一种基于低维足底压力特征的静态步态聚类算法

为了探究足底压力特征在身份识别中的应用,提出了一种静态步态聚类算法.该算法首先从压力测试板提取的静态数据中提取当前常用的足底压力特征,包含全局及局部特征,形成特征向量来表征样本对象;接着利用非负矩阵分解方法(non-negative matrix factorization,NMF)获取样本在变换特征空间中的映射及低维表示;最后结合模糊C-均值算法(fuzzy C-means algorithm,FCM)对降维后的样本对象进行聚类识别.实验结果显示该算法的聚类正确率达到90％左右;同时与其他算法对比,该算法在精度上具有较大的优势.经过实验验证与对比分析,该算法将样本数据压缩到极低维特征空间时,仍有效保留了样本类别信息,进而得出结论,该算法提取出的足底压力特征是有效的、可行的.     

云平台下的装备保障管理系统结构化数据查询

首先针对我军装备保障管理系统关系数据库在海量数据查询以及分析处理方面的不足,在对系统数据资源分析的基础上提出并实现了基于Hadoop云平台结构化数据查询策略,通过Sqoop工具将数据库中的数据导入到HDFS中,并利用Hive进行数据分析.然后通过实验证明此方法克服了海量数据在单机环境中查询效率低下的缺点,具有较高的实用价值.     

基于分布式聚类的有向传感器网络移动目标跟踪算法研究

针对有向传感器网络DSN（Directional Sensor Networks）中,传感器节点部署数量对目标跟踪精度、网络寿命和能效问题的影响方面,提出了一个分布式聚类算法,该算法在优化活跃传感器和节点的直接通信过程中,由分布式集群来负责协调成员间的节点,通过传输给Sink的定位信息及从多个节点聚集的传感数据来准确定位目标的位置。基于该理论的目标跟踪机制,提高了目标跟踪精度、增加了网络寿命和网络剩余能量。并进行了仿真验证,结果表明该方法能实现更高的跟踪性能。     

基于航后QAR数据译码的APU故障诊断技术

APU系统由于其会直接影响飞机的运行安全性、经济性以及旅客的舒适度,因此无论是飞机主制造商还是航空公司都非常重视APU系统的故障诊断工作;但是,在APU设计之初又无法实现对其所有故障的准确探测和隔离;为了实现飞机投入运营后对APU系统疑难故障的探测问题,文章以B737飞机的APU启动电门故障以及APU启动时间异常为例,提出利用航后的QAR相关数据译码结果,查看相关参数的变化情况,提高APU系统的故障诊断水平;实践证明,利用航后QAR数据译码结果能够极大提高航空公司对APU系统以及飞机的故障诊断水平,方便航空公司日常的运营和维护工作,最终提高飞机的利用率。     

浅析卧式水轮发电机组转子动平衡试验方法

引起水轮发电机组振动的原因是多方面的,而转子质量不平衡所产生的不平衡力是引起机组振动的主要原因之一。转子动平衡试验就是通过在对应的位置配加重块,从而抵消不平衡力,达到减小振动的目的。文章以A电站为例,通过三元平衡法找出转子质量的不平衡点,通过加载平衡块,使其振动值符合国家标准的有关规定。     

信息安全专业开放式实践教学模式探讨

信息安全是一门涉及多种学科的国家重点发展的新兴学科,其实践教学具有高度的开放性需求。文章探讨开放式信息安全实践教学模式,分析信息安全实践教学在基础知识、安全技术、实践环境方面的开放性特征,提出基于"兴趣—跨越—反咀"、多样性教学、"虚拟实验室"的实践教学方法,阐述其在信息安全教学中的实际意义。     

浅议学校档案管理的信息化建设

学校档案建设对于学校管理具有重要的作用。随着办公自动化的普及,档案管理工作也越来越多的运用网络技术进行现代化管理,现代化学校应当建立起现代化的档案管理体制,实现档案管理信息化、自动化。     

基于ETM遥感影像的海岸线提取与验证研究

利用ETM遥感数据,以黄河三角洲为研究区域,运用边缘检测方法中的Soble算法和修复归一化水体指数法（MNDWI）两种方法对该地区的两种海岸线类型--人工海岸和淤泥质海岸进行海岸线提取研究,并验证评价海岸线提取效果。结果表明,Soble算法提取的海岸线准确度更高,在淤泥质海岸提取中表现更为明显,相对误差由0.025%降低为0.018%。     

基于S3C2410嵌入式车载定位系统设计

本文从实际应用出发,为嵌入式Linux在车载GPS导航定位系统中的应用研究提供了一种新的设计思路。以ARM处理器S3C2410为硬件核心,在嵌入式Linux操作系统的平台上,基于GPS卫星定位原理,在构建了最小系统的基础上,实现导航定位的功能,设计了LCD显示、GPRS模块等接口电路,完成了车辆定位的系统设计。结合GIS技术创新地运用MiniGUI和MGIS控件,实现了电子地图和定位信息的显示,及车辆实时跟踪和远程监控。     

利用蜜罐提高NIDS的检测性能

目前的入侵检测技术本身存在着缺陷,比如特征检测中规则库不完备,异常检测模型中模型与实际攻击不完全符合等.由这些缺陷而导致的误报和漏报是制约其发展的重要瓶颈.Honeypot/net是一种新的安全技术,通过部署蜜罐收集攻击信息,再把这些信息加以整理传送给IDS,可以弥补入侵检测技术的一些缺点,从而降低IDS的误报率和漏报率.分析了这一设想的可行性,并提出了设计方案.此方案中包括一个Honeynet Software,它联系Honeynet 控制台和NIDS控制台,完成其中提取新模式、传递攻击信息等功能.并利用DARPA(1999)数据集对系统进行了评测,结果表明其在DOS、PROBE、U2R及U2L几个类型攻击方面与其他NIDS相比有着较低的误报率;通过对几个检测实例的分析,说明了这一系统在检测新型攻击、加密后的攻击、DDoS方面比原NIDS有较大的优势.