基于聚类分析的内核恶意软件特征选择

针对现有基于数据特征的内核恶意软件检测方法存在随特征的增多效率较低的问题,该文提出一种基于层次聚类的特征选择方法。首先,分析相似度计算方法应用于数据特征相似度计算时存在的困难,提出最长公共子集并设计两轮Hash求解法计算最长公共子集;其次,设计基于最长公共子集的层次聚类算法,有效地将相似特征聚类成簇;在此基础上,设计基于不一致系数的内核恶意软件特征选择算法,大大减少特征数,提高检测效率。实验结果验证了方法的有效性,且时间开销在可接受的范围内。     

PC/BMPE合金材料的抗裂行为与断裂面微粘结构

通过熔融接枝的方法制备了双峰聚乙烯接枝马来酸酐(BMPE-g-MAH)作为PC/BMPE合金的增容剂,提高了合金的耐溶剂开裂性能和抗冲击断裂能力.用扫描电镜(SEM)对PC/BMPE合金的断裂面微观形态结构进行了观测,结果表明BMPE-g-MAH的加入提高了PC/BMPE两相在界面处的粘合力,改善了两者的相容性.PC/BMPE合金和PC/BMPE/BMPE-g-MAH合金在室温下冲击的断裂面上都能观测到纤维状结构,但后者的纤维状结构更多、更均匀,这种微粘结构在很大程度上提高了材料的韧性.     

SAR数字自动增益控制的步进调整法设计

应用于合成孔径雷达(SAR)的数字自动增益控制(DAGC)需要合适的增益门限才能有效地扩展接收机的动态范围,保证闭环系统稳定。针对应用于SAR的增益控制策略,在深入研究DAGC的单、双门限步进调整法的基础上,通过回波信号统计和系统性能分析,提出一种基于信噪比最优准则的门限设置方法,并给出双门限调整法的上下门限对比量的限定。数据域参数对比和仿真成像结果表明,该门限设置方法优于常规方法,更适用于SAR的自动增益控制。     

基于IPQAM的VOD低成本解决方案

本文探讨采用基于Darwin Streaming Server开源代码扩展方案,实现运行于通用服务器上的纯软件视频服务器,并在此基础上给出了一个低成本的IPQAM VOD解决方案.     

某木质古建筑的检测与修缮

结合工程实例介绍了木质古建筑房屋的检测、评定和加固处理方法。对检测发现的问题和缺陷,进行了成因分析。结合实例工程木结构房屋的特点,依据《古建筑木结构维护与加固技术规范》（GB50165—92）进行了相应加固处理。     

库尔勒香梨的生物涂膜保鲜研究

本试验以羧甲基纤维素可食性膜作为生仿酵母菌的载体，研究生物涂膜剂对库尔勒香梨贮藏生理及效果的影响，以期研究出一种天然、无毒、高效的生物涂被保鲜剂。结果表明：涂被保鲜剂处理库尔勒香梨，抑制了果实的呼吸强度、叶绿素分解、PPO活性和MDA的积累，降低果实的腐烂率，显著延缓了果实的后熟软化。加入生仿酵母CMC Yc-b后，能强化CMC的防腐保鲜作用，明显降低了果实的失重率，有效地抑制了可溶性固形物的降解，保持了果肉硬度，在15℃条件下，贮藏2个月，好果率达95%，处理效果最好。     

原子吸收分光光度法测定大米粉中锌含量的不确定度评定

建立大米粉中锌含量测定结果的不确定度评定,分析了大米粉中锌含量测定过程中供试品重复性测量、供试品稀释体积,供试品称重和供试品锌浓度测量等因素对大米粉中锌含量测定的不确定度的影响。扩展不确定度U95为2.5mg/kg,覆盖因子k=2。     

微型减压设施与磨盘柿保鲜效果研究

为使减压贮藏推广与应用,从降低成本出发,对比分析了关键配件的选择,并探讨磨盘柿在微型减压设施下的保鲜效果。结果表明,微型减压设施的配件应选用直径250 mm的硬质PVC波纹耐真空单管,圆形垛,宽3 m、厚0.1 mm软质PVC薄膜,并采用套扣、缠生料带和抹玻璃胶方式连接普通加厚双镀锌铁管、普通加厚黑胶管和内含钢丝的软塑料管形成真空连接系统。这套微型减压设施有利于磨盘柿果实硬度的保持,抑制可溶性固形物、膜相对透性及贮藏后期的丙二醛含量的升高,延缓果实的衰老进程,抑制果实后期褐变的发生。     

钠离子电池储能技术及经济性分析

储能技术是构建能源互联网的关键支撑技术,是保障电网稳定运行、优化能量传输、消纳清洁能源、改善电能质量等的重要手段。电化学储能具备地理位置限制小、建设周期短等优势,是主流储能方式之一。目前,在电化学储能中发展最为成熟的是锂离子电池技术,但随着电动汽车普及和大规模储能应用,锂离子电池或将面临锂资源紧缺的问题。钠离子电池由于资源丰富、成本低廉、能量转换效率高、循环寿命长、维护费用低等优势,已成为目前储能技术的研究热点。本文对钠离子电池储能技术的可行性和经济性进行了分析,与当前主流储能技术进行了对比,从度电成本这一经济性角度分析了钠离子电池在大规模储能领域的优势,简要介绍了钠离子电池的应用场景及1 MW·h钠离子电池储能示范案例,并在此基础上给出了钠离子电池应用于储能电站的一些思考和建议。     

混合神经网络算法在GIS局部放电模式识别中的应用研究

为了提高基于超声法GIS局部放电模式识别的正确率,在实验室中对GIS典型缺陷局部放电的超声波进行了重复性测量,从43个能够表征缺陷特征的参数中提取了34个稳定的特征参数,然后采用后向序贯算法筛选出了24个有效特征参数作为神经网络输入参数。针对神经网络的局限性,提出了改进的GA-BP混合神经网络算法。训练结果表明,GA-BP神经网络的应用有效地提高了识别的准确率。