最大Lyapunov指数实现局域网流量的预测

由于网络中存在复杂的非线性动力学特性,基于混沌理论,采用最大Lyapunov指数对局域网络流量序列进行预测分析,能够实现较早地预测出网络流量的突变特性.首先,采用相空间重构理论,并结合C-C算法将实际测试的流量时间序列投影到重构的相空间中.然后,计算其最大Lyapunov指数并对最大可预测时间进行了分析,同时对预测算法进行了研究.最后,对实际测试的局域网流量序列分别采用点预测和区间预测方法进行了分析.仿真结果显示,采用点预测方法对流量突变可以进行有效预测,突变越剧烈预测越准确;而采用区间预测可以有效预测流量的变化趋势,但不适用于广域网环境.进一步表明此方法能有效地利用所有数据信息进行预测,预测效果准确、可靠,可广泛的用于网络拥塞和网络攻击中.     

工程车辆翻车时ROPS刚度、斜坡角度和安全带方式对人体损伤的影响

应用有限元与多刚体方法,针对某ZL50型装载机沿30°和45°斜坡翻车过程中司机动态响应进行仿真分析。以人体损伤为评价指标对比分析了不同的翻车保护结构(ROPS)刚度、斜坡角度以及安全带约束方式对司机损伤的影响。结果表明:在能够提供人体生存空间的前提下,ROPS刚度越小,人体受到的损伤越小;斜坡角度的变化影响人体损伤部位;4点式安全带能够有效降低人体头部损伤的几率;安全带形式对颈部损伤影响很小。     

路面质量检测方法及装置

介绍了一种现场道路质量检验方法,利用机械式偏心激振原理,设计了一台移动式激振装置.使激振头产生一定频率和振幅的激振力激打路面,在激振杆上安装一个传感器,可检测出激振头对路面的激打力和频率,根据检测路面相应变形情况进行综合分析,即可检测出路面的质量是否满足设计要求而实现现场检验.该装置体积小,既可作为实验室检测设备,又可在现场进行检验;检测结果完全符合国家标准.     

论人文学科在高校教育中的作用

在高等教育的发展趋势中,人文素质教育越来越被提上日程,因此,高校教育工作者应当树立人文教育的的基本观念,认识到人文学科自身特点或优势,以便在高校教学中收到潜移默化的教育成效。     

基于GHM多小波与自适应颜色迁移的信息隐藏算法研究

文章利用GHM多小波一阶变换后最低分辨率子图的4个分量能量分布特性以及自适应颜色迁移理论中lαβ域对颜色的控制力和自适应颜色迁移公式对象素的修改能力,提出基于GHM多小波变换和自适应颜色迁移理论的信息隐藏算法。算法在LL2中嵌入鲁棒参数,以RAID4方式在LH2和HL2中嵌入隐藏信息,在HH2中嵌入脆弱性标识。算法应用Chebyshev混沌映射和遗传算法改变嵌入信息顺序,提高了信息与载体一致性。实验表明,算法的不可见性平均提高24.43%,鲁棒性提高19.25%以上,且感知篡改能力敏锐。     

基于multi-agents的网络防卫体系中预警定位系统的研究与实现

传统的网络安全措施,如加密认证、防火墙和入侵检测系统等,虽然在保护信息的保密性、完整性、可用性和控制访问方面有一定的效果,但在协同和预警方面依然存在不足.文章提出了1个基于multi-agents的网络安全防卫系统,该系统由协同预警定位系统、协同审计系统、安全隔离系统、事故恢复系统等多个模块构成,模块之间由多个多级分层agents来负责通信任务.系统控制中心的agent server负责控制和协调整个安全体系,制定全网统一的安全控制策略.在该系统中,整个网络被划分成不同级别的分区,建立不同级别的协同预警定位系统,各分区既相互协作,又能够独立自治,通过协作的方式共同维护着整个网络的安全.在IPv6环境下测试的结果表明,该系统可以高效进行预警,IDS的捕获率约为95%、漏报率小于6%、误报率小于7%.     

低压配电柜（箱）安装的质量控制

从箱体质量、安装质量等方面介绍低压配电柜（箱）安装过程中的质量控制,并总结使用注意事项。     

倾角传感器稳定性测试与分析

为了进一步加强产品质量监管,更加全面地了解倾角传感器的稳定性,随机抽取了两款倾角传感器,针对倾角传感器的启动特性、动态特性和稳态特性进行测试与分析.为了更全面地展示出倾角传感器稳定性,结合倾角传感器在设备上面从启动到稳定工作的整个过程,文章给出较为合理的测试方法和步骤,重点分析了倾角传感器启动时的快速稳定性、动作时的动态跟随性和静态时的稳态特性.测试结果表明,动态特性好的倾角传感器启动时会更快地稳定,而稳态特性相对降低.     

仿射投影算法收敛特性随机统计特性的研究

仿射投影算法利用多个输入向量估计自适应滤波器的迭代方向,获得了比较快的收敛速度。在不考虑系统测量噪声的条件下,参数迭代步长等于1,仿射投影算法获得了最快的收敛速度。在此条件下,研究了仿射投影算法收敛性的随机统计特性,分析了仿射投影算法权值误差和权值均方误差的递归迭代方程,获得了仿射投影算法稳定状态的误差。     

基于拟生灭过程的群集机器人任务分配宏观分析与预测

以预测由个体局部规则涌现的全局行为为目的,提出一种新的群集机器人任务分配宏观模型,提供了解系统性能与作为模型参数的群集规模之间关系的分析手段,尤其是该模型对于任务类型和群集规模都没有限制。通过拟生灭过程模型建立系统任务分配动态性的演化方程,首次引入矩阵分析法到群集机器人领域,求解了宏观模型的闭式稳态解,发现了系统任务分配在稳态服从的统计规律。进行了包含上百个机器人的仿真,其结果说明了模型预测与分析的正确性和可靠性。