670 t/h锅炉重油燃烧效率低原因分析及解决办法

原苏联EП670-13.8-545KT型锅炉点火助燃用油燃烧不完全,锅炉起停耗油量大。对此,在燃烧器中心油配风出口加装稳焰器,使锅炉起动时油燃烧完全稳定,起动用油大量减少。     

WAP gap问题的混合加密算法解决方案*

使用混合加密算法,同时在移动终端使用软件加密方法来保证数据传输的安全性,并且在WAP网关和服务器间设置数据传输规则,从而有效地解决了此问题.     

无线通信系统的MIMO信道测量与建模

在多径信道中,使用多天线的M IMO(多输入多输出)无线系统能够比单天线系统提供更高的信道容量,而信道测量与建模是决定通信性能的一个重要因素。文中对目前国际范围内现有的M IMO信道测量和建模进行了研究,并进行了归纳和分类,同时分析了M IMO信道测量和建模的方法,指出了目前信道测量和建模中存在的问题,并给出了一些针对M IMO信道测量系统设计的建议。     

基于分治法的高维大数据集模糊聚类算法

将高维的大数据集随机分成若干个子集，对每个子集聚类采用一种基于遗传算法的高维数据模糊聚类方法。该方法引入了一个模糊非相似矩阵来表示高维样本之间的非相似程度，并将高维样本随机初始化到二维平面，利用遗传算法迭代优化二维样本的坐标值，实现二维样本之间的欧氏距离向样本间的模糊非相似度的趋近。将得到的最优的二维样本用模糊C-均值聚类(FCM)算法聚类，克服了聚类有效性对高维样本空间分布的依赖。实验仿真表明，该算法有较好的聚类效果，且极大地提高了聚类的速度。     

基于遗传算法的模糊聚类分析

模糊C-均值聚类(FCM)应用广泛，但是它容易陷入局部最优，且对初始值很敏感。该文提出了一种基于遗传算法的模糊聚类方法，首先用遗传算法对模糊聚类中聚类中心的个数和聚类中心的选取进行指导，然后利用FCM进行聚类。实验结果表明：该方法可以在一定程度上避免FCM算法对初始值敏感和容易陷入局部最优解的缺陷，使聚类更合理，效果很好。     

基于智能卡的含有效期的电子现金系统

为防止银行数据库记录的无限膨胀,提高系统的执行效率,该文将有效期加入基于智能卡的电子现金系统中,提出基于智能卡的含有效期的离线电子现金系统。该系统采用基于椭圆曲线的数字签名技术来实现。智能卡由于容量有限,椭圆曲线需要较小长度的密钥就可以获得较高的安全性,相对离散对数,椭圆曲线更适合应用于基于智能卡的电子现金系统中。因为该系统基于椭圆曲线离散对数表示问题,所以其安全性也是基于椭圆曲线离散对数的安全性。     

基于多级代理盲签名的离线电子现金方案

为使多级组织结构中的每个银行都能代理其上级银行发行电子现金,提出一种基于多级代理盲签名且无需可信第三方的新型离线电子现金方案。该方案结合智能卡技术,使用智能卡预先阻止和银行事后检测的双重保护机制,有效解决双重花费问题。分析结果表明,该方案具有较好的安全性、不可伪造性、不可重复花费性、匿名性、不可链接性和实用性。     

一种基于模糊神经网络加权的多维稀疏模糊推理方法

在稀疏规则库条件下,经典的插值理论针对一维稀疏规则库提出了各种不同的插值方法,取得了很多很好的经验;但对多维稀疏规则条件的近似推理研究很少,不仅存在着难以保证推理结果的凸性和正规性等问题,而且没有考虑到多维变量之间的联系即对结论的影响权值,造成推理结果的误差性更大.多变量规则的模糊插值推理是插值推理研究的重要方面,为了在多变量稀疏规则条件下得到好的插值推理效果,本文提出了一种基于模糊神经网络加权的多维模糊推理方法,为智能系统中的模糊推理提供了一个十分有用的工具.     

一种基于核集与相似性的模糊推理方法

在稀疏规则库条件下,当给定的输入落入规则"间隙"时,采用传统的模糊推理方法是得不到任何结论的.学者已经证明模糊推理本质上就是插值器.Koczy和Hirota首先提出了KH线性插值推理方法,然而推理结果存在着无法保证凸性和正规性等问题.为了能有一个较好的插值推理结果,本文提出了一种基于核集与相似性的模糊插值推理方法,并把此方法扩展到多维变量的情况,该方法不仅推理简单,推理结果较好,并且能很好地保证推理结果的凸性和正规性.这为智能系统中的模糊推理提供了一个非常有用的工具.