灰色关联度分析法在机场噪声监测点集中的应用

机场噪声监测点的噪声值与多方面因素相关,例如天气、温湿度、航迹、机型等,研究这些影响因素,对于科学有效地降低噪声值有着至关重要的地位。本文采用灰色关联度分析的方法对同一航班不同机型的影响因素进行了分析,并通过实例加以验证。结果表明,灰色关联度分析方法在对于影响噪声值条件的选择具有可行性。     

影讯简

杰瑞·尤斯曼与玛姬·泰勒夫妇的作品里，任何一个单位元素，云朵、湖水、树木、蜜蜂、斑马……都是我们再熟悉不过的，这些都是构成真实世界的真实元素。但是两位摄影师打乱了物体原本的规律，在视觉上运用真实的元素把我们带入了另外一个内心的“真实”世界。     

移动通信安全技术分析

随着移动技术的高速发展,在目前生活中,移动通信已成为人与人之间不可缺少的一种通讯方式.因其可移动性、便捷性深受大家喜爱.但是移动通信过程中,通讯信息有时可能遭受恶意侵害.在移动通信不断发展的今天,移动通信安全技术的发展也尤为重要,在方便快捷的移动通信过程中,都不希望自己的隐私、利益受到侵害.本文主要介绍移动通信的不安全因素,可能受到的安全威胁,之后介绍移动安全的几种技术手段.     

基于灰色综合关联分析的网络安全评估

随着网络应用的发展,网络安全评估已成为网络安全研究的一个重要课题。为了克服传统网络安全评估模型的不足,文章提出了基于灰色综合关联分析的网络安全综合评估模型。该模型将灰色关联分析法与层次分析法有机结合,首先通过德尔菲法建立评估指标体系,然后采用层次分析法确定各被评因素的权重,最后计算灰色关联度对网络安全进行评估。利用该方法对某高校网络进行仿真实验,结果表明,该方法评估结果准确,是一种高效、准确和实用的网络安全评估方法。     

机场噪声实时监测系统的设计与应用

机场噪声对周边社区居民的健康生活影响越来越突出，解决噪声问题首先要对飞机噪声进行监测。机场噪声实时监测系统采用双核 24 位Δ-Σ方式的 AD 采集技术，利用 DSP 的计算能力，实现飞机噪声数据的高速采集和实时计算。利用计算得到的时间-声级曲线等参数识别飞机噪声事件，并将声暴露级、声压等参数通过网络发送到云端进行处理，得到有利于机场噪声管理所需参考文件。     

灰关联分析在产品感性设计中的应用研究

本文以青年男性眼镜为例进行灰关联分析在产品感性设计中的应用研究实验,通过灰关联分析模型分析设计元素与消费者感性评价数据之间的关系,提取对于时尚男性眼镜设计最具影响力的三个设计元素。通过实验表明,灰关联分析模型可以帮助设计师在进行感性设计时更加快速和准确地把握产品的设计要点,提高产品设计的时效性。     

加权灰色关联分析在故障诊断中的应用研究

根据复杂电子设备利用测试数据进行故障诊断的特点,提出了用加权灰色关联分析进行故障诊断的方法。该方法通过分析标准故障模式与待测故障模式的灰色关联度,能够实现快速故障模式识别。实例分析表明,该方法能快速有效地进行复杂电子设备的故障诊断,而且诊断精度高。     

消防移动接入平台和移动终端应用安全探析

结合云南省公安消防部队消防移动接入平台和移动终端建设、推广应用情况,文章阐述了移动接入业务系统建设实现功能和安全保障机制,并根据使用中发现的问题,总结了在建设使用移动接入系统中需注意的卢）题以供参考。     

移动IP网络中通信匿名技术研究

移动通信中的一个重要的安全问题是身份匿名。对于在外地链路的移动用户,基于安全性原因,希望对不可信任的访问域和公用网隐藏其真实身份和防止对其位置移动性进行跟踪。该文对移动IP环境下的身份隐藏和路由问题作了探讨,提出了一种具有匿名特性的动态地址分配策略和路由方法,移动用户的真实身份信息通过匿名和安全的连接传送,保证了端到端的保密性。同时对移动主机和移动网络的实现情况分别进行论述。     

移动多Agent在移动电子商务系统中的应用

随着移动计算技术的发展，传统的电子商务开始进入移动电子商务时代，而在移动电子商务中引入移动Agent技术具有很多的优势，它可以提高电子商务工作的效率，加快移动电子商务的普及。在分析移动Agent系统的基础上，重点介绍基于移动Agent的移动电子商务功能结构和移动Agent的迁移实现。提出几种移动电子商务的安全技术和移动电子商务中引入移动Agent时的问题。     

面向移动系统安全的应用分析技术综述

随着移动设备越来越普及,针对移动系统的恶意软件也越来越多. 为了保障用户的隐私和财产安全,国内外的专家学者针对现有的移动系统应用安全问题提出了许许多多的解决方案. 介绍了当前主流的移动操作系统,并且对于近年来面向这些系统的应用安全分析技术进行了全面的分析和讨论. 在此基础上,对于未来移动系统应用安全分析技术的发展方向进行了展望和总结.     

Personalized Course Navigation Based on Grey Relational Analysis

Web personalization has quickly changed from a value-added facility to a service required in presenting large quantities of information because individual users of the Internet have various needs and preferences in seeking information. This paper presents a novel personalized recommendation system with online preference analysis in a distance learning environment called Coursebot. Users can both browse and search for course materials by using the interface of Coursebot. Moreover, the proposed system includes appropriate course materials ranked according to a users interests. In this work, an analysis measure is proposed to combine typical grey relational analysis and implicit rating, and thus a users interests are calculated from the content of documents and the users browsing behavior. This algorithms low computational complexity and ease of adding knowledge support online personalized analysis. In addition, the user profiles are dynamically revised to provide efficiently personalized information that reflects a users interests after each page is visited.