基于身份的结构化重签名方案

双限性对易于实现复杂密码协议,为了简化公钥密码体制证书管理的负担,采用双线性对技术实现了一种结构化重签名方案并给出该方案的仿真结果.方案以用户的身份信息,如电子邮箱地址, IP 地址、电话号码等作为用户公钥,从而降低了建立和管理公钥基础设施的代价,避免了用户对公钥及其证书的存储和传递等问题,仿真结果显示其签名与验证签名时间开销是原方案3/4.     

基于深度学习的复杂气象条件下海上船只检测

为了解决复杂海情环境下的不同种类和大小的舰船检测问题,提出一种实时的深度学习的目标检测算法。首先,提出了一种清晰图片和模糊图片（雨、雾等图片）判别的方法;然后,在YOLO v2的深度学习框架的基础上提出一种多尺度目标检测算法;最后,针对遥感图像舰船目标的特点,提出了一种改进的非极大值抑制和显著性分割算法,对最终的检测结果进一步优化。在复杂海情和气象条件下的舰船目标公开比赛的数据集上,实验结果表明,相比原始的YOLO v2,该方法的准确率提升了16%。     

使用RMAN的块增量备份实现Oracle数据库备份管理

本文介绍了采用oracle9i的RMAN实现数据库备份的功能特点及实现过程。描述了在实际备份过程中通过差异备份和累积备份两种块级增量备份方式来完成数据备份的过程及策略。     

基于实时操作系统RTX51的多任务处理设备设计

采用嵌入式单片机设计的多任务处理设备在工业控制领域应用十分广泛。本文介绍了一种基于实时操作系统RTX51的多任务处理设备的通用设计方法,特别是适用于RTX51操作系统的多任务规划和任务队列管理方法,进一步提升了设备核心性能。本文介绍的方法稍加适应性设计即可适于多种应用。     

基于霍夫森林和半监督学习的图像分类

机器学习中的监督学习算法需要用有标记样本训练分类模型。而收集训练样本,并进行分类的过程,需要耗费大量人力物力以及时间。因此,如何高效率地完成图像分类一直是业内研究的热点。提出了一种基于霍夫森林和半监督学习的图像分类算法,能用较少的样本训练分类器,并在分类的过程中不断获取新的训练样本。并对部分训练结果加以人工标注,该方法有效提高了标注效率。利用COREL数据对该算法进行了实验验证,结果表明,该算法可以利用少量的训练样本,得到令人满意的标注精确度,提高人工效率。     

基于ODBC技术实现iFIX组态软件与关系数据库Access的通信

介绍了用ODBC技术实现iFIX组态软件与关系数据库Access通信的原理和方法,增强了iFIX报表制作的功能,并给出了在某工程中的应用实例。     

一种基于加权复杂网络特征的K-means聚类算法

在分析了传统的基于划分的K—means聚类算法的优越性和存在不足的基础上，根据近两年复杂网络研究中部分新的理论成果，提出了复杂网络加权度、加权聚集度与加权聚集系数的定义，并将数据聚类转换为复杂网络上的节点聚类，提出基于加权复杂网络特征的K—means聚类算法（简称WCNFC算法）。实验结果表明，该算法根据节点加权复杂网络特征值，能够较好地找到聚类中心，有效地避免了对初始化选值敏感性的问题，从而使得聚类质量大大提高。     

无源北斗/惯导组合导航系统技术研究

针对北斗一代系统有源定位体制的缺陷,本文提出了无源北斗/惯导组合导航系统方案：利用无源北斗的伪距信息改善惯导系统的定位精度;利用惯导系统解决无源北斗观测信息不够的问题,提高北斗系统的抗干扰和适用高动态的性能.方案充分利用现有机载设备的数据资源,勿需发射无线电信号,用户容量不受限制,适用于高动态用户.通过仿真和跑车试验,证明该方案是可行的.     

基于高斯混合模型的咳嗽音检测方法

快速准确地检测出采集录音中的咳嗽部分对许多呼吸道疾病的临床诊断有着重要意义。使用梅尔频率倒谱系数（MFCC）作为特征参数来分析所要处理的声音信号,并用多组训练数据分别为采集录音中的咳嗽音、说话声、笑声、清喉音等数据各建立两个高斯混合模型（GMM）,将每类数据得到的两个GMM进行线性组合得到最终的表示每类数据的概率模型,进而实现对咳嗽音部分的检测。在此基础上引入了小波去噪理论,分别对每段数据去噪并进行端点检测。仿真实验结果表明所提方法能够有效提高系统的识别性能。     

MEMS器件真空封装模型模拟

结合典型的MEMS器件真空封装工艺,应用真空物理的相关理论,建立了MEMS器件真空封装的数学物理模型,确定了其数值模拟算法。据此,对一封装示例进行了计算,获得了真空回流炉内干燥箱及密封腔体真空度的变化情况,实现了MEMS器件真空封装工艺过程的参数化建模与模拟。