基于UML的GXCA认证中心的实现

基于PKI技术,提出了适合高校认证中心（GXCA）的设计思路和体系结构,并在此基础之上使用UML工具对GXCA系统中4个主要子系统的功能进行了分析和设计．     

工程应用型人才研究能力培养

针对如何培养工程应用型人才的研究能力问题,提出基于应用项目设计研究性学习任务,聚焦研究能力设计课程评价体系,运用两阶段评价方法增进学生对研究方法的理解和认知,通过前述三者结合培养研究能力的方法,并结合数据结构课程的教学实践,介绍培养工程应用型人才研究能力的具体举措并说明成效.     

关联规则挖掘中Apriori算法的研究与改进

经典的产生频繁项目集的Apriori算法存在多次扫描数据库可能产生大量候选及反复对候选项集和事务进行模式匹配的缺陷,导致了算法的效率较低。为此,对Apriori算法进行以下3方面的改进:改进由k阶频繁项集生成k+1阶候选频繁项集时的连接和剪枝策略;改进对事务的处理方式,减少Apriori算法中的模式匹配所需的时间开销;改进首次对数据库的处理方法,使得整个算法只扫描一次数据库,并由此提出了改进算法。实验结果表明,改进算法在性能上得到了明显提高。     

基于PKI技术的认证中心研究

PKI技术是目前能够有效地全面解决安全问题的可行方案,本文重点讨论了PKI的核心——CA认证中心。提出了企业级认证中心的设计思路,并详细地描述了该CA的总体结构和设计模型。     

双链式区块链交易监管研究

最近,作为去中心化的分布式帐本,区块链使人们能够在不可信赖的环境中进行安全可靠的交易,慢慢地被应用于各个领域。但是,逐渐出现了一些问题,用户隐私信息泄露,存在非法的交易且缺乏有效的监管,智能合约市场存在漏洞等。针对区块链非法交易,提出了监管链的概念,并建立了可以有效监管区块链交易的交易区块链（TBC）和监管区块链（RBC）双链结构。为了提高智能合约的安全性,进一步在监管链中建立智能合约市场,并设计了用于智能合约功能校验的零知识证明算法。理论和数据分析表明,双链结构具有高效率和可扩展性强。实验结果表明机器学习算法对于区块链交易数据的分类准确性达到95.0%,并证明了零知识证明校验智能合约功能的可行性。     

多元化多业务物联网工程实验室的建设研究

实践教学是整个教学系统中一个不可忽视的重要内容,对培养大学生的创新能力、综合素质意义重大。文章系统地阐述建设多元化多业务物联网工程实验室的必要性和迫切性,通过分析物联网工程实验室建设的目标、原则、设计要点和系统组成,给出一个合理的实验室建设方案和思路,并说明物联网工程实验室承担的教学内容。     

心力衰竭治疗药物的表观遗传药理学进展

心力衰竭（heart failure,HF）是心室收缩和（或）舒张功能发生障碍的一种疾病,又称心功能不全,可由多种因素引起,主要表现为心脏结构和功能的异常改变,并以交感神经、肾素-血管紧张素-醛固酮等系统激活为特征。通过临床观察,心衰患者在药物治疗期间存在极大异质性,因此在实际用药时,除了要考虑一般的环境因素,还要顾及遗传背景,尤其是序列不改变的表观遗传学。目前,有报道认为心衰患者的用药反应和DNA甲基化、组蛋白修饰、microRNA等修饰相关,但涉及该领域的研究还不多见,因此本文就近几年心衰治疗药物的表观遗传药理学进展进行一个较为全面的综述。     

传感器用银纳米材料研究进展

银纳米材料（AgNPs）有着小外形尺寸效应、量子力学尺寸效应、优良电导率、超高的渗透性等独有的物理化学特性,促使其成为制备纳米传感器的理想化材料。应用银纳米材料制备的传感器兼具精度高、响应速度快、外形尺寸小和能在室温下工作等众多特性,是相当有发展前景的传感器。本文概要了多种形貌AgNPs的制备方法及在传感器应用领域研究与展望：（1）零维AgNPs（球形）一般用物理法、化学法和生物合成法;（2）一维银纳米材料主要用作透明化纳米银膜制成的柔性半导体电子元件;（3）二维AgNPs经常用在导电浆料和电子零件中;（4）三维不规则的银微纳材料用于催化和光感应用。故而,调节制备特定形貌和微观结构的AgNPs依旧是科技领域的关键性研究大方向。     

基于改进Apriori算法的入侵检测系统研究

本文在对关联规则挖掘中Apriori算法的深入研究和分析的基础上,发现并指出了该算法存在的不足,改进了在由K阶频繁项集生成K+1阶候选项集时的连接和剪枝策略及对事务数据库的处理方式,它在时间和空间上提高了Apriori算法的效率。根据改进后的算法提出了入侵检测方法,该方法实现了规则库的自动更新,极大地提高了系统的安全性和可靠性。实验结果表明,该方法明显提高了频繁项目集的生成效率,入侵检测系统知识规则库的生成效率也得到改善。     

基于遗传优化BP网络的振动故障诊断

为克服传统BP神经网络存在着容易陷入局部极小点、对初值要求高的缺点,采用遗传算法对BP神经网络的初值空间进行多点遗传优化,得到最佳初始权值矩阵,在此基础上按误差前向反馈算法沿负梯度搜索进行网络学习;同时提出了一种用于BP神经网络遗传优化的染色体浮点编码方法,并描述了作用于染色体上的遗传操作算法。仿真研究表明:遗传BP神经网络的收敛和诊断能力优于传统BP神经网络,可有效运用到汽轮发电机组振动故障诊断中。