移动Agent系统通信安全性研究

本文讨论了Agent的概念,移动Agent的特点,移动Agent系统的安全问题以及如何通过密码体制来保障Agent的通信安全,并给出了使用RIM（RSA＋IDEA＋MD5）密码体制来解决移动Agent系统的通信安全问题主要的工作过程。     

LNG气化站供配电方案选择及设计的浅析

LNG气化站是一个接收、储存和分配LNG的卫星站,也是城镇或燃气企业把LNG从生产厂家转往用户的中间调节场所,其电源的供电可靠性决定了LNG气化站是否可以正常运行给区域内的用户提供燃气。文章总结了LNG气化站的供配电设计中负荷等级的确定、供配电方案的选择,以及自备柴油发电机的容量选择及考虑因素,为今后相关设计提供参考及借鉴。     

阴离子膜燃料电池阴极非贵金属催化剂研究进展

与质子交换膜燃料电池相比,阴离子交换膜燃料电池不仅能显著提高阴极氧还原反应(ORR)动力学,而且可采用非贵金属催化剂大幅降低成本和减少极板腐蚀,成为新能源领域中的研究热点。对阴离子膜燃料电池中阴极非贵金属氧还原催化剂的研究进展进行了详细评述,在此基础上提出杂原子掺杂的多孔纳米碳材料和以其为载体担载合金化的非贵金属是阴离子交换膜燃料电池阴极催化剂今后的发展方向。     

自适应模糊PID轧机厚度自动控制系统设计

针对在AGC板厚控制系统中存在时滞、时变、大惯性、非线性等问题和传统PID控制参数整定不易的局限,提出了将模糊控制和PID控制结合起来,构造了一个模糊自适应PID控制器,通过模糊控制规则在线调整PID控制器的参数.经Matlab仿真实验表明,模糊自适应PID控制器比传统PID控制器的动态响应曲线好,响应时间短,超调量小,稳态性能好,动静态性能好,取得了令人满意的控制效果.     

时间序列部分周期模式的更新算法

针对在线增量部分周期模式挖掘中计算复杂度过高的问题,提出了一种带移动时间窗的时间序列部分周期模式挖掘算法.在时间序列的数据挖掘过程中,某些应用场合只要求对近期的时间序列数据进行挖掘发现部分周期模式,作为时间序列未来行为趋势的预测.因此在挖掘过程中,利用时间窗口,在先前挖掘结果的基础上,对最近的时间序列进行部分周期模式挖...     

新颖检测法在说话人识别技术中的应用

提出一种用于说话人识别中说话人语音特征向量聚类的方法--新颖检测法.通过提取出的特征参数(MFCC和LPCC),建立系统模型,实验结果表明,将新颖检测法结合VQ用于特征向量的分类,较之于单纯的VQ分类,取得了识别率高、稳健型强、确认可靠的效果.     

粗集理论对股票时间序列的知识发现

提出了将粗集理论应用于时间序列的知识发现。知识发现的过程包括时间序列数据预处理、属性约简和规则抽取三部分。其中数据预处理主要用信号处理技术清洗数据,然后将清洗后的时间序列按照某个变量的变化趋势进行分割,分割后每个时间段内的变化趋势不变,从而将时间序列转换成为一系列静态模式(每种模式代表一种行为趋势),从而去掉其时间依赖性。把决定各种模式的相关属性抽取出来组成一个适用于粗集理论的信息表,然后采用粗集理论对信息表进行属性约简和规则抽取,所得到的规则可以用于预测时间序列在未来的行为。最后将该方法用于股票的趋势预测,取得良好效果。     

一种高效的分类规则挖掘算法

提出了一种高效的分类规则挖掘算法,它结合神经网络的容错性能和决策树的规则生成能力,采用神经网络从样本集中删除不相关的和弱相关的特征属性,同时删除训练样本集中的噪声数据。然后采用决策树从处理过的训练样本集中抽取规则,由于去除了噪声数据,因此使得所挖掘的规则精确度大大提高,同时减少了规则的数目。实验证明所提出的算法,具有很高的分类精度。     

正则化训练的神经网络与粗集理论相结合的股票时间序列数据挖掘技术

论文提出将正则化神经网络与粗集理论相结合应用于股票时间序列数据库的数据挖掘.首先对时间序列数据库进行预处理,除去高频干扰信号,然后将股票时间序列数据按照收盘价的变化趋势分割成一系列静态模式,每种模式代表股票价格的一种行为趋势(上涨或下跌),把决定各种模式的相关属性组成一系列信息,形成一个适用于粗集方法的信息表.然后使用正则神经网络对信息表进行学习,用粗集理论从正则神经网络所存储的知识中抽取规则,得到的规则可以用于预测时间序列在未来的行为。该方法融合了正则神经网络优良的泛化性能和粗集理论的规则生成能力,实验表明,该方法预测效果比较准确。     

骨科植入物不良事件发生原因分析及预防措施:1309例可疑医疗器械不良事件报告分析

目的归纳总结骨科植入物常见不良事件表现,分析发生的原因,并提出针对性的预防措施。方法对1309例骨科植入物可疑医疗器械不良事件进行统计分析,并结合国内外文献分析结果进行归纳总结。结果骨科植入物常见的不良事件包括表现为断裂、排异反应、伤口不愈合、松动、疼痛、弯曲变形等,这些事件的发生可能包括产品自身、操作者以及患者等方面的原因。结论骨科植入物可疑医疗器械不良事件表现种类较多,原因较为复杂,需要进一步加强骨科植入物的医疗器械不良事件监测工作。