CJ18．2tex赛络纱的生产实践

阐述了赛络纺纱技术的原理,探讨了F1510细纱机改造赛络纺的方法,优选了工艺参数．试验结果表明,在相同的配棉条件下,CJ18．2tex赛络纱的条干、粗细节、强力和毛羽均优于相同线密度的传统环锭纱．     

军用仿真中基于Web CMS的仿真资源管理机制研究

在Web CMS(web content management system)研究的基础上,针对军用仿真环境中仿真资源数量庞大、种类繁杂、存储形式多样的特点,面向仿真资源管理的需求对其管理机制进行必要扩充,设计了开放可扩展的存储模型,提出并实现了基于Web的仿真资源管理机制.以作战仿真环境下的仿真资源为例,实现了对各种仿真资源的有机管理,提高了仿真资源的互操作性、可重用性.实际应用表明,该系统具有良好的可扩展性、清晰的层次结构及全局性的资源视图,为上层仿真应用提供高效透明的数据服务,具有灵活的伸缩性和良好的访问效率.     

复杂多源注水系统变频调速优化改进遗传算法

为了对复杂多源注水系统变频调速控制进行更全面的优化,以水量、投资回收期等限制作为约束条件,建立了优化控制数学模型.采用实数编码改进遗传算法对模型进行求解,同时优化出变频调速数量、位置和所有泵的运行参数,给出了处理泵排量以及根据投资回收期确定变频调速数量和位置的方法,大大减少了不可行解的产生,通过调整适应函数,使改进遗传算法具有一定的自适应性,提高了算法的优化性能.通过算例证明了该优化方法的有效性与可行性.     

实用高效的垃圾邮件过滤算法

为了提高电子邮件中垃圾邮件的过滤准确率和效率,以朴素贝叶斯算法和K最近邻（KNN：K-Nearest Neighbors）算法为基础,对传统垃圾邮件过滤算法进行改进,给出邮件的合法属性和非法属性的概念,并提出一种新的分类算法——基于邮件合法属性和非法属性的分类算法（SEASF：Simple and Efficient Algorithm to Spam Filter based on legitimate attribute and nonlicet attribute）。SEASF计算复杂度较低,可适用于大规模场合及邮件的在线过滤。将SEASF算法应用于垃圾邮件过滤的结果表明,该算法可大幅度提高分类精度,分类速度也令人满意。     

InSAR中DORIS基线估计方法的改进

雷达干涉测量中基线估计精度直接影响到合成孔径雷达干涉测量(InSAR)的精度.针对DORIS(the delft object-oriented radar interferometric software)软件采用的基线估计方法,在考虑地球参考椭球半径在不同纬度地区的差异时,分析了基线估计方法的差异,提出相应的改进方法,对干涉影像不同扫描行的基线进行了多参数-多项式拟合,最后使用德国波恩地区的数据进行验证.结果表明:当考虑参考椭球半径在不同纬度差异时,能够显著提高基线估计的精度;而对基线的拟合则可以提高基线估计的速度.     

一种改进的动态遗传Apriori挖掘算法

在经典关联规则算法Apriori的基础上,提出了一种改进的动态遗传Apriori挖掘算法。通过动态遗传Apriori挖掘算法对学生成绩管理数据库中的课程进行分析,找出各课程之间的隐藏关系,得到一些合理、可靠的课程关联规则,从而根据这些规则进行课程的合理设置。实验结果表明,该算法能高效地解决数据挖掘问题。     

基于模糊神经网络的大场景人群密度估计方法 *

提出了一种估计大场景下密集人群密度的方法。该方法根据人类视觉的模糊性原理,认为用模糊集来划分人群密度范围比用确定的方法更符合人眼视知觉的认知方式,利用统计的方法确定灰度共生矩阵各指标对于各个密度类别的隶属函数;设计基于误差反向传播训练算法（BP）的模糊神经网络,计算样本模式对于各个密度类别的隶属度,并根据人群密度变化的时域连续性原理对人群密度范围进行合理估计。实验表明该方法提高了估计精度。     

一种基于扩展UML的企业应用软件PIM模型

针对UML在企业应用软件建模中可用性差和效率低的问题,提出一种基于扩展UML的企业应用软件PIM模型.通过对企业应用软件特点的分析,建立了一个以业务对象为中心的多视图集成PIM模型,对UML进行扩展,在它的元模型中增加了描述企业应用软件PIM模型中的概念及其之间关系的元类、版型和标记,并采用包对这些概念和关系进行不同视点的划分.基于扩展UML的企业应用软件PIM模型通过业务对象的丰富语义实现了UML中各种图之间基于语义的集成,改善了UML的可用性,提高了企业应用软件的建模效率.结果表明:通过实际案例验证了该模型的可行性和有效性.     

基于改进的PSO算法的神经网络相关性剪枝优化*

针对传统的神经网络训练算法收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出了一种基于改进的分期变异微粒群优化算法（SMPSO）的神经网络相关性剪枝优化方法。SMPSO在初期使适应度过低的微粒发生变异,在后期使停滞代数过高的个体极值和全局极值发生变异,后将SMPSO用于优化神经网络相关性剪枝算法。实验结果表明,该方法与采用BP算法及标准PSO算法进行相关性剪枝相比,在训练收敛速度、剪枝效率及分类正确率三方面都有较大提高。     

“舒特”攻击行动描述与效能评估探要

文章基于UML概念建模语言对“舒特”攻击行动进行了形式化描述,构建了“舒特”攻击行动效能评估指标体系,运用模糊层次分析法对“舒特”攻击行动的效能进行了评估,同时给出了应对“舒特”攻击的建议。