基于Outlook的支持BASE91编码邮件的实现

目前广泛采用的编码方法是Base64,其编码效率达到75%,而由何大可教授提出的一种新编码方法:Base91将进一步减少数据扩展率,使编码效率增加到81.25%.推广Base91在实际中使用,便可大大节省网络带宽.通过监控Outlook2003的发送流程,反汇编其关键文件,查找到与编码有关的函数地址,通过替换目标编码函数地址为Base91编码地址从而达到应用Base91编码的目的,开发出一个具有Base91编码功能的Outlook2003插件包.     

超球体多类支持向量机理论

目前的多类分类器大多是经二分类器组合而成的,存在训练速度较慢的问题,在分类类别多的时候,会遇到很大困难,超球体多类支持向量机将超球体单类支持向量机扩展到多类问题,由于每类样本只参与一个超球体支持向量机的训练.因此,这是一种直接多类分类器,训练效率明显提高.为了有效训练超球体多类支持向量机,利用SMO算法思想,提出了超球体支持向量机的快速训练算法.同时对超球体多类支持向量机的推广能力进行了理论上的估计.数值实验表明,在分类类别较多的情况,这种分类器的训练速度有很大提高,非常适合解决类别数较多的分类问题.超球体多类支持向量机为研究快速直接多类分类器提供了新的思路.     

论和谐居住环境设计

居住环境的水平是一个国家经济发展、社会进步、文明与落后的重要标志。随着我国经济的快速发展和人们生活水平的不断提高,营造舒适、温馨的住居环境已经成为时代要求,本文以和谐为主题,来论述居住环境的设计思想与理论研究,从而促进我国居民居住环境空间质量的提高和发展,实现真正意义上的美化生活、美化环境。     

嵌入式环境下HASH算法的效率分析

在WinCE嵌入式系统环境下对各种HASH系列算法(MD2、MD4、MD5、SHA-1、SHA-256)进行了效率测试和分析.在大量的对比和对照后,得出了不同平台下不同实现方法的HASH程序效率,为在嵌入式环境尤其是Wince系统下HASH算法的实现和应用提供了很实用且可参照的测试方法和数据.     

基于数据驱动的锂离子电池RUL预测综述

剩余使用寿命预测技术对于锂离子电池的安全使用及维护具有重要意义。由于锂离子电池的长寿命特性以及复杂的非线性退化机制,目前剩余使用寿命预测仍是电池状态预测的难点问题。数据驱动方法不需要考虑电池内部电化学特性,而仅从数据角度出发,是目前主流的预测方法。通过实例介绍了剩余使用寿命概念,分类阐述了各种基于数据驱动的预测方法,并对其优缺点进行了分析。最后,针对现有方法的不足,提出未来需要改进的方向。     

货运列车自适应模型平滑切换及节能优化研究

为了使货运列车运行过程切近实际,提出了一种基于加速度自适应的货运列车质点模型平滑切换方法。首先,建立列车的单质点和多质点模型,基于扰动加速度偏差变化率进行列车多模型的自适应切换研究。然后,为了降低大功率机车牵引电机的工作能耗,引入货运列车牵引控制的多目标和约束条件,建立了多目标优化模型,并提出一种新型的多目标飞蛾扑火(MOMFO)算法用于优化货运列车运行过程。最后,采用HXD1型电力机车牵引50节C80货车作为研究对象,通过仿真验证了所提方法对货运列车牵引电机节能及运行过程优化具有重要意义。     

大布江拼布绣的设计价值及传承开发策略

湖南永兴大布江拼布绣是湘南民间女红艺术的一种典型代表,是湖南非物质文化资源中极具地方传统特色的手工艺类型。文章概述了大布江拼布绣的概况和艺术特色,分别从实用价值、文化价值、审美价值、生态价值角度,分析了大布江拼布绣艺术的设计价值;从人类学、社会学、设计学的不同角度阐明其传承意义,并从文化生态的角度探讨了其创新传承开发策略。     

基于人工蜂群遗传算法的稀疏全聚集成像方法研究

稀疏阵列设计是一种可提高相控阵成像实时性的有效途径。遗传算法能较好解决线性阵列稀疏这种典型的约束优化问题。但此算法的局部搜寻能力较弱,且在后期搜寻效率较差。为此,论文通过构建人工蜂群-遗传算法的阵列稀疏方法,把蜂群寻找最优解的过程引入到传统遗传算法中,增加全局最优解的搜索能力。结果显示,人工蜂群-遗传算法优化后得到的稀疏阵列比遗传算法优化后得到的稀疏阵列具有更高的旁瓣抑制力,阵列的峰值旁瓣水平达到-11.40 dB。而在阈值为-6 dB时,两种算法优化得到的稀疏阵列主瓣宽度都等同于全阵列2.8°的主瓣宽度。最后,论文通过相控阵检测系统在钢轨试样上采集超声信号,利用人工蜂群-遗传算法设计得到的稀疏矩阵进行全聚焦成像。实验结果显示,当阵元数为32的线性阵列在稀疏率达到75%时,稀疏阵列的阵列性能指标分辨率、信噪比与满阵相差不大,但成像效率却提高了53.04%。     

矩形平面超高层建筑横风向气动力谱的神经网络预测

在超高层建筑抗风设计中常发生当平面深宽比较大时,荷载规范建议的横风向风荷载过于保守而高估建筑风荷载和风振响应的现象。利用高频底座测力天平技术,分别在B,C两类风场中对10种不同深宽比（D/B）的矩形平面超高层建筑模型进行风洞试验。采用遗传算法（GA）和误差反向传播（BP）神经网络相结合的方法（GA-BP）对试验得到的横风向气动力谱进行建模研究。用GA对BP神经网络的初始权值和阈值进行寻优,找到最优参数后,再赋值于BP神经网络训练求解问题,并运用k折交叉验证法进行仿真验证,最终获得精度明显高于BP模型的结构横风向气动力谱预测模型,显示GA-BP神经网络横风向气动力模型收敛速度快、泛化能力强。采用本文模型进行预测并和试验数据对比,结果显示,基于GA-BP的气动力模型能够很好地预测未参与建模的横风向气动力谱,采用本文模型和原始风洞数据计算的结构横风向风荷载和风致响应具有很好的一致性,但在较大深宽比时均显著小于现行规范方法结果,显示规范方法结果偏于保守。