基于智能客户端和SOA的新型ASP模式研究*

在对当前广泛研究的ASP模式进行综述的基础上,提出一种新的基于智能客户端和面向服务体系结构的ASP运行模式.这种模式可以解决ASP服务对数据的全面管理与客户对私有数据的安全性要求之间的矛盾.详细阐述了这一模式的优缺点,并将它与现有模式进行了比较.     

基于IBAS-NARX神经网络的锂电池荷电状态估计

在使用神经网络方法估计锂电池荷电状态时,传统荷电状态适应度评价函数存在仅考虑均方误差等网络权值参数的缺点,忽略了拓扑参数对模型的影响.故本文提出在适应度评价函数设计中综合考虑输入/输出时序相关性、隐层神经元数量等模型拓扑参数和网络权值参数的加权影响,并将其引入带外部输入非线性自回归神经网络建模方法的锂电池荷电状态估计中,进而基于改进天牛须搜索算法实现了上述模型拓扑参数与网络权值参数的协同辨识优化.仿真结果表明,本文所提出方法能够提高多种复杂工况下的锂电池荷电状态估计精度,在DST标准工况和WLTC标准工况下锂电池荷电状态的均方根误差分别达到3.38×10?3和8.75×10?4,相比于未经改进的天牛须搜索算法优化NARX神经网络在均方根误差上估计精度分别提升了42.4％和20.5％.     

镍基合金激光直接制造的显微组织与缺陷分析

采用FGH95镍基高温合金粉末进行激光直接制造工艺实验，研究了不同工艺参数对表面形貌、显微组织和显微硬度的影响。结果表明，成形件表面平整无变形，显微组织为细小而致密的柱状晶。有层内生长和外延式生长两种生长方式。同时对其中出现的缺陷也作了研究分析，得到了优化的工艺参数。     

改进的蚁群算法在溶质运移参数识别问题中的应用

非饱和土壤水分和溶质运移参数(扩散率、导水率和水动力弥散系数)取值范围较大,往往跨越几个数量级。采用传统离散化蚁群算法求解此类问题,所需节点较多,这会造成算法收敛时间较长。该文在传统蚁群算法基础上,对蚂蚁搜索路径进行改进,改进后的蚁群算法寻优路径由参数精度位数(整数位和小数位)、参数个数以及0–9十个数字构成,并将路径解码公式修改为具有判别参数正负功能的解码公式。采用改进的连续蚁群算法对非饱和溶质运移参数识别优化模型进行求解。数值模拟表明相同迭代次数下改进的蚁群算法比传统蚁群算法耗时少,算法计算时间与迭代次数满足线性关系,含水率和溶质浓度实测值与计算值吻合较好、相关性较高。     

电沉积制备Ni-Co合金镀层的成核过程研究

在氨基磺酸盐镀液中,采用电沉积技术制备了Ni-Co合金镀层。通过阴极线性扫描和计时电流测试,研究了Ni-Co合金镀层电结晶初期的共沉积行为和电化学反应过程,探究了Ni-Co合金镀层的成核模型;采用扫描电子显微镜和X射线衍射仪,表征了Ni-Co合金镀层的表面形貌和微观结构;通过退火后的显微硬度测试,研究了Ni-Co合金镀层的热稳定性。结果表明:Ni-Co合金镀层的沉积电位约为-0.73 V;Ni-Co合金镀层的形核/生长过程符合受扩散控制的瞬时成核模型;Ni-Co合金镀层表面均匀致密,晶粒细小,热稳定性较好。     

基于Bagging集成学习的水华预测方法研究

随着经济社会的高速发展和工业化建设程度不断提高,水环境问题已经严重影响甚至威胁了人类的健康。近年来,国家大力推行水环境的预测预警,许多专家学者利用人工神经网络等智能方法在富营养化评价及水华预测中得到了较为广泛的运用,也取得了一定成效。然而,人工神经网络的性能受到样本训练算法等方面的影响,在选取合适的神经网络模型、算法以及设置参数麻烦、耗时。随着问题复杂程度的增加,单个网络的隐层节点数将增加很多,训练时间将大大增加,从而造成训练困难。且由于训练过度或不够,往往导致泛化能力较差。为解决此问题,本文在对湖库水华形成机理深入分析的基础上,建立了BP网络的水华预测模型,并利用Bootstrap采样技术获取不同的数据集,分别训练多个BP网络,最终将多个网络进行集成用于建立太湖流域水华预测模型。通过基于Bagging算法的集成学习,可以对样本包含的信息进行充分挖掘,更全面的刻画因素之间的相互联系和变化规律。实验表明基于Bagging算法的BP网络集成模型预测结果与单个BP网络模型预测结果对比,具有较高的预测能力,从而获得了相对理想的预测效果。     

基于CUDA的AES并行算法优化

为提升高级加密标准(AES)的加密性能,利用显卡的通用计算能力,在统一计算设备架构(CUDA)平台上实现AES的128位、192位和256位3个版本的GPU并行算法,并提出优化的AES并行算法。在考虑块内线程数量、共享存储器容量和总块数的基础上,根据分块最优值的经验数据指导AES算法在GPU上的最优分块。实验结果表明,与未优化的AES并行算法相比,该算法的3个版本在Nvidia Geforce G210显卡上的加密速度分别提高5.28%,14.55%和12.53%,而在Nvidia Geforce GTX460显卡上的加密速度分别提高12.48%,15.40%和15.84%,且能更好地对SSL数据进行加密。     

Kinect体感控制性能优化方法

为提高基于Kinect体感应用程序控制识别的稳定性、准确性与鲁棒性,针对手臂光标延迟与身体控制场景内容稳定性的问题,提出在Unity3D平台下的体感控制性能优化方法。基于数据转化思想,通过放宽手臂光标触发成功条件,将单点稳定触发转化为范围稳定触发,实现手臂光标延迟性能优化;通过将身体位置控制场景内容转化为模拟键盘方向键输入的方法,实现身体控制场景内容稳定性优化。实验结果表明,该方法能够有效提高体感应用程序的相关性能。     

基于支持向量机的印刷机远程故障诊断监测平台设计

为实现高端印刷机网络化、信息化、智能化,提出一种基于支持向量机(SVM)的印刷机远程网络故障诊断监测平台。该系统采用Windows系统下的Apache、MySQL和PHP(WAMP)开源环境,能够方便地建立远程服务站点,实现B/S架构的网络系统,设计一个基于TCP/IP协议的数据传输接口,通过客户端将现场设备数据发送给站点服务器,并存入本地数据库,基于专家系统建立诊断知识库,通过支持向量机进行故障的分类诊断。该平台具有通用性,可根据对象不同更改数据库结构。实际运行情况表明,该系统运行稳定。     

基于场景重构与报警聚合的网络取证分析技术

提出一种包含报警标准化、去冗余、场景重构和报警聚合的网络取证分析方法. 通过去除失败攻击的报警, 减少了对证据分析的干扰. 在场景重构中, 通过反向关联, 减少了不必要的证据, 同时通过对孤立报警的补充, 保证了证据链的完整性. 在报警聚合中, 提出了聚合同一攻击步骤的不同报警的方法, 以抽象层和具体层两个层次重构入侵场景. 最后通过实验验证了所提出方法的有效性.