高校校园网IP地址的编址与管理

高速、可靠、安全的校园网络能够提高学校日常的教学、办公、管理工作效率。而随着学校办学规模的不断扩大,校园网络升级改造成为学校信息化建设的重中之重。从校园网升级改造过程中IP地址的编制及其管理机制进行了论证和设计,同时利用NAT技术和常见绑定技术等多种措施解决IP地址不足问题。该设计方案应用于校园网升级改造中,经过测试与验证,该方案具有可行性和实用性。     

VC精馏的多变量控制

为了得到高纯度的氯乙烯单体和解决不易控制精馏塔操作的难题，对精馏过程的工茹爹教实施了多变量控制方案。通过改造，单体质量分数可达99．99％以上。     

超临界CO_2萃取技术在中草药开发中的应用进展

分析了我国中药发展的形势及其应用新技术的必要性 ,论述了超临界CO2 萃取技术在我国中草药开发中应用的现状及优越性 ,提出了如何应用超临界CO2 萃取技术进行中药开发的对策与展望。     

水热法制备ZrO_2纳米微晶及对乙醇和丁烷气敏性研究

用水热法制备 Zr O2 纳米微晶的平均尺寸为直径 5 nm,长 7.5 nm。由 X射线衍射确认晶相为单斜相。并对其形状和大小进行了透射电镜和激光散射分析 ,结果表明 Zr O2 纳米粒子在水溶液中存在软团聚 ,团聚体平均尺寸约 90 nm。着重研究了 Zr O2 纳米微晶对乙醇及丁烷的气敏性能 ,结果表明用纳米级 Zr O2 粒子制备的气敏元件对乙醇和丁烷有好的气敏性。并且随着纳米粒子尺寸降低 ,对气体敏感性增强     

面向无线认知网络的冗余感知数据消除

在无线认知网络的协作式频谱感知方案中,非授权用户（次要用户）将各自感知到的可用频谱信息转发给邻居节点,作为频谱分配的依据.而实际上,仅有部分数据影响着频谱分配的结果.无用信息的传递不仅产生了大量额外的通信开销,而且在频谱分配过程中浪费了计算资源.这种情况对于频谱资源稀缺的无线认知网络和能量有限的认知终端来说是无法接受的.因此,如何减少无用信息的传递是一个具有重大实际意义的问题.基于skyline查询处理,提出了多目标约束下skychannel查询处理方法,以减少冗余感知信息传递.其基本思想是：将数据空间划分为控制区域、被控区域和自由区域,按照信道的性能参数,将要查询的信道放入相应区域.传输时,直接忽略被控信道的信息而仅传输非被控信道的数据.在保证不影响频谱分配结果的前提下,可以大量降低网络开销,节约用户的计算资源.仿真结果显示,skychannel查询方法在节约查询时间、降低通信开销和计算开销等方面具有优势.     

液化石油气球罐裂纹成因分析与讨论

对两台1500m3液化石油气球罐在用检验中所发现裂纹的成因进行了分析。有限元应力计算和X射线衍射残余应力测试表明,球罐赤道环焊缝位置存在较高的工作应力和焊接残余应力;对典型裂纹中夹杂物能谱分析表明,这些夹杂物是焊渣;在分析球罐现场组焊焊接工艺的基础上,得出焊缝裂纹主要是由于焊接工艺不当所致,进而提出了修复方案。     

云环境下基于神经网络和群搜索优化的资源分配机制

在云环境下,各种闲置资源可以通过池化形成资源池,进而利用虚拟化技术将资源池中的不同资源组合以服务的形式提供给用户使用,因此需要合理而有效的机制来分配资源.针对云环境下资源的特点,将经济学和智能方法相结合,提出了一种基于双向组合拍卖的智能资源分配机制.在该机制中,提出了基于体验质量（quality ofexperience,简称QoE）的威望系统,引入威望衰减系数和用户信誉度,降低拍卖中恶意行为造成的影响,为资源交易提供QoE 支持.对拍卖中的竞价决策,综合考虑多种因素,提出了基于BP 神经网络的竞标价格决策机制,不仅可以合理确定竞标价,而且使价格可以动态适应市场变化.最后,由于组合拍卖胜标确定问题是NP 完全的,因此引入群搜索优化算法,以市场盈余和总体威望为优化目标,得到资源分配方案.仿真研究结果表明,该机制是可行和有效的.     

基于非线性滤波估计的北斗B1 QPSK 信号跟踪方法

复杂环境下的多普勒频移变化及信号功率衰减均会对载波准确跟踪造成影响. 在研究北斗卫星B1 频点信号结构的基础上, 建立以环路中相关积分值为观测量的非线性EKF 模型和UKF模型, 并提出利用滤波估计状态量进行状态反馈控制的方法, 从而解决了载波跟踪环路在高动态及弱信号环境中难以高性能工作的问题. 实验结果表明,状态反馈控制的EKF 模型和UKF滤波模型能准确地跟踪弱信号及高动态下的信号变化, 从而有效控制跟踪误差, 为实现快速准确的载波跟踪奠定了基础.

     

镍磷合金镀液稳定性的探讨

在电镀过程中，含亚磷酸的镍磷合金镀液的ＰＨ值和Ｎｉ＾２＋离子浓度随电镀时间的延长而增大。本文分析其原因，并提出采用不溶性阳极与可溶性阳极配合或交替地使用。可使镀液ＰＨ和Ｎｉ＾２＋离子浓度稳定。     

文本分类中训练集相关数量指标的影响研究

针对训练集对分类性能的影响,从训练集的文本数、类别数以及特征项数这三项数量指标出发进行研究。使用多因素方差分析方法及多种语料库定量探讨该三项数量指标对分类性能的影响规律。结果发现特征项数对分类性能的影响在不同的文本数和类别数时是不同的,分类性能受训练集的这三项指标的交互影响,通过对训练集的这三项指标进行优化,提出了从分类算法、特征项选择法以外提高分类性能的途径。在真实数据上的实验结果表明,该方法可有效提高分类性能。