多目标优化理论在蜂窝夹芯结构设计中的应用

在确定了设计变量及目标函数的基础上,根据结构本身的要求,推导出用于多目标优化的5个约束条件.根据多目标优化理论,采用乘除法对蜂窝夹芯结构进行了评价函数的构造,并用VC语言编制了钢质蜂窝夹芯减振板结构的优化程序,该程序可实现结构尺寸及性能的优化,并计算出各目标函数的最终值.     

机械镀锌过程中先导金属的研究

通过多次试验观察，借助于扫描电子显微镜，结合物理化学、电化学的基础理论知识，对机械镀锌过程中先导金属进行了研究。分析了先导金属在镀层中的分布以及先导金属对机械镀锌形层过程的影响。结果表明机械镀锌过程中的确有先导金属存在，在机械镀锌过程的不同阶段，有着不同的金属起着先导金属的作用。先导金属可以促进机械镀锌镀层的结合强度。     

基于Feeds的社交网络活跃度分析

从用户产生和消费Feeds的角度分析社交网络变得不活跃的原因,通过分析人人网某大学社区用户长周期的Feeds行为来探讨该社区用户活跃度的变化。通过对用户活跃性周期和Feeds时间间隔的分析,发现越来越多的用户产生Feeds的活跃度在下降,并导致其他用户接收到的信息流的流速和多样性下降。社交网络用户由于各种原因离开或变得不活跃,并通过信息流对其朋友圈形成负向反馈,这可能是社交网络变得不活跃的深层原因。模拟实验表明,30%的初始不活跃用户会使得整个社区的信息流快速下降,并导致整个社区不活跃。     

Pure spatial rich model features for digital image steganalysis

The SRM (Spatial Rich Model) is a very effective steganalysis method. It uses statistics of neighboring noise residual samples as features to capture the dependency changes caused by embedding. Because the noise residuals are the high-frequency components of image and closely tied to image content, the residuals of different types of image regions have different statistical properties and effectiveness for steganalysis. In this paper, the effectiveness of the residuals is investigated. Then the effectiveness of the statistics collected from different types of neighboring residual samples is investigated from the FLD (Fisher Linear Discriminant) viewpoint, and ineffective, effective and high-effective neighboring residual samples are defined. The ineffective neighboring residual samples are not likely to change during embedding, and if they are counted in statistics, they may mix the features with noise and make the features impure. Pure SRM features are extracted based on neighboring noise residual sample selection strategy. Furthermore, multi-order statistical features are proposed to increase the statistical diversity. Steganalysis performances of the statistical features collected from different types of neighboring residual samples are investigated on three content adaptive steganographic algorithms. Experimental results demonstrate that the proposed method can achieve a more accurate detection than SRM.     

多种类病毒相互作用下网络信道破坏程度估计

在多种类病毒的相互作用下,网络信道破坏程度呈现较强的非线性特点,不能准确约束病毒在相互作用下的破坏性.传统的网络破坏程度估计的过程中,仅仅以单一病毒破坏程度叠加的方式去计算参数,计算具有较强的主观性,没有准确描述不同病毒的破坏作用,对评估结果误差影响较大.为解决上述问题,提出一种基于粒子滤波算法的多种类病毒相互作用下网络信道破坏程度估计方法,利用欧式距离方法对全部病毒进行分类,获取不同类型病毒的网络信道破坏程度值.通过粒子滤波算法对单一个体约束的优势,将每一个不同类型的病毒看作一个粒子,并进行训练.根据训练结果,利用粒子滤波算法对当前时刻网络信道破坏程度进行估计,完成整体评估.实验结果表明,利用改进算法进行多种类病毒相互作用下网络信道破坏程度估计,能够有效提高估计的准确率.     

市政工程给水管道施工质量控制

在各个城市市政工程给水管道的施工中,相关部门在质量监测和管理等方面的工作中仍然存在不足之处。因此,如何解决市政工程给水管道施工中出现的各种故障,是相关施工人员值得思考的问题。