一种远程证明协议转换模型及通用安全协议研究*

在对现有的远程证明技术进行分析研究的基础上,提出了一种远程证明证据传输的通用方法,该方法利用协议转换代理模块将不同的证明信息通过对偶的方式转换为通用的证明信息,并且利用所设计的通信协议进行安全传输。该方法解决了远程证明中不同证明信息传输的通用性问题,并且保障了远程证明信息在传输过程中的机密性和完整性。     

基于Online Judge与ACM_ICPC模式的课程探究

通过对语言程序设计类课程教学和学生学习的种种观察,发现了一些问题和不方便之处,又对发现的问题和不方便作了综合分析,采取了Online Judge、ACM/ICPC与课程教学的发展方向。实践表明,该模式有效的提高学生的水平,改善学生语言类课程的设计思想,促进学生提高了自己的程序设计能力。     

在市政工程基坑开挖过程中信息化监测的应用探究

文章首先简要阐述了市政工程中基坑信息化监测的目的及主要内容,并在此基础上依托工程实例对信息化监测在市政工程基坑开挖中的应用进行论述。期望通过本文的研究能够为同类工程提供借鉴参考。     

松辽盆地北部双城地区白垩系营城组—登娄库组石油勘探突破及地质意义

基于钻井地质、地球化学、地球物理和生产测试资料,采用含油气系统研究方法,对松辽盆地北部双城地区白垩系营城组—登娄库组含油组合烃源岩、储集层、盖层特征以及烃类生成、圈闭演化和石油充注过程进行剖析。研究表明,研究区烃源岩分布在营城组,有机质主要来源于低等水生生物和藻类,丰度达到优质生油岩级别;原油具有轻质、高凝固点和高蜡的特征,与营城组烃源岩具有良好的亲缘关系。储集层包括登娄库组砂岩和营城组砂砾岩两套;直接盖层为登四段泥岩。石油于姚家组—嫩江组沉积期生成,分别于嫩江组沉积期和古近纪—新近纪聚集成藏。圈闭经历了营城组沉积末期、泉头组沉积末期和嫩江组沉积末期3期演化,形成构造和构造-岩性两类油藏。稳定的构造背景、良好的生储盖组合、近距离运移、晚期充注为油藏形成的有利因素。     

基于规则的土壤数据校验模型研究与实现①

数据校验是数据挖掘与知识发现中的重要一环。我国土壤观测数据由于台站观测人员上网条件、观测地记录不便以及需要适当的数据预处理等原因,无法实行在线入库,一般借助于Excel等软件来记录中间结果,再提交土壤分中心,这样的记录过程经常引入不必要的错误。提出了一个基于可定制规则库的土壤数据校验模型。模型主要包括数据格式转换模块、权限管理模块、元数据管理模块、重复记录去除模块、数据校验模块及规则定制与解析模块。低侵入式的轻量级设计,使得在大大减轻数据校验人员工作量的情况下,原有的数据填报流程不需要改变。可定制规则使得模型易于扩展。     

基于时间放大的光盘抖晃测试系统设计

利用TIA(时序分析仪)或其它模拟方法来测量光盘的抖晃存在成本高、灵活性差、稳定性低等不足,而在实际的光盘生产测试过程中,更需要一种升级扩展方便、性价比高的测试设备。在粗糙脉宽检测方法的基础上,引入时间放大电路,成功地设计出一套以FPGA为核心,基于PCI Express总线的抖晃测试系统;实验表明,该系统具有结构简单、精度高、设计灵活、成本低等特点,在光盘测试和抖晃特性研究方面具有较好的应用价值和一定的市场前景。     

氧化时间对钛合金钻杆微弧氧化膜层结构和性能的影响

采用脉冲直流微弧氧化方法在钛合金钻杆表面制备了不同氧化时间下的TiO_2陶瓷膜层,用扫描电镜、X射线衍射仪、显微硬度计、球盘摩擦试验机及电化学工作站等分析了膜层的形貌、结构、组成以及膜层的硬度、摩擦磨损性能和耐蚀性。结果表明,随着氧化时间的延长,膜层的厚度增加,但膜层的硬度、耐磨性和耐腐蚀性先增加后降低。经不同氧化时间处理后,膜层的相结构主要由金红石型TiO_2和锐钛矿型TiO_2组成,此外还含有少量的Al2TiO5晶体和SiO_2非晶态。微观形貌分析表明,随着氧化时间延长,膜层表面粗糙度延长。在本实验条件下,当氧化时间为40min时,微弧氧化膜层的综合性能较好。     

带余热回收的CO2车用热泵系统实验研究

本文研制了一套具有串联式余热回收功能的CO₂热泵系统,并在标准焓差台中实验研究了不同工况参数对系统低温制热性能的影响。结果表明：双热源余热回收系统(空气热源和电机热源)的性能优于单空气热源系统,双热源模式可以优化系统参数,提高系统制热量与COP,扩大热泵系统低温工作范围。在环境温度为-20℃时系统切换至双热源模式后的制热量及COP分别提高18.9%和5.9%。低温环境下使用双热源模式优势显著,随着室外温度由-5℃降至-20℃,开启双热源模式后制热量的增加率由4.3%增至18.9%,COP的增加率由4.3%增至5.9%。提出低于-5℃的环境温度是使用余热模式的最佳温度范围,为CO₂车用热泵系统的实际应用提供指导。     

一种高效的多层和概化关联规则挖掘方法

通过对分类数据的深入研究,提出了一种高效的多层关联规则挖掘方法:首先,根据分类数据所在的领域知识构建基于领域知识的项相关性模型DICM(domain knowledge-based item correlation model),并通过该模型对分类数据的项进行层次聚类;然后,基于项的聚类结果对事务数据库进行约简划分;最后,将约简划分后的事务数据库映射至一种压缩的AFOPT树形结构,并通过遍历AFOPT树替代原事务数据库来挖掘频繁项集.由于缩小了事务数据库规模,并采用了压缩的AFOPT结构,所提出的方法有效地节省了算法的I/O时间,极大地提升了多层关联规则的挖掘效率.基于该方法,给出了一种自顶向下的多层关联规则挖掘算法TD-CBP-MLARM和一种自底向上的多层关联规则挖掘算法BU-CBP-MLARM.此外,还将该挖掘方法成功扩展至概化关联规则挖掘领域,提出了一种高效的概化关联规则挖掘算法CBP-GARM.通过大量人工随机生成数据的实验证明,所提出的多层和概化关联规则挖掘算法不仅可以确保频繁项集挖掘结果的正确性和完整性,还比现有同类最新算法具有更好的挖掘效率和扩展性.     

基于矢量模型的语音线性预测研究

研究语音参数线性预测的并行处理问题。通过把语音源序列的相邻样本分组能够构成一个均方差平稳的语音向量自回归序列,在Hilbert空间中运用正交投影原理导出具有高度并行处理能力的一预测编码策略,由此可推出参数线性预测的并行处理自适应算法。同传统格型算法相比,这种算法的计算复杂度及存贮量有明显改善。最后通过仿真运算检测了算法的性能。