MANET中多角色的分簇信任评估模型

针对现有信任评估模型中簇头选择标准单一、不同角色节点信任值难以分配与更新的问题,提出一种多角色的信任评估模型。将节点分成簇头、簇成员、网关和代理4种角色,引入节点信任值、移动性、相关度等多影响因子作为簇头、网关和代理的选择标准,采用新颖簇头节点的信任值计算方式。在簇内簇头节点的信任值由代理节点监督计算。在簇间利用由簇头、代理以及网关节点形成简化网络,根据社会网中人际关系的特点分配不同关系节点的可信度。 NS2仿真实验结果表明,该模型能有效检测出恶意节点并将其隔离,保证网络的安全性。     

一种抗强制的电子投票方案

利用秘密共享、混合网、可否认认证等安全技术,提出了一种抗强制的电子投票方案。该方案满足了电子投票的基本要求,并且较好地解决了电子投票中有关强迫投票和买卖选票的问题。由于强制者无法判断受迫者是否按照自己意愿投出选票,从而提高了电子投票的抗强制性。     

一种.NET平台下AOP框架的实现方法

AOP（Aspect-Oriented Programming）技术是一种在软件开发中实现核心关注点和横切关注点分离的技术,是对面向对象技术不足处的补充。本文首先介绍AOP的相关概念,然后分析AOP的实现机制,最后实现了一个.NET平台下的AOP框架并给出应用实例。     

基于改进的ReliefF算法的神经网络集成分类模型

为进一步提高集成学习中各个神经网络的差异性,该文采用了一种改进的特征选择方法-基于概率抽样的ReliefF算法,并将其引入到集成所用的Bagging方法中。实验结果表明,该文提出的基于改进的ReliefF算法的神经网络集成分类模型的泛化能力优于Bagging方法。     

应用模糊本体的广义关联规则挖掘算法

模糊集与本体结合的数据挖掘方法得到了广泛的关注。为了丰富数据挖掘效果以及数据挖掘得出的规则的完整性,本文在模糊本体的挖掘算法基础上,提出了模糊本体中叶子结点的相似度定义以及不同语义层次所含项目集的数目定义多重最小支持度,提出了基于模糊本体的广义关联规则算法。对比实验证明,基于模糊本体的广义关联规则算法的挖掘具有更强的可读性,获得的语义关联规则更加丰富,促进了在广义关联规则挖掘过程中使概念泛化更加合理,提高了算法效率。     

一种基于直方图的非线性失真测量和校正方法

针对非线性校正存在着的计算精度和速度的矛盾,依据数字图像处理点运算的直方图均衡化算法,建立一种基于查表法的非线性失真测量方法。该算法通过软件实现,首先将一幅均衡化图像通过非线性系统,根据输入、输出图像直方图得到非线性系统灰度变换函数及其反函数,进一步建立灰度转换表;再根据灰度转换表,还原原始图像,实现非线性系统校正。实验结果表明,算法具有精度高和运算速度快的特点,对校正非线性失真引起的灰度变化有较高的有效性。     

容滞网络中能量敏感的散发等待路由研究

如何更有效地利用节点有限的可用资源问题是容滞网络(DTN)研究的热点之一.为了解决容滞网络的散发等待路由的节能问题,提高网络的存活率,同时避免在转发报文时的随机性和盲目性,提出了能量敏感的散发等待(Energy Aware Spray abd Wait,EASW)路由机制,利用节点剩余能量值来优化报文转发决策.仿真结果表明,与源端散发等待路由机制、二分法散发等待路由机制等相比,所提出的能量敏感的散发等待路由机制在平均投递率、平均时延等方面都有明显的改善.并且,EASW增大了网络的存活时间.     

Android OS手机平台的安全机制分析和应用研究

作为现实生活中非常重要的通讯工具,手机的安全性的意义不言而喻.为研究Android CS是如何保障手机安全的,文中在深入了Android智能手机操作系统平台的结构和特点的基础上,结合手机使用过程中常出现的一些安全问题,细致地诠释了手机安全的涵义,研究了Android OS手机安全原则和安全机制.实验以最常见的媒体播放任务为例.具体分析Android的安全机制运行原理.实验结果表明,Android智能平台是以Linux安全机制为基础,借助其两个安全元素--UID和权限,很好地保障了手机中的数据安全和系统安全.     

基于粒子系统的烟花动画设计

W.T.Reeves提出的粒子系统模型是模拟不规则模糊物体最成功的一种图形生成方法。为了模拟出效果逼真的烟花,文中采用了粒子系统模型对烟花进行动画设计。在深入研究粒子系统的基本理论和对烟花燃放细节的分析的基础上,建立了基于粒子系统的烟花模拟模型,设计了一种五彩缤纷的烟花动画算法。在编程上,结合了VC＋＋编程语言和OpenGL的纹理映射技术,降低了渲染粒子的复杂度。实验结果表明,该算法快速、简单,视觉效果逼真,可以方便地应用到游戏和影视动画中。     

基于SPH方法的滴水涟漪动画模拟

光滑粒子流体动力学(Smoothed Particle Hydrodynamics,SPH)方法是一种新近发展的可用于流体模拟的无网格数值方法.文中基于SPH方法的基本原理,利用SPH方法求解描述水流现象的二维浅水波方程,根据具体模型使用Monaghan人工粘性的变形形式,有效地防止了相互靠近粒子的穿透,消除了SPH方法在模拟流体动力学问题时产生的数值振荡.通过使用可变光滑长度,使邻近粒子的数量保持相对稳定,提高了求解的计算效率和精度.同时,对光滑长度进行了修正以获取对称光滑长度,保持了粒子间相互作用对称性.全面考虑了各种定解条件的设置,对水滴的运动进行了模拟,SPH模拟结果与有限差分法、有限体积法结果非常吻合,验证了方法的准确性,为SPH方法的进一步发展和广泛运用奠定了基础.