目标机动规范模型研究

分析和总结了飞机各种机动动作的内在因素,提出了目标机动规范模型,研究了模型的数学描述方式、控制参量的相互约束关系及其组织形式,并通过模拟导弹对目标的攻击过程对模型进行了验证。     

稀溶液黏度法测定聚合物共混物相容性理论及应用

以经典的Huggins方程和特性黏度为理论基础，通过测定聚合物共混物稀溶液黏度来确定共混物相容性。对相容性判据△b、△B、α、μ和k23进行了分析归纳，并用实例说明了此方法的可行性。     

基于下垂控制模式的独立微电网小干扰稳定分析

从电力系统的运行原理出发,开展独立微电网系统运行稳定性研究对于促进分布式发电技术的发展具有重要意义。针对独立微电网系统运行稳定性问题,以李雅普若夫判据和特征值分析法为基础,对基于下垂控制模式的独立微电网系统的小扰动问题展开分析。首先,构建基于下垂控制模式的独立微电网系统数学建模,并基于线性化理论进行小扰动线性化分析,得到系统小扰动线性化状态矩阵;其次,基于李雅普若夫判据理论,对系统小扰动线性化状态矩阵的特征值进行分析,并逐一改变系统各个参数取值范围得到状态矩阵特征值变化的根轨迹;最后,基于状态矩阵特征值变化根轨迹确定系统各参数初步优化结果,并对比各参数优化前后的系统状态矩阵特征值分布情况,理论分析及实验验证表明初步优化后的系统运行可靠性增强。该研究成果可为微电网控制参数的优化选取提供思路和方法。     

大浓度范围内PV型旋风分离器粒级效率的计算方法

探讨了旋风分离器入口含尘浓度对其分离性能及粒级效率的影响机理。对旋风分离器内部气固两相运动进行了相似分析,得到了包括入口含尘浓度在内的一系列影响分离性能的相似准数。通过相似试验及试验数据的多元回归分析,建立了各相似准数与粒级效率的关系,得出了能精确估计大浓度范围内PV型旋风分离器粒级效率的计算公式。     

宏观过程的方向与限度——可逆性判据(Ⅱ)

本文从平衡判据的普遍规律--克劳修斯不等式出发,按照不同的过程条件,分别讨论了熵判据、亥氏函数和吉氏函数判据以及相变化和化学变化的可逆性判据.同时指出了这些平衡判据所包含的物理意义及它们间的一些内在联系.     

一种基于双模式虚拟机的多态Shellcode检测方法

近年来,Shellcode攻击通常利用多态技术进行自我加密来绕过网络层设备的检测,而现有检测方法无法区分多态Shellcode与加壳保护代码.提出了一种基于双模式虚拟机的多态Shellcode检测方法,该方法改进了现有的GetPC定位机制,实现了Shellcode的初步定位,通过IA-32指令识别对网络流量的进行进一步过滤,利用有限自动机及其判别条件实现虚拟机控制流模式和数据流模式之间的切换,并通过结合现有的特征匹配技术实现对多层加密的多态Shellcode的检测.实验结果表明,针对大量真实的网络数据,该方法在保证高检测召回率的同时,能够实现对多态Shellcode与加壳保护软件的有效区分,避免了对正常流量的误报行为,并且时间开销介于静态分析与动态模拟之间,为网络层检测多态Shellcode提供了一种有效方法.     

螺带式搅拌器在假塑液中的混合及放大的研究

本文综合研究了螺带式搅拌器在假塑性液体中的混合特性及动力特性，测定了双螺带，内外螺带及螺带螺旋３种类型搅拌器的功率常数Ｋｐ和Ｍｅｔａｎｅｒ常数Ｋｓ，并得出混匀操作和传质工艺过程的放大准则。     

一种基于加权直方图的动态背景建模

场景中的光照变化及树叶和水面等的不规则运动是建立动态场景背景模型的主要困难。针对该问题,提出一种基于加权直方图的动态背景建模方法。算法首先提出融合图像序列局部空间相关性的加权直方图,并以此作为特征描述动态背景。针对该特征进一步提出一种简洁的特征聚类准则,该准则通过对亮度直方图和色度直方图区分计算聚类特征。在多个标准测试视频上进行试验,并与混合高斯模型( MOG)、标准码本模型( SCBM)、HSV码本模型( HSVCBM)和加权直方图模型( WHM)算法进行比较。实验结果表明,本文算法对场景中的动态变化具有较强的适应性。     

基于Fisher判别准则的低秩矩阵恢复

标准的低秩矩阵恢复算法是把原始数据集分解成一组表征基和与此相应的稀疏误差,并以此分解对原始数据建模。受Fisher准则启发,文中提出基于带有Fisher判别准则的低秩矩阵恢复算法,在有监督学习模式下对低秩矩阵进行恢复,即当所有的标签信息都知道的情况下考虑类内散度和类间散度。文中所构造的模型可利用增广拉格朗日乘子法求解,并通过对标准的低秩矩阵模型增加判别性提高性能,利用文中算法所学习到的表征基使类内结构相关,而类间相互独立。在人脸识别问题上的仿真实验表明该算法的有效性。     

核岭回归的邻域保持最大间隔分析的人脸识别

邻域保持嵌入是局部线性嵌入的线性近似,强调保持数据流形的局部结构.改进的最大间隔准则重视数据流形的判别和几何结构,提高了对数据的分类性能.文中提出的核岭回归的邻域保持最大间隔分析既保持流形的局部结构,又使不同类别的数据保持最大间隔,以此构建算法的目标函数.为了解决数据流形高度非线性化的问题,算法采用核岭回归计算特征空间的变换矩阵.先求解数据样本在核子空间中降维映射的结果,再解得核子空间.在标准人脸数据库上的实验表明该算法正确有效,并且识别性能优于普通的流形学习算法.