XML DOM在自动排课系统中的应用

XML作为一种数据交换的标准,已经贯穿于Internet应用的各个领域之中。基于XML的文档对象模型(DOM)是一种与平台无关、语言无关的标准接口,是XML文档操作的基础。文中讨论了通过XML DOM为主要数据处理技术来进行自动排课系统设计中的一些关键技术及解决方法。     

超高压处理对黑大麦加工特性的影响

采用超高压技术处理黑大麦,在压力100,300,600 MPa下分别保压5,15 min,比较超高压处理前、后黑大麦的加工特性、感官性质及微观结构的变化。结果表明,超高压处理能降低淀粉糊化焓,使麦粒的熟化时间最高缩短13 min(P 0.05),硬度和咀嚼性下降,最高分别下降22.3%和38.2%(P 0.05)。感官评价结果表明:随着处理压力的上升,黑大麦的气味、光泽、软硬度、滋味及冷饭质地的评分均升高;相较于未处理组,当压力升至300 MPa和600 MPa时,黑大麦软硬度评分分别升高45分和53分,冷饭质地评分升高16分和22分。用扫描电子显微镜观察不同处理条件下黑大麦的超微结构,结果表明:超高压能破坏淀粉的排列结构和晶体结构,使淀粉颗粒吸水膨胀,颗粒间挤压粘连成一片。本试验表明,超高压作为一种简单、有效的处理技术可有效改善黑大麦的加工特性和食用品质。     

扩展的代数侧信道攻击及其应用

Renauld等人提出的代数侧信道攻击是将代数攻击和侧信道攻击结合起来的一种对分组密码的攻击方法.目前的研究主要针对算法的8-bit实现平台,对于更大的如64-bit实现平台,未见文献讨论.为此,本文提出一种扩展的代数侧信道攻击,直接将侧信道信息表示为密钥的显式函数.相比于通常的代数侧信道攻击,所需泄露信息更少.作为应用,给出了对LBlock轻量级分组密码的扩展的代数侧信道攻击,结果如下:对于64-bit平台实现的LBlock,假设其1-3轮输出的Hamming重量可以准确获得,则利用35个已知明文,便可建立关于LBlock 80-bit主密钥的非线性方程组;在普通的PC机上,利用Magma数学软件v2.12-16求Groebner基,1分钟内可以求得80-bit主密钥.这是对LBlock的首个代数侧信道攻击,同时说明Renauld等人给出的对代数侧信道攻击的其中一个防范方法:"将实现方法从8-bit平台转移到更大的设备"是不够的.     

焙烤温度对藜麦理化特性的影响

该文研究不同焙烤温度（100℃～150℃）对藜麦部分功能性成分、抗氧化能力、色泽及挥发性成分组成的影响。结果表明，在100℃～150℃，随着焙烤温度的升高，藜麦黄酮含量从468.86 mg/100 g显著下降至370.13 mg/100 g（P＜0.05），皂苷含量从545.34 mg/100 g显著下降至380.2 mg/100 g（P＜0.05），多酚含量从398.22 mg/100 g下降到350.45 mg/100 g后升高至414.98 mg/100 g；藜麦的总抗氧化能力从5.07 mg/g显著降低到4.71 mg/g（P＜0.05），羟自由基清除率从90.18%降低至9.31%；色泽随着焙烤温度上升而逐渐加深，L*值从85.02升至86.23后降低至82.34，a*值从0.29升高到3.27，b*值从15.15升高至19.48。此外，焙烤温度对黎麦的挥发性成分的组成影响显著，随着焙烤温度的升高，胺类、醇类、醛类、酮类和芳香族类成分的含量增加。在100℃～110℃下焙烤，对藜麦的功能活性成分、色泽和挥发性成分组成的影响相对较小。     

基于特征向量的软件注册保护策略研究

通过对不同方式的软件保护方法进行比较,提出了一种基于互联网的软件保护方案,该方案可以通过互联网发布软件产品,并且通过相关特征向量保证软件产品授权的唯一以及反拷贝等特性。基于特征向量的软件保护方案对于中小型软件产品的保护可有效防止非法用户通过破解注册码的方式企图实施盗版的行为,保护软件作品的知识产权。     

无线网络化控制系统的功率感知事件触发策略及其闭环稳定性

本文研究了能量受限无线网络化控制系统的设计和分析问题.首先建立了无线网络化控制系统中通信传输时的数据误码率和丢包率间的定量关系,从而在通信功率与系统性能之间建立了联系.进而设计了基于事件触发策略和功率优化机制的智能控制器,该方法充分考虑了网络节能与控制系统性能表现两方面的要求,通过添加事件触发机制减少了系统的通信次数,并在此基础上以优化算法优化单次发送功率.随后,在随机稳定框架下给出了相应闭环系统稳定的充分性条件,在理论上证明了在该充分条件下,本文的设计能够在降低通信能耗的同时令系统维持预期的性能表现.最后数值例子证明了所提出方法的有效性.     

基于标记Büchi自动机的时态描述逻辑ALC-LTL模型检测

时态描述逻辑将描述逻辑的刻画能力引入到命题时态逻辑中,适合于在语义Web环境下对相关系统的时态性质进行刻画.为了对这些时态性质进行高效的验证,在ALC-LTL的基础上研究了时态描述逻辑的模型检测问题.一方面,使用时态描述逻辑ALC-LTL公式来表示待验证的时态规范;另一方面,在对系统建模时借助描述逻辑ALC对领域知识进行刻画.针对上述扩展后得到的模型检测问题,提出了基于自动机的ALC-LTL模型检测算法.模型检测算法由3个阶段组成:首先将时态规范的否定形式和系统模型分别构造成标记büchi自动机;接下来构造这两个自动机的乘积自动机,并将关于ALC的推理机制融入到乘积自动机的构造过程中;最后对该乘积自动机进行判空检测.与LTL模型检测相比,时态描述逻辑ALC-LTL的模型检测引入了描述逻辑的刻画和推理机制,可以在语义Web环境下对语义Web服务等复杂系统的时态性质进行刻画和验证.     

语义Web与推理系统的应用研究

分析了语义Web的体系结构及其相关知识,对本体论的逻辑基础进行了研究.在此基础上提出了一种有效的推理系统.     

基于极限学习机的面板堆石坝施工期沉降预测模型及应用

针对大坝安全监控预测中存在的不确定性与非线性问题,提出了基于极限学习机算法的面板堆石坝施工期沉降预测方法,并将其应用于柬埔寨某面板堆石坝沉降预测中。与传统的统计回归分析模型计算的沉降量相比,基于极限学习机算法的预测模型拟合学习速度快,精度高,适用性强,预测值与实测结果吻合较好。     

XML DOM在自动排课系统中的应用

XML作为一种数据交换的标准，已经贯穿于Internet应用的各个领域之中。基于XML的文档对象模型（DOM）是一种与平台无关、语言无关的标准接口，是XML文档操作的基础。文中讨论了通过XML DOM为主要数据处理技术来进行自动排课系统设计中的一些关键技术及解决方法。