紧扣内存变量关系巧解矩阵类问题

C语言学习过程中,不少初学者不能建立思维的模型,无法将形象可行的矩阵运算、旋转事件抽象化成算法语言。讲解了指导学生掌握矩阵操作算法的推导方法。     

多变体执行误报问题分析与解决方法综述

从安全角度出发,多变体执行（multi-variant execution,MVX）被广泛应用于网络安全防御,但多变体执行存在一个共性问题：即各路执行体向裁决器返回内容时,合路产生的误报难以解决。排除机器环境等客观因素,产生误报是因为表决器收到合路信息后开始对非一致变量作安全判断,除真实攻击造成的非一致变量外,还夹杂着正常系统运行产生的非一致变量（如内存描述符、端口号、随机数、代码及进程内的线程调用顺序）,从而造成表决器误判,影响多变体系统正常运行。如果能降低多变体执行的误报率,则可以有效地提高系统效率及防御能力。对近年来多变体执行的类型进行归类,并对多变体执行产生的误报问题及解决策略进行归纳总结,分析多变体执行产生裁决误报的原因,选择Pina算法进行同步的策略、编译器模块插桩的策略、缩小表决边界的策略,对三种方案在特定应用场景下进行实验分析,分析每个方法的功能及性能,指出各自策略的优点及缺点。最后讨论现有多变体执行现有技术未解决的难点和未来的研究方向。     

基于时空图卷积网络的多变量时间序列预测方法

为了扩大时空图卷积网络的预测范围,将它应用在关联关系未知场景下的多变量时间序列预测问题,提出一种附加图学习层的时空图卷积网络预测方法（GLB-STGCN）。图学习层借助余弦相似度从时间序列中学习图邻接矩阵,通过图卷积网络捕捉多变量之间的相互影响,最后通过多核时间卷积网络捕捉时间序列的周期性特征,实现对多变量的精准预测。为验证GLB-STGCN的有效性,使用天文、电力、交通和经济四个领域的公共数据集和一个工业场景生产数据集进行预测实验,结果表明GLB-STGCN优于对比方法,在天文数据集上的表现尤为出色,预测误差分别降低了6.02%、8.01%、6.72%和5.31%。实验结果证明GLB-STGCN适用范围更广,预测效果更好,尤其适合自然周期明显的时间序列预测问题。     

大时延遥操作系统的波变量双边自适应控制

针对通信时延对遥操作系统稳定性和透明性的影响,研究了一种基于双边自适应控制和波变量理论的控制方法。通过设计波控制器保证通信传输模块的无源性,在保证系统稳定的基础上,调节波阻抗系数来提高系统的透明性,并在时延10 s的情况下进行主从端速度、位置和力的跟踪仿真实验,结果表明该方法和已有的双边自适应方法相比既能保证系统稳定且透明性好,达到较好的控制效果。     

LabVIEW机械故障诊断系统的Web实现

本文针对机械设备远程故障诊断的振动数据分析问题,设计了一种在Web浏览器中进行机械设备振动数据实时显示和频谱分析的方法。首先,LabVIEW程序通过以太网从工业现场采集实时振动数据并以网络共享变量发布;然后,LabVIEW Web Service服务程序根据用户请求获取实时振动波形数据或对数据进行频谱分析,将数据以XML方式返回;最后,客户端的浏览器中分别采用Flex和Ajax对XML进行解析并显示实时波形和特征参数。该方法快速、稳定、可靠,很好地解决了远程故障诊断的问题。     

降膜蒸发过程的数值模拟和传热传质分析

利用CFD软件对逆流降膜蒸发过程进行了实验模拟研究,研究了速度边界层、热边界层和浓度边界层的变化对降膜蒸发传热传质特性的影响规律;通过建立一维逆流降膜蒸发的数学方程编程求解出了对流传热传质的Nu数和Sh数,利用Fluent软件模拟出的实验结果采用回归分析得出了气液流量比Raw、流道的长宽比αL、空气进口无量纲温度θai以及空气进口Re数与Nu数、Sh数之间的无量纲关系式,可为降膜蒸发换热器的设计提供参考。     

基于规范变量分析的数据重构方法及应用

针对工业系统的数据采集过程中数据遗失的现象,提出并推导了基于规范变量分析的数据重构公式,并与主元分析方法进行遗失数据重构的效果进行了比较。通过对一实际化工吸附分离过程的遗失数据重构,验证了所提方法的有效性和优越性。     

基于变量选择深度信念神经网络的风速预测

风速波动具有随机性和不确定性,导致风速预测的准确度不高。准确的风速预测对于优化风电运行策略和提高发电效率具有重大意义。利用最大信息系数(Maximal Information Coefficient,MIC)对风机SCADA数据进行变量相关性分析,并以MIC值大小对原始变量排序,将包含7项变量的子集作为深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)输入,得到MIC-DBN风速预测模型。基于风场实际数据将MIC-DBN模型与BP神经网络模型和GA-BP模型进行测试对比,实验结果表明,MIC-DBN风速预测模型的预测精度和泛化性能具有良好的效果。     

一种信息中心移动自组网中的数据访问控制机制

针对信息中心移动自组网场景中节点间间歇连接和网内泛在缓存的特点,提出一种基于门限秘密共享机制的数据访问控制机制.通过构建辅助密钥块,降低了消费者解密的开销和网络节点的存储资源消耗.同时,通过引入双变量单向函数,保障了消费者子秘密份额的唯一性,减少了消费者侧秘密份额管理所带来的空间开销.仿真和理论分析结果表明,该机制显著降低了消费者侧的解密开销,良好地适应了信息中心移动自组织网络场景.