基于GPRS的电力线路监控系统

简述了GPRS无线业务特点及其工作原理,重点讲述了基于GPRS的电力线路监控系统的组成、原理以及软硬件设计。该系统通过数据测量单元在线实时监测输电线路上振动信号、温度、湿度、风速、风向等数据,并将其传到监控中心,通过中心管理系统对电力线路振动情况进行统计、分析,做出正确的预测和评估,实现故障预警。实践证明,GPRS技术非常适用于要求实时性的、大数据量传送的应用场合。     

一个简单实用的网络监控程序

简单扼要地介绍一种可用于从Ｎｏｖｅｌｌ网工作站监控网络中的某台工作站是否连网工作的实用小程序。     

分层的基于身份签名的研究综述*

为了提高基于身份的密码系统的效率,提出了分层的基于身份的密码系统。分层的基于身份的签名是其重要组成部分。首先叙述了分层的基于身份的签名的定义和安全模型;然后分析了几个分层的基于身份的签名方案的构造方法、安全性和执行效率;最后指出了其下一步的研究方向。     

龙芯处理器服务器芯片组的适配与实现

针对龙芯中央处理器（CPU）无对应高性能服务器芯片组的现状,设计开发了一种为龙芯CPU筛选芯片组的架构,并实现了一种龙芯CPU和芯片组适配的方法。提出了采用现场可编程门阵列（FPGA）串联在龙芯CPU和即将适配的多组芯片组之间的架构。借助于此架构,设计实现了在CPU和芯片组之间待处理物理信号线的连接方法,设计了两者之间上下电时序配合的调试方法,设计实现了规避两者信号协议差异的方法。借助该架构和这些方法能够实现同时筛选多款芯片组的目的,避免了以前需要设计多款主板进行适配的情况,节省了重复研发主板的成本;找到了可以适配龙芯CPU的高性能服务器芯片组;其芯片组规格参数和性能高于目前龙芯CPU所用的芯片组,开拓了其在服务器领域的应用。      

氮化镓HEMT器件辐射效应综述

在高频、大功率、高温、高压等领域,氮化镓高电子迁移率晶体管(HEMT)器件因其优异的耐辐射性能而被广泛地应用于卫星、太空探测、核反应堆等领域。尽管从理论和一些试验研究中可以得知,氮化镓材料具有良好的耐辐射特性,但在实际应用中,因其制作工艺及结构等因素的影响,氮化镓HEMT器件的耐辐射特性受到了很大的影响和挑战。本文介绍了氮化镓HEMT器件几种辐射效应,并对氮化镓HEMT器件辐射的研究进行了综述。     

基于不确定理论的不确定性数据Top-k查询计算

在不确定性数据集中,基于参数化排名函数的Top-k查询研究近年来备受关注。给出了一种新的解决方法,该方法将不确定性数据集中的元组建模为不确定网络,将有序元组的Top-k查询等价转化为相应样本图中边的不确定测度关系,并对样本图依据所包含边的排序位置进行分类,从而 将不确定性数据中基于参数化排名函数的Top-k查询等价转换为依Top-k值不同的有限查询。本算法避免了计算所有元组在样本图中的排名不确定测度值,提高了不确定图的Top-k查询计算效率。 理论分析和实验结果表明,提出的Top-k查询算法能够从非确定角度解决不确定性数据的Top-k查询计算问题。     

一种基于信息粒度的动态属性约简求解算法

动态属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一.针对动态决策表构造了一种基于信息粒度的动态属性约简模型,详细分析了决策表中出现新属性动态增加时信息粒度的增量式计算方法;在此基础上,以信息粒度作为启发信息,设计了一种动态属性约简求解算法,该算法能有效利用原决策表的属性约简结果和信息粒度来降低算法的计算复杂度,并使得约简结果具有较好传承性;最后通过算例分析和实验比较进一步验证了本算法的可行性和有效性.     

基于系统熵的属性约简的简化差别矩阵方法*

基于系统熵的属性约简是一种新型的属性约简。该模型由于同时考虑了条件属性集和决策属性集对决策表的分类能力,它是一种考虑较周全的属性约简模型。为设计高效的属性约简算法,首先引入简化差别矩阵, 同时给出了基于该简化差别矩阵的属性约简定义,并证明该定义与基于系统熵的属性约简定义等价;然后用简化差别矩阵设计了一个基于系统熵的完备属性约简算法;最后用实例说明了新算法。     

P2P网络中最大频繁项集挖掘算法研究*

为解决P2P网络频繁项集挖掘中存在的全体频繁项集数量过多和网络通信开销较大这两个问题,提出了一种在P2P网络中挖掘最大频繁项集的算法P2PMaxSet。首先,该算法只挖掘最大频繁项集,减少了结果的数量;其次,每个节点只需与邻居节点进行结果交互,节省了大量的通信开销;最后,讨论了网络动态变化时算法的调整策略。实验结果表明,算法P2PMaxSet具有较高的准确率和较少的通信开销。     

鲁棒特征提取算法

特征提取技术的应用依赖于数据的固有属性,研究了当前流行的特征提取技术,并针对这些特征提取技术所存在的弱点,提出了一种新颖的特征提取算法-鲁棒特征提取算法.该算法分为两个阶段,以同时最大化不同类之间的距离与最小化类内距离为目标.实验结果表明,在对现实世界数据集进行特征提取时,鲁棒特征提取算法表现出的性能在分类精度与效率的指标上均能达到最优.对这些实验结果进行了解释,并给出了进一步研究的方向.