基于MD5的迭代冗余加密算法

MD5报文摘要算法是一种非常流行的加密方案,是对任意长度的消息提取数字指纹或消息摘要的算法,但是,在计算上难以提供两个具有相同数字指纹的不同消息,并难以由给定的数字指纹推算出相应的消息.基于MD5的迭代冗余加密算法对MD5算法进行了扩展,利用了MD5算法的强大安全性,实现了文件加密、解密和数据完整性保护的功能.     

嵌入式Internet技术研究

嵌入式系统接入Internet的瓶颈在于微控制器(MCU)的速度、存储器容量无法满足现行网络协议的要求。采用不同的接入方式,其实就是以不同的软硬件解决这些问题。文中对常见的接入方式进行了论述,并比较了它们的优缺点。     

低倍数泡沫灭火系统在重油库消防设计中的技术探讨

本文以某电解铝厂阳极工程重油库为例,从泡沫系统的选择、泡沫液的选择、泡沫产生器布置、管道布置等各方面,介绍半固定式低倍数泡沫灭火系统设计的思路及方法。     

MnFe1-xTixP0.63Ge0.12Si0.25（x=0,0.01,0.02,0.03）系列化合物的磁热效应

通过X射线衍射分析(XRD)和振动磁强计(VSM)磁性测量,研究了替代元素Ti替代Fe元素含量的MnFe1-xTixP0.63Ge0.12Si0.25(x=0,0.01,0.02,0.03)系列化合物的物相结构与磁热效应的影响。结果表明:该系列化合物的结构为Fe2P型六角晶系结构,空间群为P62m。主相均为(Mn,Fe)2(P,Ge,Si),并含有少量的第二相(Mn,Fe)3Si相。随着Ti原子替代Fe原子的增加化合物的晶格常数a增大,晶格常数c略有减小,晶胞体积V基本保持不变。随着Ti含量增加居里温度(TC)减小,热滞ΔThys的大小改进不太明显。MnFeP0.63Ge0.12Si0.25的TC为305 K,当外磁场变化为0～1.5 T时最大磁熵变的绝对值为14.8 J.(kg.K)-1。     

降低次氯酸钠漂液PH值及温度对粘胶长丝漂白效果的试验探讨

试验表明,适当降低次氯酸钠漂液的PH值、漂白温度,粘胶长丝的白度、干断裂强度和干断裂伸长率都有所提高,即可改善产品质量又可降低生产成本。     

基于网络核密度估计的河湖人类活动热点区域识别

以里下河中部地区湖泊群为研究范围,选择研究区内2017—2020年间由遥感监测发现的人类活动变化点数据,基于网络核密度估计的方法识别研究区内人类活动现象的高发区域、高发河段。结果表明,变化点的分布与变化点的类型、周边养殖业发展程度、土地类型有关。此外,网络核密度估计方法在应用于河网内部热点识别时,其结果比平面核密度估计更符合实际情况。     

近60年固城湖湖泊面积时空变化特征及其驱动力分析

研究基于20世纪60年代至21世纪20年代不同时期卫星影像,提取7期固城湖湖泊面积,结合气象和社会经济数据,分析近60年来固城湖时空变化特征,并对导致固城湖湖泊面积变化的自然和社会因素进行驱动力分析。结果表明：20世纪60年代至80年代,固城湖水面面积共萎缩43.82 km²,平均以2.19 km²/a速率迅速减少,20世纪80年代至21世纪20年代,固城湖水面面积保持稳定,变化较小。通过驱动力分析可知,固城湖湖泊面积萎缩主要受人类活动影响,其次受自然因素的影响。     

基于数据挖掘的机构设计知识库建立及求解

分析了机构设计特点、步骤及设计知识构成,提出了基于数据挖掘原理的多维立方体数据模型及形成的知识库;该知识库根据功能分析法由实体层、方法层及创新工具库组成,便于查询,利于创新方案的生成;介绍了求解知识库的数据挖掘系统的组成及决策树算法;最后以一设计实例说明了知识库求解的过程。     

面向对象的GF-2影像水体信息提取研究

高分辨率遥感影像面向对象信息提取的前提和关键步骤是影像分割.在分析水体信息提取方法的基础上,提出多尺度-光谱差异分割的方法.首先,以河南省开封市某区域为例,采用多尺度分割的方法对GF-2影像进行分割,确定最优分割尺度;然后,在保证地类分割纯度的基础上,对分割的影像进行光谱差异分割,得到研究区域水体分割最佳效果;最后,利...     

一种采用混合策略的大规模多目标进化算法

现实中存在大量的大规模多目标优化问题,这些问题所固有的目标函数间冲突性、巨大的搜索空间以及决策变量可能存在的交互等特征对传统的多目标进化算法构成了巨大的挑战.研究者根据此类问题的特点基于不同的视角提出了多种大规模多目标进化算法,但它们在解题的质量和效率方面尚存较大的提升空间.基于此,提出一种采用混合策略的大规模多目标进化算法LSMOEA/HS.该算法提出的一种黄金分层分组方法将大规模决策变量分成收敛性组和多样性组,然后对收敛性变量组执行基于变量组的相关性检测操作,将收敛性变量组划分成若干更小规模的子组,最后算法采用不同的优化策略分别优化收敛性变量组和多样性变量组以获得最终的解题结果.为验证LSMOEA/HS的有效性,将其与五种新近提出的高效的大规模多目标进化算法一同在决策变量维度为200、500、1000、2000和5000的2-目标和3-目标的LSMOP系列测试实例上进行IGD和HV性能测试,实验结果表明LSMOEA/HS具有显著较优的收敛性和多样性.由此表明,LSMOEA/HS是一种颇具前景的大规模多目标进化算法.