基于马尔可夫链的可信软件动态评估模型

软件可信度评估受主观经验、主观决策及有限理性的影响,评估结果的精确性和客观性无法得到全面保证。为了解决上述问题,本文利用马尔科夫连,以经典可信软件属性指标体系为基础,从软件层次属性的动态变化考虑提出了一种时间情境下的动态评估模型。通过模糊综合评判和层次分析法进行量化以确定子属性的权重和元属性的相对权重,应用马尔科夫过程构建各层级属性的内部定向转化概率模型,通过模糊算法得出最终的可信评估结果。结论表明,本文构建的模型,在一定程度上更加符合软件应用的实际情形,在逻辑上更具有说服力。实例也说明了本模型的科学性和有效性。     

步进电机控制系统的设计

系统由单片机产生数字脉冲信号,通过ULN2003驱动芯片控制电机的运行。由于脉冲信号的频率决定电机的转动速度,所以要改变转速就需要改变脉冲频率。系统采用定时中断的方法改变脉冲频率,而按键次数主要控制外部中断用以改变存储区中的速度值,步进电机的输出脉冲频率就发生相应的改变,最终达到改变转速的效果。     

Ω-模糊软环

将软集理论的概念应用到Ω-模糊环中,提出了Ω-模糊软环的概念,给出了Ω-模糊软环的交与并的定义;探讨了交与并的一些相关性质;讨论了Ω-模糊软环的同态的一些性质,并提出了Ω-模糊软子环和模糊软同构的概念,研究了与其相关的性质。     

基于混合机制的Kerberos安全性增强方案

针对Kerberos协议的弱点和安全性问题,提出了一个基于混合加密机制的Kerberos改进方案,目的是防范口令攻击和内部攻击。给应用服务器和AS服务器分配公钥和私钥,用户与服务器之间的会话密钥由DH密钥交换生成。给出了改进后的 Kerberos 协议的六个步骤,并对安全性进行分析。分析结果表明,新方案能够增强Kerberos协议的安全性,而且比公钥加密机制高效。     

接收方预约信道的水声传感器网络MAC协议

为了获得更高的网络吞吐量,更低的端到端时延,设计出了一种适用于分簇网络的水声传感器网络MAC协议,该协议采用接收方建立握手机制,有效的获取邻居节点通信时的状态,动态分配发送时隙,实现数据包以报文序列方式无冲突的到达接收端.仿真结果表明,与同类MAC协议(FERI, RIPT)相比,该协议提高了网络吞吐量,降低了数据丢失率和端到端时延.     

基于DE-EDA-SVM的瓦斯浓度预测建模仿真研究

瓦斯浓度作为衡量煤矿瓦斯危害程度的一个重要指标,为了能够更加准确的预测煤矿瓦斯的浓度,提出一种差分进化-分布估计（DE-EDA）算法优化的支持向量机瓦斯浓度预测新方法。利用无线传感网络系统采集工作环境中的瓦斯浓度数据,并经过降噪处理后作为训练样本。采用DE-EDA算法对SVM模型的惩罚参数C、损失参数ε以及径向基参数γ进行优化,利用优化后的模型进行瓦斯浓度的预测。通过MATLAB软件仿真可以得出,所采用的优化模型能够准确的预测煤矿瓦斯浓度的变化趋势。并与经过粒子群（PSO）算法优化的预测模型相比较。结果表明,经过DE-EDA算法优化的SVM模型具有训练速度更快、预测更准确的特点,为实际煤矿瓦斯浓度的预测和处理提供了更加可靠的理论基础。     

基于矩阵联合分块对角化的通信信号监测

在非协作通信和军事通信对抗中,接收机需要对接收到的多个通信信号进行分离,以提取出有用的信号,这可以归为通信信号卷积盲分离问题。首先构建信号模型,并将问题转化为多个矩阵的联合分块对角化。然后提出一种新的非正交矩阵联合分块对角化算法,使用最速下降法得到迭代算法,并分析了算法的可能优化策略和计算复杂度。最后仿真实验验证了新算法的有效性和可靠性,在无须计算最优步长等条件下能够获得比现有算法更快的收敛速度。     

两种面向推荐系统的数据压缩方法

今日头条的服务器每天都会产生规模庞大的训练数据,为方便进行训练,这些数据都具有特定的格式和分布特征。使用不同类型的通用压缩算法(字典类型及非字典类型)进行测试,发现单独任何一种算法都无法在满足业务需求(速率需求和CPU占比等)的同时获得较为可观的压缩比。针对今日头条的训练数据,提出了分段聚类压缩和Hash recoding压缩两种策略。实验结果表明,分段聚类压缩方式在更好地保证了压缩率的同时提高了压缩速率的目的;Hash recoding压缩方式则更好地达到了以少量压缩速率的损失换取更可观的压缩率的目的。分段聚类方式搭配Gzip压缩算法的组合能使压缩速率提高300%以上;Hash recoding方式匹配Snappy压缩算法能使压缩率缩小50%以上。根据实际需求,不论选择哪种策略,对于降低今日头条的运营成本,提升业务处理的效率,提供更好的用户体验,都有一定意义。     

An efficient and noise resistive selective image encryption scheme for gray images based on chaotic maps and DNA complementary rules

A novel image encryption algorithm in streaming mode is proposed which exhaustively employs an entire set of DNA complementary rules alongwith one dimensional chaotic maps. The proposed algorithm is highly efficient due to encrypting the subset of digital image which contains 92.125 % of information. DNA addition operation is carried out on this MSB part. The core idea of the proposed scheme is to scramble the whole image by means of piecewise linear chaotic map (PWLCM) followed by decomposition of image into most significant bits (MSB) and least significant bits (LSB). The logistic sequence is XORed with the decoded MSB and LSB parts separately and finally these two parts are combined to get the ciphered image. The parameters for PWLCM, logistic map and selection of different DNA rules for encoding and decoding of both parts of an image are derived from 128-bit MD5 hash of the plain image. Simulated experimental results in terms of quantitative and qualitative ways prove the encryption quality. Efficiency and robustness against different noises make the proposed cipher a good candidate for real time applications.     

基于CCD技术的外观纸病检测系统

设计了CCD在线外观纸病检测系统,介绍了该系统的硬件组成情况和系统的工作原理、技术指标和软件设计,重点阐述了外观纸病检测系统中CCD技术的优势。