件安全分割及恢复算法,并与传统文件分割算法进行了比较.利用分组密码的原理,将文件先分组再分存.实现了将文件分割成n个子文件,而利用其中任意m(1≤m≤n)个子文件可以恢复原文件,为重要文件的存储和传榆提供了安全保证.同时对在通信保密中实现信息的分解保密提出了建议.     

Hammerstein-Wiener模型最小二乘向量机辨识及其应用

借鉴最小二乘支持向量机求解的思路,文中提出了辨识多输入-单输出Hammerstein-Wiener模型的方法.引入共线性约束假设,将辨识问题转换为有约束的优化问题,从而辨识出Hammerstein-Wiener模型的参数.基于Hammerstein-Wiener模型,我们建立了一个多输入-单输出的滚动预测模型,对铜转炉造渣S2期吹炼所需总氧量进行了预测,其相对均方根误差为12.1%.仿真结果表明,该模型预测准确、具有较好的应用价值.     

构件关系语言的创建与应用

在对构件库中的构件进行修改和组装时,总会涉及构件间的关联问题,例如构件A的实现依赖于构件B,那么在用A进行组装时也必然会用到B.目前,对构件间关系的描述和应用多是在构件模型中实现的,这样做使构件模型变得复杂,而且难于实现对构件关系的推导.将构件间关系从构件库中抽取出来,由构件关系空间统一描述,并创建构件关系语言来实现对构件关系的描述和推导.     

基于支持向量机的参数自整定PID非线性系统控制

对非线性系统提出了一种基于支持向量机的自整定PID控制新方法.用支持向量机辨识系统的非线性关系,并对之进行线性化,提取出瞬时线性模型,采用最小方差的准则获取PID控制器的最优参数.为改善控制器的性能,提出了一些改进措施,包括使用一阶滤波器、控制器参数更新标准及惩罚系数的调整等.通过对典型非线性系统的仿真,验证了该方法的有效性和可行性.     

交直流混合输电系统的新型无源性调制

交直流混合输电系统的动态响应性能直接影响电力系统的稳定性.为提高系统的动态响应速度和控制器的鲁棒性,本文基于无源性理论从具体结构出发,设计了直流输电系统的无源性调制控制器.以交直流并联的两机系统为研究对象,对系统的输入输出进行重构,并对系统的无源性进行验证.根据稳定性和无源性之间的关系,设计出反馈控制规律.对两种不同情况的仿真,显示出该控制律在保证系统的稳定性的同时.提高了系统的动态响应速度.     

基于矩阵式变换器的异步电机直接转矩控制策略

研究一种基于矩阵式变换器的异步电机控制策略,分析了异步电机的直接转矩控制方法和矩阵式变换器的空间矢量调制,给出了在直接转矩控制方案中,矩阵式变换器矢量电压的选择.这一控制策略同时实现了矩阵式变换器的空间矢量调制和异步电机的直接转矩控制.利用MATLAB仿真平台实现了该控制策略,仿真结果表明:采用这一控制策略的调速系统具有良好的静、动态性能,并且保持了单位功率因素.     

电容式MEMS器件模态频率的电学测试方法研究

针对电容式MEMS器件,提出了一种基于调制解调原理的模态频率测试方法,详细介绍了该测试方法的测试原理和测试系统的组成。利用Ansys对某插齿式微加速度计进行了模态仿真分析,分析得到的模态频率为3 941 Hz,利用该测试方法对该微加速度计进行模态频率测试,得到的测试结果为3 440Hz。仿真与测试得到的结果接近,验证了该测试方法的有效性,产生偏差的主要原因可能是制造过程中的加工误差。     

超导转子旋转轴位置测量的影响因素分析

介绍了一种用于低温装置中超导球形转子旋转轴线位置测量的反射式强度调制(R IM)型光纤传感器。在转子端面刻划矩形漫反射图形,利用该刻线图形对反射光的强度调制来获取旋转轴线位置偏移的大小和方向。用M atlab软件进行了仿真,由输出波形分析了转子刻线精度和光斑大小对光纤传感器信号拾取的影响。仿真结果为光纤传感器的设计提供了依据,对传感器在实际应用中提高信号拾取的精度具有参考价值。     

SVM+BiHMM:基于统计方法的元数据抽取混合模型

提出了一种SVM BiHMM的混合元数据自动抽取方法.该方法基于SVM(support vector machine)和二元HMM(bigram HMM(hidden Markov model),简称BiHMM)理论.二元HMM模型BiHMM在保持模型结构不变的前提下,通过区分首发概率和状态内部发射概率,修改了HMM发射概率计算模型.在SVM BiHMM复合模型中,首先根据规则把论文粗分为论文头、正文以及引文部分,然后建立SVM模型把文本块划分为元数据子类,接着采用Sigmoid双弯曲函数把SVM分类结果用于拟合调整BiHMM模型的单词发射概率,最后用复合模型进行元数据抽取.SVM方法有效考虑了块间联系,BiHMM模型充分考虑了单词在状态内部的位置信息,二者的元数据抽取结果得到了很好的互补和修正,实验评测结果表明,SVM BiHMM算法的抽取效果优于其他方法.     

基于分类间隔的特征选择算法

对于二类目标特征选择问题,首先讨论了特征空间的线性可分性问题,并给出了其判别条件;其次,通过借鉴支撑矢量机原理,分析了特征可分性判据的基本性质;最后,依据各特征对分类间隔的贡献大小定义了特征有效率,并以此进行特征选择和特征空间降维.实测数据与网络公开UCI(University of california,Irvine)数据库的实验结果表明,与经典的Relief特征选择算法相比,该算法在识别性能和推广能力上明显有所提高.