山西省运城地区渠道防渗工程的经济效益分析

本文在简述了山西省运城地区渠道防渗工程的发展概况后，并对渠道防渗工程的防渗效果和经济效益作了分析．提出今后应采用混凝土复合防渗和现浇Ｕ形染防渗形式。     

亨元煤矿瓦斯抽采必要性与可行性分析

测定亨元煤矿瓦斯参数、预测瓦斯涌出量,从整体上分析亨元煤矿瓦斯抽采的必要性及可行性。结合实际情况分析认为,亨元煤矿瓦斯涌出来源多、分布范围广、煤层赋存条件复杂,有必要进行瓦斯抽采,建议采取综合抽采的方法。     

晋城成庄矿3#煤层瓦斯赋存影响因素分析

本文运用瓦斯赋存构造逐级控制理论,研究了区域、矿区、矿井构造演化特征,进而研究了成庄煤矿3#煤层瓦斯赋存规律。分析了断层、褶皱、顶底板岩性、岩溶陷落柱、煤层埋藏深度、煤层上覆基岩厚度、顶底板泥岩厚度、煤层厚度、煤变质程度、水文地质对煤层瓦斯赋存的影响,结果表明3号煤层瓦斯含量的主控因素是煤层上覆基岩厚度。     

实施节水高效农业 缓解水资源短缺矛盾

山西农田灌溉用水占全省各行业总用水量的64％,是最大的用水户。缓解山西水资源短缺矛盾的有效策略是：加大对“节水山西”等的宣传工作力度,提高农民的节水意识,变传统“浇地”为“浇作物”;建立区域农业综合节水技术示范区,积极发展与市场及生态双适应的农业种植结构;建立健全供水计量设施,建立完善总量控制、定额管理、超定额累进加价等机制。     

舰空导弹武器系统协同制导作战分析

首先对舰空导弹武器系统协同制导作战需求、制导方式进行了分析,然后依据当前装备能力及作战系统实现的难易程度,描述了协同制导作战系统结构,阐述了舰空导弹协同制导作战过程,最后分析了影响制导交接性能的主要因素。     

恶意软件鉴别技术及其应用

随着互联网技术的发展和安全形势的变化,恶意软件的数量呈指数级增长,恶意软件的变种更是层出不穷,传统的鉴别方法已经不能及时有效的处理这种海量数据,这使得以客户端为战场的传统查杀与防御模式不能适应新的安全需求,各大安全厂商开始构建各自的"云安全"计划。在这种大背景下,研究恶意软件检测关键技术是非常必要的。针对恶意软件数量大、变化快、维度高与干扰多的问题,我们研究云计算环境下的软件行为鉴别技术,探讨海量软件样本数据挖掘新方法、事件序列簇类模式挖掘新模型和算法及在恶意软件鉴别中的应用,并构建面向云安全的恶意软件智能鉴别系统原型以及中文钓鱼网站检测系统架构。     

时间序列挖掘中一种新的相似性度量

针对时间序列的全序列聚类展开,提出一种新的相似性度量——全局特征,即从时间序列的统计分布特征、非线性和Fourier频谱转换等3个方面提取11个全局特征构建特征向量。利用特征向量来描述原时间序列,不仅保留了大部分原有的信息,还能加快聚类计算的速度。经过大量的实验验证表明,基于全局特征提取的相似性度量能得到合理的聚类结果,特别是对经济领域的时间序列效果更为明显。例举了2个数据进行实验,并从主观和客观两个角度对聚类结果进行评估。     

基于前景理论的防空作战通道优选方法

为了选取性能优良的防空作战通道,采用前景理论对其进行排序。首先将作战通道工作过程划分为信息获取、信息传输、信息处理三个阶段,并以此为依据提取了作战通道的属性;其次基于区间数的绝对距离公式给出了作战通道的前景价值函数;然后通过对"收益"和"损失"采用不同处理方式获取了更加准确的决策权重;最后通过实例验证了该方法的有效性和适用性。     

一种面向网络入侵检测的特征选择方法

在网络入侵检测中,不相关或冗余的特征使得检测变得越来越困难,为了提高检测的精度和效率,提出了一种新的网络入侵检测的特征选择方法.该方法首先利用粗糙集理论的特性对特征进行筛选;然后利用遗传算法在解决NP问题上的并行性、鲁棒性和全局优化搜索等特点,在剩余的特征子集中寻找最优子集.考虑到早熟问题会使遗传算法陷入局部最优,采用对种群聚类的方式建立自适应的交叉、变异率,种群个体交叉时在不同的类内随机选择从而保证群体多样性,每次迭代均保留父代的最优个体.在入侵检测的经典数据集KDD CUP 99上检验了算法的有效性,使用SVM分类器对选出的特征子集进行性能评估.实验结果表明,该方法与相关研究对比提高了入侵检测系统的精度和效率.     

基于重叠率衡量融合策略的层次聚类算法研究

聚类的有效性问题即如何合理聚类一直是人们关注的焦点.而解决该问题的关键在于如何有效地区分具有重叠现象的类.首先提出了一种新的重叠率衡量方法(RL_OLR),基于该方法,结合图像分割运用,给出了一个新的层次聚类算法:基于重叠率衡量融合策略的层次聚类算法(CM_OLR),该方法可自动确定聚类的最佳聚类数,即图像分割数.为验证算法性能,以标准的人工分割图像库为基准对图像分割结果进行评估,并进行算法参数的统计确定.实验结果表明,算法具有较好的适应能力,可自动确定分割数,评估所得分准率及分全率综合衡量系数为0.611,而人工分割下为0.79.