基于混沌动态搜索的数字图像加密算法

利用了混沌系统的伪随机性和遍历性,提出了一种新的两个一维混沌映射的动态查找表的数字图像加密算法.该算法在加密过程中,一个混沌映射作为干扰源,克服了单个一维混沌系统周期短、精度低的缺点.同时引入了反馈,动态的改变查找表,克服了静态查询密丈分布不均匀缺点.理论分析与实验结果表明,该算法的安全性明显增强,加密速度也有所提高且对已有的攻击方法有了更强的抵抗能力.     

号子声声安装忙

“一、二、起……一、二、起……”连日来，在贵州盘江煤电集团公司土城矿一、二段矸石系统工程安装改造现场，一浪高过一浪的号子声清脆响亮，密密麻麻的人群攒足了劲头，正把胶带一寸一寸地拉到支架上，然后再沿支架一寸一寸往下铺设。土城矿一、二段矸石山改造工程是今年盘江煤电集团公司和土城矿的重点工程，     

超支化聚合物在树脂改性中的应用研究进展

超支化聚合物因其独特的结构和性能特点,已在众多领域得到应用,特别是在树脂改性中的研究发展迅速。综述了超支化聚合物作为树脂改性剂在聚乙烯、聚丙烯、聚苯乙烯、聚氯乙烯、聚碳酸酯、尼龙6等热塑性树脂和环氧树脂、不饱和聚酯树脂、乙烯基酯树脂等热固性树脂中的应用研究进展,超支化聚合物可作为热塑性树脂的加工助剂、流变学改性剂、增容剂或增强剂以及热固性树脂的增韧剂。同时对超支化聚合物在树脂改性中的应用研究方向做出了展望。     

端基对超支化聚合物改性环氧树脂性能的影响

研究了分别具有羟端基和环氧端基的脂肪族超支化聚酯对双酚A环氧树脂/酸酐固化体系力学性能及热性能的影响,分析对比了两种不同端基超支化聚酯改性环氧树脂浇注体性能时机理上的差别。结果表明,在相同含量和代数时,具有环氧端基的超支化聚酯能更好地提高环氧树脂浇注体的力学性能,同时还使玻璃化转变温度有所提高。分析发现,这是由于环氧端基的存在使得超支化聚酯与树脂基体有很好的相容性,从而有利于形成合适的第二粒子分散相,表现出比羟端基超支化聚酯更好的改性效果。     

煤田三维地震采区小断层解释方法及应用

在煤田三维地震采区,现代机械化综采系统的生产能力和效益在很大程度上依赖于对小断层的精确解释.介绍了煤田三维采区小断层的3种解释方法:彩色变密度剖面识别法、连续的多线对比识别法、断层立体解释法.以山西省寺河煤矿为例,对这3种解释方法进行了详细的解剖.研究表明,彩色剖面显示技术、倾角控制下的相干体技术,配合断层立体解释技术和连续多线对比识别技术,可以较精确地解决煤田三维采区小断层的预测问题,为煤矿安全高效生产提供技术支持.     

基于Hénon映射的块加密算法

利用Hénon映射,提出了一个使用多动态S-box的块加密算法.使用Hénon映射,生成多个动态S-box,对各个数据块加密、解密时,按照一定规则选择其中一个变换函数(S-box).对文本、图像、音频等不同格式的文件进行了加密与解密处理,分析了密码系统的安全性.实验表明,算法具有较高的安全性,加密速度较快,且对差分和线性密码攻击具有较强的抵抗能力.     

油田注水QCGL-Ⅲ型磁性过滤器的研制与应用

由于管道不断锈蚀导致油田注水污染,严重影响了注水效果。QCGL-Ⅲ型磁性过滤器将磁分离技术应用于油田注水领域,利用高矫顽力NeFeB永磁体做磁场源,采用特殊的磁路结构,能方便地实现过滤和排污2种状态的转换。现场试验表明：QCGL-Ⅲ型磁性过滤器磁性杂质去除率达到80%,能明显改善水质,提高注水量。     

利用n维参数L系统构造超复数空间广义M-J集

利用n维参数L系统描述了超复数空间广义Mandelbrot集和Julia集,给出了描述算法和实验所得图形,并对四元数广义M-J集的动力学特征进行了理论上的分析和探讨.经过实验发现,四元数广义M-J集在保留了复平面M-J集特征的基础上,还有一些特殊的性质,如广义M集在三维虚轴截面上的拓扑结构等同于球体,四元数Julia集在参数c同模同实部的情况下保持着结构的一致性.实验结果表明,n维参数L系统字母表较为简洁,包含信息量大,可以有效的描述诸如广义M-J集和四元数广义M-J集的分形集.     

单向耦合混沌同步及其在保密通信中的应用

采用单向耦合同步法,利用Lyapunov稳定性定理、全局同步法及最大Lyapunov指数法分别对Lorenz系统、变形耦合发电机系统及超混沌Chen系统的自同步进行了研究.为适用于混沌保密通信,使用单路信号实现了驱动系统与响应系统的同步,并给出将超混沌Chen系统的自同步用于混沌掩盖保密通信的具体例子.数值模拟验证了所给方案的有效性.     

基于覆盖聚类的TS模糊神经网络热工对象建模

热工过程具有非常复杂的动态特性以及强耦合、大延迟和不确定等特征。控制过程需要较为精确的模型,但是常规的建模往往并不能满足要求,因此提出一种改进型的TS模糊神经网络建模方法。首先基于一种覆盖聚类算法对离线数据进行分类,初步得到模糊神经网络的前件和后件参数,再利用卡尔曼滤波算法调整后件参数和动态梯度算法调整隶属函数的宽度和中心,最后把得到的前件参数和后件参数进入在线网络,若进入网络的实时数据不属于所有的类,则应增加聚类中心和规则。