高炉炉顶余压透平发电（TRT）机组运行简析

以莱钢1880m^3高炉配套的ISMW干式TRT为例，对TRT发电机组运行期间易出现的几个问题进行了剖析，并提出了解决问题的相应对策。     

基于蚁群优化的SVM及其应用研究

针对蚁群算法的容易陷入局部最优解的问题,对连续蚁群算法的全局转移因子和挥发因子进行了改进.在搜索过程中,蚂蚁利用前一代最优解的位置及信息素强度决定最优解转移步长及概率,对每一代搜索过程,利用动态的全局转移因子来确定蚂蚁应该进行如何搜索,保证蚂蚁能够得到更多的搜索空间,解决了蚁群算法"早熟"的现象.利用优化后的支持向量机(C-SVR和C-LSSVM)建立了某型航空发动机起动过程的数学模型.通过实际的发动机数据对模型的有效性进行了验证,结果表明,C-SVR和C-LSSVM泛化性能优于ε-SVR和LSSVM.     

正交设计与回归分析对HDPE/LDHs制备参数的优化

利用正交设计和逐步2次回归分析的方法,研究了水滑石(LDHs)含量、螺杆转速和挤出次数对高密度聚乙烯(HDPE)/LDHs复合材料力学性能的影响。并用MATLAB对回归方程进行最优化处理,预测了复合材料在弯曲强度不低于25 MPa,缺口冲击强度不低于40 kJ/m~2条件下所得到的拉伸强度为29.558 3 MPa,并确定了此条件下的优化结果,即:LDHs含量为9.8%,螺杆转速为300 r/min,挤出次数为2次。此优化方案要好于常用的直观分析/方差分析的结果,更准确的反映实际情况,可更广泛的应用于优选试验中。     

雷电全波冲击试验的波形调节

阐述了通过调节波头电阻和波尾电阻改善雷电全波冲击试验波形的方法.该方法在串联电抗器雷电全波冲击试验中得到验证.     

多代表点自约束的模糊迁移聚类

以往建立在模糊C均值(fuzzyC-means, FCM)框架下利用源域虚拟簇中心作为迁移知识的迁移聚类算法容易受到离群点和噪声的干扰,且单个簇中心不足以描述簇结构。针对此问题,提出多代表点自约束的模糊迁移聚类算法,该算法引入样本代表权重机制为簇中每个样本分配代表权重来刻画簇结构,这种机制能更好的刻画簇结构,对离群点和噪声有较好的抑制作用;同时利用源域样本,重构目标域簇结构,并以此作为迁移知识进行目标域样本聚类,相对于利用单中心作为迁移知识来说,整体重构后的目标域簇结构所包含的迁移知识量更为丰富。试验结果表明。在人工数据集和真实数据集上,所提出的聚类算法相比对比算法, NMI和ARI最高提升了0.674 5和0.608 4。说明在迁移环境下,以代表点自约束作为知识迁移规则,所提出的聚类算法具有一定的聚类效果。     

一种基于IEEE802.16网络的跨层QoS架构

IEEE 802.16 MAC协议虽然对各类业务的QoS提供支持,却没有定义完整的QoS机制。为了使IEEE802.16网络获得更好的QoS保证,本文提出了一种跨层QoS架构,在考虑IP层QoS与802.16MAC层QoS协同工作的同时,引入了分段控制和重映射机制。仿真实验结果表明,采用跨层QoS架构后的IEEE802.16网络具有更好的有效吞吐量及吞吐量。     

基于蚁群的Ad Hoc网络多路径路由的改进

在大规模的Ad Hoc网络中,带宽有限,并且节点移动会引起链路频繁中断,从而导致传输时延较大。针对这些缺点,文中提出了加入了链路失效预测的蚁群多路径路由算法LA-ACO （ Location Aided ACO）。通过蚁群算法的分布式计算来寻找多条路由,并利用多路径路由来进行数据包的负载平衡,同时进行链路失效的预测,利用蚁群的正反馈机制完成快速主动路由修复。在仿真得到的结果中可以发现,该算法有较好的寻优能力,并且适应于Ad Hoc网络的拓扑多变化的特性。     

异构无线网络中 TCP Vegas 算法的研究与改进

异构无线网络是将不同接入技术、不同性能的网络融合到一起构成的单个逻辑网络.异构无线网络中,TCP 端到端的拥塞控制机制对网络的健壮性和稳定性具有非常重要的作用,因此是网络研究的一个热点问题.针对异构无线网络中移动节点发生垂直切换时传输层性能下降的特点,提出了一种基于 TCP Vegas 的传输层拥塞控制算法 B-Evegas.给出了垂直切换发生时的传输控制方法,垂直切换后拥塞窗口的恢复采用带宽估计与分段增加策略,并引入了快速恢复机制,在拥塞窗口过大时根据链路的时延指数性地减小拥塞窗口.仿真结果表明,该算法是合理的,可以有效提高垂直切换发生后 TCP 连接的吞吐量或者减小数据包的传输时延     

一种基于二维行为特征的恶意代码识别方法

恶意代码检测识别技术的研究方向是基于行为特征的分析,当前的研究主要针对孤立的行为特征进行分析,导致较高的漏报和误报率。文中提出一种基于二维行为特征的恶意代码检测识别算法。该算法通过归纳和分析反汇编后的代码的系统调用序列图、调用流图特征,结合代码的语义结构和代码结构特征来表现恶意代码的"行为"特性。通过使用加权多数投票算法,并综合分类器的特征优势,给出判定结果。实验表明,使用该算法进行恶意代码检测识别具有较低的漏报误报率。