竖直窄矩形流道液泛研究

为了研究窄小流道内气液两相逆向流动问题,以空气-水为工质,对竖直窄矩形流道内液泛过程及液泛特征点进行了实验研究和理论分析,并与传统流道液泛进行了比较.结果表明,竖直窄矩形流道内液泛起始点符合Wallis关系式,与传统流道液泛起始点以压差突变进行判断不同,窄矩形流道内液泛起始点的判断以有水被携带出流道为标志.窄矩形流道内完全携带点与水流量大小、实验段入口条件无关,只与气体流量大小有关;流向反转点与试验段壁面干燥程度有关,与水流量大小及气体入口条件无关.     

(Gd2O3)x（ZrO2）1-x（x=0.05-0.15）电解质材料的电导及其分子动力学模拟

为了探讨作为固体氧化物燃料电池电解质材料的可行性,采用交流阻抗谱研究了(Gd2O3)x(ZrO2)1-x(x=0.05-0.15)固体电解质材料的晶粒电导率,并通过分子动力学方法模拟了Gd2O3掺杂ZrO2固体电解质材料的动力学行为,计算并分析了温度和Gd2O3掺杂量对体系离子传导性能的影响.实验和模拟结果均表明,升高温度能明显增强离子电导性能.当Gd2O3掺杂量为8 mol%时,材料的电导性能取得最优值.     

基于网络的模拟电路虚拟实验系统研究

虚拟实验系统研究是以计算机技术为核心的现代高新技术,利用该技术建立远程虚拟实验室,增加远程网络实验的环节,从而适应基于网络发展的需要.本文对模拟电路在线虚拟现实实验系统进行了研究,运用虚拟现实技术,对于实验的各项调用模块进行了设计,并且通过该技术建立虚拟实验室,增加实验的环节,从而适应基于网络运用的需要.     

有限元软件ANSYS在建筑结构计算中的应用

分析了ANSYS软件的主要特性及其求解步骤,结合案例,探讨了ANSYS在建筑结构受力计算的应用,体现了有限元软件在结构计算机中的优越性。     

北京王府井步行商业街景观环境设计探析

通过对北京王府井步行商业街景观环境现状进行研究分析,归纳总结出王府井步行商业街景观设计应遵循的原则,并且提出对王府井步行商业街景观环境设计的对策：突出历史文化的主题,构建绿色、和谐的街道形态,加强街道景观的维护管理,从而对王府井步行商业街景观环境进行更为良好的营造,提升王府井步行商业街景观环境的质量.     

一种基于PKI的物联网安全模型研究

针对传统EPC( Electronic Product Code)网络架构中对EPC数据安全性考虑不足以及访问控制具体实现难度较大等问题,提出一种基于PKI的改进的EPC网络模型.模型在传统的EPC网络架构的基础上引入一个经过简化的轻量级的PKI模块,实现通信过程中的身份认证和加密传输等服务.同时改进用户与EPCIS信息服务器的交互流程,引进可信中间服务层(TM-server)实现对通信过程的访问控制,返回给用户的数据经过密钥加密并由TM -server进行转发,以达到EPCIS服务器对用户隔离以及可信传输的目的.最后尝试引进RBAC模型,经分析表明本架构很好地实现了对EPC数据的访问控制,提升了EPC网络的安全性.     

基于选择性集成的最大化软间隔算法

当前,boosting集成学习算法研究主要集中于最大化弱学习器凸组合的间隔或软间隔,该凸组合几乎使用了生成的所有弱学习器,然而这些弱学习器间存在大量的相关性和冗余,增加了训练和分类过程的时空复杂度.针对这一问题,在LPBoost基础上提出了一种选择性boosting集成学习算法,称为SelectedBoost.在每次迭代生成新的弱学习器以后,通过计算新生成的弱学习器与已有弱学习器的相关度和差异度,并结合当前集成的强学习器的准确率来判断是否选择该弱学习器.另外,当前的一系列boosting算法(如AdaBoost,LPBoost,ERLPBoost等),本质上是基于已生成的1个或者多个弱学习器来更新样本权重,但与弱学习器相比,强学习器更能代表当前的决策面.因此,SelectedBoost通过在带约束的间隔最大化问题中引入更加严格的强学习器边界约束条件,使得该算法不仅参考弱学习器边界,同时还参考已生成的强学习器来更新样本权重,进而提高算法的收敛速度.最后,与其他有代表性的集成学习算法进行实验比较,结果表明,该方法在收敛率、分类准确性以及泛化能力等方面均具有比较明显的优势.     

基于虚拟仪器的心音采集与分析系统设计

开发了一种新型的电子心音信号采集与分析系统,该系统以心音传感器和计算机自带声卡为基础,实现了心脏听诊从传统单一的"听"转变为可视、可听的多角度分析,结合LabVIEW和Matlab强大的数据分析能力实现了心音信号的采集、去噪、保存、分析等功能,可作为临床心脏诊断的辅助设备。     

结合SURF描述符和广义近邻图的图像配准算法

针对传统互信息配准方法计算量较大且未利用图像空间信息的缺点,提出了一种结合SURF描述符和广义近邻图的图像配准算法。该算法用SURF从图像中提取尺度空间特征点并获得特征点描述子,然后用广义近邻图来估计Rényi熵与互信息。该算法结合了SURF描述子的鲁棒性和广义近邻图估计Rényi熵的高效性。实验结果表明,对于真实遥感图像,该算法在配准准确度、鲁棒性和速度上都明显优于几种传统配准方法。     

社交网络隐私保护中的随机算法

提出了一种基于高斯随机乘法的社交网络隐私保护方法.该算法利用无向有权图表示社交网络,通过高斯随机乘法来扰乱其边的权重,保持网络最短路径不变并使其长度应与初始网络的路径长度尽可能接近,以实现对社交网络的隐私保护.从理论上证明了算法的可行性及完美算法的不存在性.采用这种随机乘法得到的仿真结果符合理论分析结果.