基于国密算法和PUF的企业用户身份认证系统

针对当前企业信息系统登录方法安全性和可扩展性的不足,设计一种基于国密算法和PUF（物理不可克隆函数）的企业用户身份认证系统。该系统借鉴FIDO U2F（线上快速第二因子身份认证）认证框架,以身份识别令牌作为认证第二因子,使用国产加密算法实现安全性的自主可控,同时在身份令牌中集成了PUF和真随机数发生器,以达到提升安全性和可扩展性的目的。安全性分析表明,该系统的安全性显著高于现有技术实现。实验测试结果表明,该系统运行开销较低,稳定可靠,能够方便、快捷地部署在企业信息系统中。     

基于Gabor滤波的语音识别鲁棒性研究

为了提高语音识别系统的鲁棒性,提出一种基于GBFB（spectro-temporal Gabor filter bank）的声学特征提取方法,并通过分块PCA算法对高维的GBFB特征进行降维处理,最后在多个相同噪音环境对GBFB特征以及常用的GFCC,MFCC,LPCC等特征进行抗噪性能对比,与GFCC相比GBFB特征的识别率提高了5.35%,与MFCC特征相比提升了7.05%,比LPCC特征识别的基线低9个分贝。实验结果表明,在噪音环境下与传统的GFCC、MFCC以及LPCC等特征相比GBFB特征有更优越的鲁棒性。     

延迟抖动在TFRC拥塞控制策略中的应用

研究在多媒体实时业务中得到广泛应用的基于速率控制的TCP友好性拥塞控制机制TFRC,分析其基本工作流程、吞吐量模型和关键参数的计算。针对实时业务对于网络传输的要求,提出将延迟抖动作为网络拥塞的预警信号应用于TFRC的拥塞控制中,并采用自适应抖动阈值和调整因子来改进TFRC的速率调整机制。仿真实验结果表明,该方法在实时业务的网络传输中能够取得较好的效果,其友好性和平滑性均得到一定程度的改善。     

VISDMiner：一个交互式数据挖掘过程可视化系统

针对数据挖掘中挖掘过程不透明以及用户交互少的问题,本文设计并实现了VISDMiner系统。VISDMiner系统将可视化技术和数据挖掘技术结合在一起,提供对挖掘过程中各阶段产生的可视化子结果集的分析。用户可根据自己的领域知识和经验去调整数据挖掘算法模型的参数和可视化模型的参数,促进算法和挖掘分析过程的有效调优。为了处理高维数据集,VISDMiner系统采用一种基于最大信息系数的主成分分析改进算法MIC-PCA,该算法主要是针对传统PCA算法降维能力和分类准确率低的问题进行改进。实验结果表明,VISDMine不仅实现了数据挖掘过程的可视化,还提高了用户对数据挖掘〖JP2〗执行结果的可理解性,其采用的改进的MIC-PCA算法提高了PCA算法的降维能力和分类准确率。     

FFT计算菲涅尔衍射相位的跳变与矫正研究

采用傅里叶变换算法计算菲涅尔衍射相位时,在相位未解包裹的情况下,接收面上提取的相位分布曲线会出现跳变,如果进行解包裹,必然会导致错误的结果。研究发现用傅里叶变换算法进行衍射计算导致接收面上相位跳变的原因,是因为快速傅里叶变换（FFT）对矩阵标注索引的方式与离散傅里叶变换（DFT）有所区别,从而导致计算结果的相位与真实相位有差异。本文提出在FFT运算前后分别进行一次倒谱的方法矫正这种相位跳变,并仿真利用单次FFT进行二维矩孔的菲涅尔衍射,用2次倒谱矫正接收面上的相位跳变,结果证明了该矫正方法的可行性。     

基于自适应阈值的船舶轨迹异常点检测算法

定位技术的快速发展催生了轨迹大数据,轨迹数据中总是存在着明显偏离轨迹的异常点。检测出轨迹中的异常点对提高数据质量和后续知识发现精度至关重要。目前轨迹异常点检测算法主要为恒定速度阈值法,没有考虑目标在不同时刻运动状态的变化,仅能检测出速度超出指定阈值的一部分异常点,甚至出现检测错误的情况,算法鲁棒性较差。针对现有问题,本文提出一种基于自适应阈值的轨迹异常点检测算法（Trajectory Outlier Detection Algorithm based on adaptive Threshold, TODAT）。TODAT算法充分考虑了目标在一段时间内的运动信息和观测噪声的影响,采用局部阈值窗和均值滤波窗来计算阈值和速度,同时又引入了经济航速阈值和连续异常点放回机制。基于真实船舶数据的实验结果表明,本文算法可根据轨迹数据得到自适应的阈值,有效检测出全部异常点,大幅度提高轨迹数据的质量。     

基于GRU+LDA的群聊主题挖掘

社交网络发展迅速,即时消息系统已成为人们日常生活中必不可少的沟通交流工具。在线群聊能使人们迅速交流生活、技术及工作等信息,但是由于群聊信息更新较快,大量的信息导致跟进群聊话题是困难的。传统的主题挖掘模型不能很好地适用于群聊文本的挖掘。通过对群聊文本的特征进行分析,提出一种基于GRU和LDA的群聊会话主题挖掘（GLB-GCTM, GRU and LDA Based Group Chat Topic Mining）模型,解决了传统主题模型不能解决的词语顺序问题。首先,假定每个文档有一个基于高斯分布的主题向量,然后根据GRU原理产生每个词的隐含状态,根据当前词的隐含状态的伯努利分布确定当前词是否为停用词,以决定所使用的语言模型。该方法使用笔者加入的10个QQ群最近3个月的群聊数据集进行试验验证,结合对比实验评估标准,该模型能够有效识别出群聊文本中的主题。     

基于VAE-DBN双模型的智能文本分类方法

文本分类技术是信息过滤、搜索引擎等领域的基础,是当下研究热点之一。本文在介绍文本分类相关概念、深度学习相关模型的基础上,通过分析传统文本分类方法存在的不足,提出基于变分自编码器模型和深度置信网络模型（VAE-DBN）的双模型融合的文本分类方法。通过在相关语料集上的对比验证,表明该双模型方法能有效提高文本分类的准确性。     

模拟海洋环境下新型水润滑尾轴承材料摩擦性能研究

利用高密度聚乙烯与不同浓度愈创树脂混合制备系列新型水润滑尾轴承材料,在CBZ 1摩擦磨损试验机上考察其在模拟海洋环境下的摩擦性能,对比分析不同配比材料摩擦因数和磨损量以及磨损表面形貌的变化情况。结果表明,在高密度聚乙烯中加入适量的愈创树脂可很好地改善材料的自润滑性能,且随着愈创树脂含量的增加,材料的摩擦因数和磨损率先减小后增加,这是因为愈创树脂在摩擦过程中会因受热软化分泌出一定量的油脂,有助于摩擦副表面水膜的形成,从而提高材料的摩擦磨损性能;适量愈创树脂的加入可以有效降低材料的表面粗糙度,改善摩擦副的表面性能,从而提高材料的工作稳定性。     

考虑热效应作用的浮环轴承润滑特性分析研究

针对高速工况下浮环轴承润滑特性的理论预测和实验结果存在偏差的问题,在充分考虑热效应影响的基础上建立涡轮增压器径向浮环轴承的热流体动力润滑模型。该模型的理论计算结果和试验结果基本一致,验证其正确性。研究浮环内外层油膜间隙、浮环厚度和浮环宽度等浮环结构参数对浮环轴承润滑特性的影响。结果表明：在其他参数一定时,外层油膜间隙变大时,环速比和流量将变大,将带走更多的热量,轴承温升降低;内层油膜间隙变大,环速比将变小,但流量增大,轴承温升下降;浮环厚度变大,环速比将下降,但浮环厚度对内外膜温升几乎没有影响;浮环外接触表面宽度越大,环速比下降,温升将变大。