射频识别系统通信链路仿真与测试

自由空间下射频识别系统天线通常等效为戴维南等效电路模型,缺少对环境因素和标签电路中寄生元件的考虑。基于射频识别系统基本原理和天线散射理论,提出了一种改进的真实环境下的超高频射频识别系统二端口网络链路模型。建立了基于虚拟仪器技术的射频识别系统天线链路仿真和测试系统。通过仿真实验,得出了真实环境下的标签吸收功率和通信误码率,验证了环境因素对射频识别系统性能的影响。     

RFID和WSN安全技术探究

射频识别系统RFID和无线传感网络WSN是物联网的关键技术.在介绍RFID和WSN的基础上,指出了射频识别系统和无线传感网存在的安全威胁,对现有的射频识别安全协议和WSN密钥管理方案做了分析和研究,并对出RFID和WSN的发展趋势进行了探讨.     

基于粗糙集及RBF网络的英文字母识别

将粗糙集理论与神经网络相结合,针对7×5分辨率的大写英文字母,构建了基于RBF网络的字母识别系统,给出了该识别系统的核心算法与核心结构.该系统利用粗糙集中最小决策算法对识别矩阵进行属性约简,减少了大量的计算和数据库存储量,同时提高了系统识别速度和识别率.通过计算机模拟实验,将该识别系统的识别率与标准BP网络算法及改进BP网络算法相比较,证实了该系统的优越性,在有约1/7的像素点受到随机干扰的情况下,该系统识别率仍可达到88%以上.     

网络身份识别系统在电子商务中的研究与应用

根据我国电子商务的现状和存在的问题,提出构建网络身份识别系统,分析了系统总体架构中的网络身份签发系统、网络身份注册管理系统、网络身份存储发布系统、网络身份状态查询系统和密码服务系统及系统的网络拓扑,给出了营业执照电子副本和第三方CA数字证书的整合技术,并对系统接口进行了详细设计.最后结合电子商务的实际情况,将网络身份识别系统应用于工商行政管理中的亮照经营,从而保障网上交易的顺利开展,为我国电子商务的健康发展提供了技术支撑.     

一种与文本有关的说话人识别系统设计与实现

该文设计并实现了一种基于小波变换和线性预测的语音信号特征提取方法(DWT—LPC)和自组织神经网络的与文本有关的说话人识别系统。该系统包括端点检测、特征提取、说话人识别、网络训练和神经网络参数五部分,结构简单,实时性能好,并且网络训练所需数据少。用MATLAB对说话人识别系统进行仿真实验,选择由元音、轻辅音和浊辅音组成的本文,经过测试,识别率达98.5％。     

基于无线网络车牌识别系统识别算法的研究

字符识别是智能车牌识别系统研究的核心问题,针对有线网络车牌识别系统的缺点,将BP算法应用在基于无线网络的车牌识别系统上,重点讨论了用改进的BP神经网络方法对车牌字符的识别;根据我国最新机动车号牌GA36-2007标准,设计出了用于车牌识别的3个神经网络,用MATLAB完成了对车牌字母部分识别的模拟,采用隐层节点22,动量因子0.8进行训练,最后得出实验结果,达到目标误差小于0.001的要求;证明这种方法应用在基于无线网络车牌识别系统上是高效的.     

基于FPGA和DSP的说话人识别系统的设计与实现

介绍了基于 Altera 的 FPGA 和 TI 的 DSP 的说话人识别系统的设计和实现方法,利用 FPGA并行计算能力,实现了语音信号的预处理、特征参数提取和模板匹配三个模块,提高了说话人识别系统的识别效率和识别速度,在性能上优于传统的基于 DSP 的实现方法,适用于电信网络中实时大容量的说话人识别系统。     

微博观点句识别的话题影响研究

为了从海量的网络信息中迅速准确地获取评价信息,观点句识别已经成了自然语言处理的一个研究热点。现在观点句识别系统大都是基于机器学习的方法,一般使用机器学习的方法来进行分类会受到领域差异性影响。针对这个问题,该文对微博观点句识别系统是否会受到微博话题影响做了经验性研究,同时为了弥补训练数据的不足,该文通过规则方法自动标注网络数据进行了训练集的扩充。实验结果表明,微博话题间存在差异,进行分话题模型训练可以提升微博观点句识别系统的性能。     

基于聚类分析的僵尸网络识别系统

僵尸网络是一种恶意的攻击平台,为攻击者提供了灵活、高效并且隐蔽的控制和攻击方式,对网络安全造成了严重威胁,尤其是我国大陆地区。本文从僵尸网络的基本要素着手,把握其本质特征,介绍了一种基于聚类分析技术的僵尸网络识别系统。它独立于僵尸网络的协议和结构,具有较好的适应性和较高的识别率。     

一种人工免疫分类方法在故障诊断中的应用

人工免疫识别系统的传统方法易造成抗体进化效率低、免疫网络冗余。为解决该问题,提出一种新型的人工免疫分类方法。引入阳性选择和网络抑制机理,结合蒙特卡洛方法,根据训练抗原产生优化分布的初始抗体,融合多种免疫原理模拟免疫应答过程,由初始抗体进化出成熟的记忆细胞,利用记忆细胞依据K最近邻表决方法对待分类抗原进行分类。对UCI数据集的分类结果表明,该方法与人工免疫识别系统相比,抗体进化迭代次数平均减少63.1%,网络压缩率平均提高14.7%。在某线性稳压电源的故障诊断实例中,该方法的平均分类准确率为92.5%,高于人工免疫识别系统和神经网络等分类方法。     

论数字技术对企业形象设计的影响

技术伴随人类文明的进化发展,时至今日已经达到了又一个时代的新高度。在人类文明历史上所经历的历次重大变革中,技术发挥着越来越重要的作用,他受到的来自各行各业的重视的程度也越来越高。尤其是现代的信息、数字技术大行其道,对我们生活的方方面面都产生着深远的影响。作为边缘学科的“企业形象设计”,无可避免的也受到了新技术的冲击和影响。     

CI设计教学探讨

CI设计这门课程在高校教学实践中已取得显著成果,但是传统的教学实践中还是存在一些问题亟需商榷。本文就CI的教学形式、教学选题、风格手法以及针对学生的素质培养等问题进行了探讨,希望进一步改革教学方法、明确教学目的和人才培养目标,探索CI设计的现代教学理念。     

新媒体语境下的VI设计

随着新媒体技术的发展,过去以纸媒介为主的VI设计模式方式已经不能完全满足数字化时代品牌形象推广的需要。企业应该逐渐从静态传播转向动态传播,全方位的展现企业形象。文章从设计内容和呈现方式两个主要方面对新媒体语境下的VI设计的发展的可能性进行探究。     

快速对角阵权系数协方差交叉融合容积卡尔曼滤波器

针对互协方差信息未知的多传感器系统,本文提出了一种快速对角阵权系数协方差交叉融合算法(FDCI).本文首先提出了一种对角阵权系数协方差交叉融合(DCI)方案,并证明了所提出DCI算法在融合估计精度上高于经典批处理CI融合(BCI)算法.在此基础之上,针对非线性等复杂的互协方差未知的多传感器系统,提出FDCI算法,并证明了所提出FDCI算法的无偏性及鲁棒精度. FDCI融合算法虽然在融合估计精度上低于DCI,但FDCI无需进行多权系数的非线性代价函数的优化问题,进而大大降低了计算负担,提高了系统的实时性.最后,结合容积卡尔曼滤波算法(CKF)提出了快速对角阵权系数协方差交叉融合容积卡尔曼滤波算法.仿真实例验证了所提出算法的正确性和有效性.     

Using Broadcast Networks to Create On-demand Extremely Large Scale High-throughput Computing Infrastructures

A growing number of very simple parallel applications can benefit from the availability of very large computing resource pools that are exploited in an opportunistic way to considerably speed up the processing of these applications. In particular, many applications can scale out to take advantage of the availability of thousands, or even millions, of processors that can be simultaneously used. Some large-scale distributed computing infrastructures (DCI) have already been successfully assembled to this end. However, these DCI are normally designed to cater to specific kinds of applications, and their assemblage is not only costly, but also time consuming. We propose a novel architecture, named OddCI (On-demand DCI), for the cheap, fast and on-demand instantiation and dismantle of very large DCI. These characteristics allow application users to dynamically commission DCI that can cost-effectively be customized to their particular needs, and disposed after being used. Our approach leverages on broadcast communication as an efficient mechanism to enable aggregation of geographically distributed computing resources, including millions of non-traditional processing devices such as mobile phones, and digital television (DTV) receivers. We discuss how the proposed architecture can be implemented on top of a network of DTV receivers, providing evidences of both the technical, as well as the operational feasibility of the OddCI architecture.     

企业形象策划在现代中国经济发展中之地位探究

本文通过论述企业形象策划的发展与变迁,通过品牌对企业发挥的作用以及它在我国国内对企业发展的影响来探究其在经济中起到的作用。     

Algebraic properties of singular systems subject to decentralized output feedback

This paper investigates algebraic properties of decentralized singular systems (DSSs) under local static output feedback. New concepts of the geometric multiplicity (GM) of the finite decentralized fixed mode (DFM), the decentralized output feedback variable polynomial (DVP), and the finite decentralized output feedback cycle index (DCI) of the DSS are defined. The formulas for determining the GM and the DCI are given in terms of the DFM and the system matrices. It is shown that almost any decentralized output feedback can make the zeros of the DVP (i.e., the closed-loop poles that are variable) distinct and away from any given finite set in the complex plane. It is also shown that the finite DFM of the DSS are those uncontrollable and/or observable finite modes of the closed-loop DSS through any single channel. Finally, the minimal number of the inputs and outputs that guarantee the finite modes of the closed-loop DSS controllable and observable is shown to be the finite DCI of the DSS. An illustrative example is provided.     

基于身份的一次性公钥分析与重构

针对一种基于身份一次性公钥的构造方案给出2种攻击方法,指出其是可伪造的。基于超奇异椭圆曲线并利用一般椭圆曲线签名算法对基于身份的一次性公钥方案进行重新构造,新的构造方案能够抵抗伪造性攻击,是安全高效的。由于用户每次可以使用不同的公钥,方案可用于解决Internet通信中的匿名认证问题,实现用户隐私的有效保护。     

基于CIS的产品形象识别系统探究

本文针对产品形象识别系统在塑造企业形象上的重要作用,探讨了产品形象的构成,以及产品形象和企业形象密不可分的关系,就目前企业中所存在的问题进行了分析,并就如何创造出好的产品形象提出了意见和建议。     

一个可追踪身份的基于属性签名方案

基于属性的签名(attribute-based signature,简称ABS)方案可以隐藏签名者的身份.为了防止签名者滥用签名,Escala,Herranz和Morillo提出了一种可追踪签名者身份的基于属性签名方案(EHM-ABS),其中使用了自同构签名,并多次使用了非交互证据不可区分(non-interactive witness indistinguishable,简称NIWI)的证明.在Boyen和Waters的基于ID的紧致群签名方案的基础上,在标准模型下提出了一种可追踪身份的ABS方案.在颁发属性私钥时嵌入签名者的身份,并对身份使用比特加密的NIWI证明来实现可追踪性.与EHM-ABS相比,当声明的属性集合的阶大于ID的比特长度的1/4时,该方案减少了使用NIWI证明的次数,且无须使用自同构签名.该方案的安全性基于子群判定假设和CDH假设.