基于云计算和IRS的在线课程推荐算法研究

为了提高MOOC在线课程的推荐效果和推荐效率,结合学习用户的偏好和IRS课程评价方法,提出一种基于云计算和IRS的在线课程推荐算法。将学习交互度I、评价率R和评分S和用户偏好结合,提出一种更加适合学习者用户的个性化推荐算法。研究结果表明,文中IRS推荐算法具有更高的命中率和评分差,其推荐的课程令学习者更加满意,更加适合学习者的个性化需求,可以提高推荐效率和运行速度,为在线课程推荐提供新的方法和途径。     

基于六西格玛与形态学矩阵的润滑系统结构设计

针对汽车挤压类零件常用的传统磷化工艺逐步被新型润滑剂所取代,为匹配新润滑工艺润滑系统的市场需要,进行了产品结构设计。以六西格玛(6σ)设计方法为指导,以形态学矩阵为方法进行方案设计,对热处理工业炉、输送结构和润滑结构进行了参数化分析,由此构建了形态学矩阵,得出144种待选方案,并依据理论研究与企业实际调研评选出5种典型方案,采用专家一致性评价方法及机械设计学技术评价方法进行了方案优选,得到最佳方案。最终对六西格玛(6σ)设计原则进行了方案验证,确定5号方案为最佳方案,即辐射式连续热处理工业炉、链网式输送网带配合摆线针轮减速机的输送结构、气动式多电机搅拌润滑机构。     

基于ATP-ABE的访问控制方案

对访问控制机制中存在的安全性和有效性的问题进行了研究，提出了基于访问树剪枝的属性加密ATP-ABE（Access Tree Pruning Attribute Based Encryption）的访问控制方案。当ATP-ABE算法需要访问它的树型结构访问策略时，通过剪枝处理访问树结构中包含用户ID属性节点的分支，提高了用户所有者DO（Data Owner）管理和控制属性的效率，更加有效地实现了数据共享。还为访问树结构设计了许可访问属性，使DO仍保留共享数据的关键属性，并且能够完全控制它们的共享数据。基于决策双线性密钥交换算法DBDH（Decisional Bilinear Diffie-Hellman）假设分析了ATP-ABE方案的安全性，研究结果表明与两种经典ABE方案比较，ATP-ABE更加有效地减少了算法的系统设置、私钥生成、密文大小、用户属性撤销以及加解密过程中的计算开销，并给出了定量结论。     

基于声发射的压力管道LBB监测系统研制

核反应堆压力管道应用破前漏(LBB)技术可提高反应堆的安全性、经济性,设置LBB监测系统则是应用的前提和关键。通过分析LBB监测需求,提出了基于声収射的LBB监测方法,幵通过开展相关试验建立了LBB鉴别方法和定位定量模型。为了适应核反应堆压力管道应用环境要求,研制出一体式声収射传感器,实现了高温辐照环境下LBB探测。通过开展信号调理、抗误报警、在线自检等关键技术研究,研制出LBB监测系统。试验验证结果表明,研制的LBB监测系统各项指标满足核电厂应用要求,幵在华龙一号得到应用。