一种便携式室内空气质量快速检测仪设计

设计一种涉及室内甲醛（ HCHO）、氨（ NH3）和苯（ C6 H6）三种有害气体浓度的便携式快速检测仪。该仪器采用新型电化学传感器与基于FPGA的新型高精度信号处理电路得到对应气体的初始浓度值,并结合室内环境气压和温湿度实时监测情况,修正初始浓度值,对浓度超标气体进行声光报警。该仪器具有检测速度快、精度高和携带方便等优点,为大众家庭实时快速检测室内空气质量提供一种简单可靠的方法与手段。     

p53抑癌基因电化学阻抗传感器研究

基于电化学阻抗技术构建了一种检测p53抑癌基因的电化学传感器.首先利用自组装作用将末端带巯基的探针p53抑癌基因(p53-DNA)固定于金电极表面,根据传感器结合前后电子转移阻抗值的变化,对目标p53-DNA进行了测定.以pH =7.4的5mmol/L K3[Fe(CN)6]-5mmol/L K4[Fe(CN)6]平衡电对溶液作为检测液,检测目标p53-DNA的线性浓度范围为1.0×10-8～ 1.0×10-6 mol/L,其检出限为3.0×10-9 mol/L(S/N =3).对5.0×10-8 mol/L的目标p53-DNA进行11次平行测定,其RSD为3.4％.该传感器制作简单、灵敏高、选择性好,且无需标记,易于操作.     

基于超声衍射时差法的缺陷检测技术仿真分析

采用有限元方法对超声衍射时差(TOFD)检测技术进行分析.首先使用COMSOL有限元分析软件对超声TOFD检测技术建模;而后基于该模型分析超声波的产生、传播和接收过程;最后通过改变模型参数,研究缺陷几何尺寸对超声TOFD检测信号的影响.研究结果表明:超声TOFD信号中直通波、上端衍射波、下端衍射波、底面反射波信号的相位依次变化180°;当缺陷位于工件上表面或下表面时,探头只能接收到四种基本超声信号中的一部分.     

一种基于群组判断离差的偏好集结方法

针对群决策偏好集结中违反Pareto 最优性的情况, 设计一种基于群组判断几何离差的同质性集结方法. 该方法在集结前进行几何离差测试, 以确定个体决策信息的离差水平. 离差较小时, 可基于几何平均集结; 对于离差较大且修正复杂度较高的决策信息, 采用主成分分析(PCA) 从高维决策信息中提取大多数相关信息, 在不依赖主观分析的情况下进行加权集结. 仿真实验表明, 所提出的方法能够在不违背Pareto 最优性的基础上集结离差较大的群决策信息.

     

基于P2P网络的机顶盒VoD系统条件接收机制

近年来,基于对等网络(Peer-to-Peer,P2P)的视频点播(Video-on-Demand,VoD)作为付费网络电视业务的一种新趋势受到了越来越多的关注,然而对等网络自身存在的不稳定性、异构性等缺陷,导致这种系统存在较大的信息安全隐患,从而严重阻碍了其推广使用.基于P2P网络的机顶盒VoD系统条件接收机制分析了现有系统的不安全因素及问题症结,提出了一种适用于P2P网络的VoD系统动态双向条件接收(Conditional Access,CA)机制,通过采用双向认证协议来保证通信双方身份的可靠性.同时在身份认证中可以结合密钥协商,生成用于传输控制字的业务密钥.另外,在简化设计的同时,也进一步提高了系统的安全性.     

改进的计算网格域内实体信任模型设计

传统基于信任域的网格信任模型以自治域内的实体数目作为信任值计算复杂度的唯一参数,安全性较低。在现有计算网格信任模型基础上,提出一种改进的自治域内实体信任模型,将时间衰减和惩罚因子引入到模型中,建立GSP对用户的直接信任度和推荐信任度计算模型,通过仿真实验验证其具有更高的抗Whitewashing攻击能力。     

汉语复合名词语义信息标注词库: 基于生成词库理论

复合名词分析一直是语言研究和自然语言信息处理中的一个重要问题,涉及未登录词的识别、自动释义以及词典编纂等。生成词库理论是目前较新的一种语义学理论,我们拟利用该理论对汉语复合名词进行语义信息标注,建立一个词库。该文首先介绍了这一词库的标注框架,然后通过对“纸”、“石”构成的复合词的对比分析,展示了这一词库在复合名词构词、语义研究中的应用。研究结果显示,物性角色、自然类和人造类是非常重要的语义信息,能揭示复合名词构词和语义的一些模式和规律。     

基于Qt4/VS2010平台的自动测试系统

主要研究Qt4和Microsoft Visual Studio 2010作为平台的自动测试工具的开发,分析软件需求和实现方法.针对测试软件所涉及的数据处理流程,详细介绍了实现方法和步骤,并对不同的功能模块加以分析,完成软件设计和开发,最终实现了提出的自动化测试的需求.     

大数据时代勘探云建设模式探索

按照大数据定义,油气勘探数据处理工作显然是一种大数据应用模式,而作为油气勘探核心工作平台的勘探云计算中心,其建设目的首先是为了满足企业内部业务数据处理工作需求,在确保计算力分享和协同工作的基础上,勘探云更注重数据存储、数据管理以及数据应用业务的支持,对照一般公用云建设模式,勘探私有云建设具备其独特的建设模式。笔者企业结合自身特点,对照当前大数据应用需求开展勘探私有云建设工作,取得了一定的效果,对企业主营业务的支持效果明显。     

基于Hadoop的用户搜索行为分析

用户搜索网页行为的分析是目前信息搜索的研究的热点,本文针对云计算中的并行计算搜索存在的检索速度慢,效率低等缺点提出了一种基于Hadoop海量用户搜索网页行为的方法,该方法主要是在网页PageRank算法的基础上,将用户影响因子,时间向量和网页相关性因素加入到算法中,使得改进后的PageRank算法得到了提高,进一步提高用户搜索网页行为的效率,实验中通过使用优酷实验室中的查询日志分析证明了本文的算法具有良好的效果,并对云计算中的用户行为分析具有一定的指导意义.