一种多信任域内的直接匿名证明方案

针对可信计算平台的原始直接匿名证明方案在多信任域的环境下存在的不足,提出了一种多信任域内的直接匿名证明方案.该方案扩展了原始的直接匿名证明方案,解决了可信计算平台在多信任域内的隐私性保护问题.利用理想系统/现实系统模型对该方案进行了安全性的分析和证明.分析表明,该方案满足匿名性和不可伪造性.最后分析方案的计算性能,实验验证了方案的有效性和可行性.     

一种面向e-Science环境的多领域Web文本特征抽取模型

传统领域信息抽取方法多依赖领域词典实现文本特征的发现,既不便于实验复现,也不易于其在多领域环境中移植与推广,严重制约了模型的应用范围.针对上述不足,提出一种适用于e-Science环境的多领域Web文本特征抽取模型(简称e-WTDE).该模型将无词典分词技术引入多领域文本特征发现过程,摆脱了对于领域词典的依赖;借助对领域主题及其具体事件中共性与个性特征的抽取与分类,模型动态追踪领域事件发生及其发展变化,并最终形成多个区域性数据中心;通过对各数据中心中领域知识的协同调度,有力提高了领域信息在全局范围内的利用效率.验证实验中分别对多领域特征抽取、主题特征动态追踪以及领域知识协同调度予以有效性验证,并进一步证明了模型的实用效果.     

电动助力转向系统多领域鲁棒控制模型的降阶方法

随着人们对汽车操纵舒适性、安全性和节能等方面要求的提高,鲁棒控制算法越来越广泛的应用于电动助力转向（EPS）控制系统中．针对高阶鲁棒控制器实时性差、成本高等问题,提出最优平方积分误差（ISE）模型降阶方法．应用该方法对EPS系统鲁棒控制器进行降阶,并与最优Hankel范数降阶法进行比较．仿真结果表明,最优ISE降阶方法具有更好的降阶效果,降阶系统具有很好的鲁棒性．     

Multi-Domain Sentiment Classification with Classifier Combination

State-of-the-arts studies on sentiment classification are typically domain-dependent and domain-restricted.In this paper,we aim to reduce domain dependency and improve overall performance simultaneously by proposing an efficient multi-domain sentiment classification algorithm.Our method employs the approach of multiple classifier combination.In this approach,we first train single domain classifiers separately with domain specific data,and then combine the classifiers for the final decision.Our experiments show that this approach performs much better than both single domain classification approach(using the training data individually) and mixed domain classification approach(simply combining all the training data).In particular,classifier combination with weighted sum rule obtains an average error reduction of 27.6%over single domain classification.     

基于Modelica的异步电机建模仿真

为进行异步电机涉及的机械、电气和控制等多个领域的整体设计优化和性能分析,对其进行多领域统一建模仿真.基于Modelica在MWorks平台上建立异步电机的元件模型库及整机模型,并进行仿真分析;通过与实验结果的对比验证该模型的有效性.该模型基于多领域建模语言建立,对实现异步电机的多领域统一建模以及整体设计和性能分析提供一...     

复杂机械系统M-DGP数字样机构建理论研究

基于对复杂机械系统多领域多粒度多阶段(M-DGP)特征的分析,构建了复杂机械系统层次化信息模型和面向分析的信息模型,继而研究了多粒度特征组织、多阶段特征演化和多领域特征耦合的方法,形成了复杂机械系统的M-DGP数字样机的构建理论,最后通过水电机组信息模型和管形座数字样机的构建,实现了M-DGP数字样机的构建方法.M-DGP数字样机可利用多领域的知识和方法有效解决复杂机械系统设计中的多种技术矛盾和冲突,从而有效地缩短研发周期和降低研发成本.     

复杂陈述式仿真模型的相容性分析

模型的相容性分析是复杂产品多领域建模面临的一个关键问题.研究了陈述式基于方程仿真模型的方程系统过约束或欠约束判定、检测与修正策略.首先,将方程系统表示为二部图,通过二部图分解判定模型的相容性,并分离出方程系统的过约束和欠约束部分.然后,通过检测、判定与缩减过程,自动判别出过约束或欠约束发生的大致范围,并给出修正方案.所提出的策略与算法能够显著地提高用户发现与排除过约束或欠约束问题的效率,已在多领域物理系统混合建模与仿真平台MWorks中实现.     

数字孪生在卫星星座系统中的应用探索

数字孪生是针对复杂产品多物理、多尺度、多领域集成的高保真度仿真,能够对物理世界进行忠实映射及交互融合。随着大数据、工业互联网以及数字化设计技术的融合与发展,数字孪生在复杂产品与系统中的应用潜力得到越来越多的关注。针对卫星星座系统规模庞大且技术多样,设计难度大等问题,探索数字孪生在卫星星座系统设计中的应用。首先对数字孪生的概念、应用及技术发展进行了总结分析,基于数字孪生理论,提出了基于数字孪生的卫星星座系统应用框架;然后分析了应用实施过程中的需突破的关键技术与问题;最后基于统一标准,展示了卫星星座系统数字孪生模型的多领域集成建模,为未来数字孪生在卫星星座系统中的进一步落地应用提供理论与方法参考。     

M-PSK突发通信测试中DFT内插载波盲估计算法研究

在宽带通信信号实时多域分析通用架构基础上,针对宽带M-PSK突发通信信号实时多域分析中的快速载波同步,提出了一种基于离散傅里叶变换(DFT)插值的载波频偏相偏联合估计算法.该算法根据最大似然估计理论,首先对定时同步后的被测信号进行非线性变换去除调制信息,然后利用DFT变换得到载波频偏相偏粗估计,最后通过线性内插改善估计精度,实现载波频偏和相偏的精确估计.仿真及实验结果表明:通过内插算法处理后,载波估计误差方差更加逼近克拉美-罗(Cramer-Rao bound)界.该算法可在不增加DFT变换点数情况下,提高DFr对频率和相位的分辨力.