基于小波神经网络的无线电引信目标识别新方法

设计了基于小波神经网络的无线电引信目标识别新方法.根据无线电引信回波多普勒信号功率主要集中在低频部分的特点,对淹没在噪声中的无线电引信同波信号进行小波分解,提取在不同频带内信号能量作为特征,用小波神经网络对目标进行检测.针对不同信噪比,对某典型无线电引信回波信号进行定量研究,实验结果表明该方法处理信号信噪比达-7 dB.     

中国碳排放增长的宏观因素及可持续增长模式选择

基于1990～2007年时间序列数据,通过构建碳排放与经济增长各宏观因素关系的C-D函数模型,分析得出:技术进步、最终消费支出、资本形成总额、货物及服务净出口对我国碳排放年增长率的贡献额,最终消费支出和技术进步对碳排放增长有抑制效果.根据这一结论,将我国经济发展分为"高增长,高效率","低增长,低效率","低增长,高效率","高增长,低效率"4种发展模式.由于消费和技术进步是拉动经济增长的强大动力,因此扩大内需和促进技术创新是我国实现可持续发展的必然途径.     

水热温度对玻璃纤维增强HAp-CS涂层的影响

为了制备出结合强度较好的生物涂层,采用水热电泳法在碳/碳复合材料表面成功制备了玻璃微纤维增强的羟基磷灰石——壳聚糖(g(f)/HAp-CS)复合涂层,用x-射线衍射仪、透射电子显微镜、扫描电子显微镜、能谱分析仪、红外傅里叶变换分析仪等测试手段对涂层进行了测试和表征,主要研究了水热沉积温度对复合涂层中HAp晶相和涂层显微结构的影响以及HAp涂层的沉积动力学.结果表明:采用玻璃微纤维增强的HAp-CS涂层,致密性和均匀性有了很大提高,显著减少了复合涂层表面的裂纹;随着水热温度的升高,涂层中HAp的衍射峰逐渐增强,表面形貌得到了有效改善,涂层的致密性和均匀性显著提高;涂层的沉积速率随水热温度的升高而加快,其沉积活化能为14.63kJ/mol.     

冻结方式影响试样内部结构变化的CT研究

利用CT技术可以在不破坏土体结构的情况下,连续不间断的观测到土体试样内各局部区域参数的变化.研究了两种粉质黏土试样分别以不同冻结方式进行冻结,并对试样进行了无损CT扫描,比较了冻结前后的CT数变化,由此定量得到试样内部各区域含水量和干密度的变化程度.结果表明:对于初始均匀的试样而言,不同冻结方式,对试样冻结后其内部含水量和干密度的变化的影响程度及趋势是不同的,比较而言,轴向冻结方式对冻土试样内部含水量的变化影响要小于径向冻结方式.     

基于C/S和B/S模式下的物资采购信息管理平台建设

本文提出构建基于C/S和B/S模式下的物资采购信息管理平台建设思路,通过剖析现行物资采购业务管理存在的问题,结合已有信息化建设现状,从系统的总体架构、系统业务功能模块设计、应用的效果等方面进行了详细介绍和论述。     

无线传感网中基于LEACH的节能方案

节能技术是目前无线传感网研究的热点问题。文中基于LEACH提出了一个新的无线传感网的节能方案MIMOLEACH。在方案中,簇与簇之间,簇与源节点之间传递信息是通过MIMO协作通信来完成的。与传统现有的方案相比,文中设计提出的方案的区别在于：在无线传感网选择簇头节点和协作节点的过程中,每个节点的位置和剩余能量都会被考虑进来。综合信道情况和目标分组差错率等多种因素,将最终确定参与协作通信的节点个数。将MIMO-LEACH与传统方案比较后发现,新方案在节能方面有所提高。     

RISC-V架构芯片实现的无线触控系统

本文介绍了一款基于RISC-V架构芯片实现的无线触控系统方案,本方案实现了将触控芯片的触控I2C信号实时通过蓝牙BLE信号上传,具备集成度高、性价比高、传输稳定、传输距离远、兼容性好等优点.经测试,该方案完美实现了触控信号的无线传输,实现了在手机、电脑周边系列触摸产品的友好交互.     

程序调试中的树形结构演变可视化模型

树形结构作为一种非线性数据结构,在程序执行过程中的演变过程较为抽象,尤其是在对其进行加工型操作时,容易发生内存泄漏。针对编程初学者难以掌握树形结构的逻辑演变过程,以及在程序中发生内存泄漏错误时调试较为困难的问题,文中提出了一种对程序调试过程中树形结构的演变过程进行可视化呈现的处理模型TEVM(Tree Evaluation Visualization Model)。针对单个可视化程序在调试步骤前和调试步骤后的两个树形结构,设计了一种将树形结构转换为线性表示的结构对比算法,得出了它们的包括泄漏树在内的结构差异;同时设计了一种树形结构布局方法,并计算它们的布局差异。根据结构差异和布局差异生成可视化演变序列,调用绘图引擎对该序列进行解析和执行,从而完成对树形结构及其演变过程的动态、平滑和直观的可视化呈现,帮助编程初学者快速理解树形结构相关程序的执行过程,提升调试效率。将TEVM模型集成于一个面向编程实训教学的集成开发环境原型Web AnyviewC中,取得了较好的应用效果。     

结合CNN和Catboost算法的恶意安卓应用检测模型

针对恶意安卓应用程序检测中存在的特征维度大、检测效率低的问题,结合卷积神经网络CNN良好的特征提取和降维能力以及catboost算法无需广泛数据训练即可产生较好分类结果的优点,构建一个CNN-catboost混合恶意安卓应用检测模型。通过逆向工程获取安卓应用的权限、API包、组件、intent、硬件特性和OpCode特征等静态特征并映射为特征向量,再在特征处理层使用卷积核对特征进行局部感知处理以增强信号。使用最大池化对处理后的特征进行下采样,降低维数并保持特征性质不变。将处理后的特征作为catboost分类层的输入向量,利用遗传算法的全局寻优能力对catboost模型进行调参,进一步提升分类准确率。对训练完成的模型,分别使用已知和未知类型的安卓应用程序数据集作实际应用测试。实验结果表明CNN-catboost模型调参用时较少,在预测精度和检测效率上也展示出较为良好的效果。     

进程安全保护技术综述

进程安全保护是信息安全领域的一个研究热点,可以应用于计算机安全系统、网站保护、杀毒软件自保护、数字产权保护等方面.在信息安全研究的背景下,总结了进程所受到的威胁,包括软件和硬件方面的威胁;结合实际案例对进程安全保护技术从硬件和软件方面进行了详细分类,分析了每种技术的特点和不足;指出现在研究存在的问题,并展望了未来关于进程安全保护的研究方向和重点.