采用信息增益率的混合入侵检测模型设计

针对现有混合入侵检测模型仅定性选取特征而导致检测精度较低的问题，同时为了充分结合误用检测模型和异常检测模型的优势，提出一种采用信息增益率的混合入侵检测模型.首先，利用信息增益率定量地选择特征子集，最大程度地保留样本信息；其次，采用余弦时变粒子群算法确定支持向量机参数构建误用检测模型，使其更好地平衡粒子在全局和局部的搜索能力，然后，选取灰狼算法确定单类支持向量机参数构建异常检测模型，以此来提高对最优参数的搜索效率和精细程度，综合提高混合入侵检测模型对攻击的检测效果；最后，通过两种数据集进行仿真实验，验证了所提混合入侵检测模型具有较好的检测性能.     

“车家宝”胶在制氧机超低温管路漏气上的应用

本文对“东家宝”胶在制氧机超低温管路漏气上的应用作了简要的介绍。     

小口径涡轮流量变送器的应用

我厂生产有机玻璃,工艺上需要计量及自动调节各种有机溶液及酸碱液体,如甲醇、丙酮、氰化钠水溶液及各种浓度的硫酸。其中,对于硫酸的计量及自动调节,则由于硫酸的浓度很高,有60%浓度的硫酸及100.6%浓度的发烟硫酸,而且常用量很小,每小时只有140升(60%的硫酸)及350升     

电机防水方法的研究及应用

针对邯郸钢铁集团中板厂宽厚板产线辊道电机周围环境湿度较大，潮气进入电机内部使其绝缘受潮，造成烧损的问题，提出了对电机增设挡水罩、甩水轮、高压风管，以及提升电机现场管理和电机修理过程监控等措施。生产实践表明，全年可降低因电机造成的突发事故时间约20 h以上，每年可节约电机修理费用约10余万元，同时也减少了钢板表面质量缺陷，避免了质量异议的发生。     

固相法制取高居里点热敏电阻工艺的研究

应用一次烧结法制取热敏电阻(PTCR),直接将TiO2和BaCO3和其它化合物直接混合进行一步烧结.结果表明,与液相法BaTiO3制取的热敏电阻的相比,一次烧结法生产的热敏电阻的耐压为420～450 V,居里点为270℃,平均室温电阻率为37.46 Ω·m,基本能达到液相法的水平,满足使用要求.另外此法与以往的固相法相比,缩短了工艺流程,节省时间,并从很大程度上降低了由于使用液相法BaTiO3生产热敏电阻而高居不下的成本.     

特征回归与检测结合的人数统计方法

针对目前特征回归与检测这2种主流的人流量统计方法的不足,提出一种基于特征回归与检测结合的人数统计方法.对于视频帧的远景区域,采用背景分割的方法提取出前景块,将前景块中的特征通过贝叶斯多核支持向量回归方法估计出人数;对于近景区域提取HOG特征,采用弱标签结构训练出模型,并采用星型结构混合模型级联检测实现行人的准确定位并统计出人数.在视频数据库上的实验结果表明,该方法不仅能够较准确地实现人流量的统计,在一定程度上减少统计时间,还能够准确地定位出一定尺度范围内行人的位置.     

一种强安全的WSN用户认证及密钥协商方案

针对无线传感器网络双因素用户认证方案中智能卡内敏感信息被破译、公共信道信息传输被侦听引起的匿名性隐患及密码猜测等攻击,在T-M方案的基础上,注册阶段采用哈希加密深度隐藏了用户隐私信息,增强智能卡中元素的抗猜测性;又将网关作为消息中转站提前对用户进行验证,调整了信息传输结构及认证方式,减少节点能耗且加强消息传输的安全防护;同时,在网关端添加写保护用户身份日志表,及时记录用户登录信息,以防资源滥用。理论分析及实验显示了所提方案有效抵御了T-M方案的不足,大大减少了传感节点的通信开销,提供更多的安全防护且具有计费功能。     

一种节能的无线传感器网络分簇算法

针对低功耗自适应聚类层次算法存在的能量问题和簇头瓶颈问题,提出一种节能的无线传感器网络分簇算法,在簇头的选择过程中利用节点能量、邻节点数等参数设置节点当选簇头的优先度,使簇头的分布更均匀。在簇的组建过程中设置能量阈值作为簇的重建条件,减小簇的重建频率,同时采用单跳与多跳结合的数据传输模型,解决网络中的热点、热区问题。仿真实验结果表明,该算法能够有效利用能量,提高网络的稳定性,均衡网络的能量消耗,延长网络寿命,使网络具有更好的延展性、收敛性和安全性。     

基于词包和特征融合的目标识别算法

针对现有词包模型对目标识别性能的不足,对特征提取、图像表示等方面进行改进以提高目标识别的准确率。首先,以密集提取关键点的方式取代SIFT关键点提取,减少了计算时间并最大程度地描述了图像底层信息。然后采用尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform, SIFT)描述符和统一模式的局部二值模式(Local binary pattern,LBP)描述符描述关键点周围的形状特征和纹理特征,引入K-Means聚类算法分别生成视觉词典,然后将局部描述符进行近似局部约束线性编码,并进行最大值特征汇聚。分别采用空间金字塔匹配生成具有空间信息的直方图,最后将金字塔直方图相串联,形成特征的图像级融合,并送入SVM进行分类识别。在公共数据库中进行实验,实验结果表明,本文所提方法能取得较高的目标识别准确率。     

噪声方差和纹理复杂度分析的源相机识别

针对源相机识别问题,提出了一种利用噪声方差和纹理复杂度分析的源相机识别新方法。首先围绕CFA插值和小波去噪,讨论了传统的模式噪声提取方法的不足,接着重点讨论利用噪声方差以及根据模糊聚类去除高纹理复杂区域进行模式噪声提取的新方法。实验表明所提取的模式噪声不仅能更好地反映数码相机的模式噪声特性,而且对来自三种不同相机的照片的平均识别率提高了近6.3%。