一种航空直流固态功率控制器的设计

提出了一种基于嵌入式实时操作系统μC/OS-Ⅱ和CPLD的SSPC设计方案.对整个系统的结构进行了分析,结合分析给出了系统硬件和软件设计方案.硬件设计部分给出了系统的硬件结构原理图,分析了系统性能和各部分功能,并绘出了子系统的设计;软件部分根据μC/OS-Ⅱ系统建立了任务结构框图和系统流程,给出了I2T反时限保护的一种算法,并通过对CPLD的编程实现SSPC的短路保护功能;实验证明这种设计方案具有硬件电路设计简单、实时性好、可靠性高和智能化水平高的优点,符合航空直流固态功率控制器的设计要求.     

电子类专业计算机网络课程实践教学体系

针对电子类专业人才对网络技术的新需求,以该专业的网络应用为背景,从培养具有创新精神的电子类应用型人才角度出发,提出一个电子类专业计算机网络课程的实践教学体系,以提高教学效果和学生的综合应用能力。     

山东民间虎纹样文化研究

虎纹样文化是中华民族文化的重要组成部分,是民间审美的重要对象之一。山东民间虎纹样是山东地域内一种独特的文化现象,体现了当地的民风民俗、生存状态,有一定的文化价值、艺术价值、科技价值以及经济价值。本文从虎纹样的文化内涵、体现载体及艺术风格等方面对山东民间虎纹样文化进行了具体的阐述。这不但是对虎文化资料的丰富,同时唤起人们对虎纹样文化遗产的珍视,进而弘扬、保护。     

Two-level hierarchical combination method for text classification

Text classification has been recognized as one of the key techniques in organizing digital data. The intuition that each algorithm has its bias data and build a high performance classifier via some combination of different algorithm is a long motivation. In this paper, we proposed a two-level hierarchical algorithm that systematically combines the strength of support vector machine (SVM) and k nearest neighbor (KNN) techniques based on variable precision rough sets (VPRS) to improve the precision of text classification. First, an extension of regular SVM named variable precision rough SVM (VPRSVM), which partitions the feature space into three kinds of approximation regions, is presented. Second, a modified KNN algorithm named restrictive k nearest neighbor (RKNN) is put forward to reclassify texts in boundary region effectively and efficiently. The proposed algorithm overcomes the drawbacks of sensitive to noises of SVM and low efficiency of KNN. Experimental results compared with traditional algorithms indicate that the proposed method can improve the overall performance significantly.     

针对SoC系统的Cache攻击方法及建模分析

针对SoC平台,提出并实现了一种高效的基于Cache的AES旁道攻击方法.该方法利用AES软件运行过程中查找表操作泄漏的时间信息,结合AES算法前两轮的特征,快速确定攻击表与AES查找表间的映射关系,并最终恢复出全部128b密钥.基于此攻击方法,在充分考虑各种系统噪声影响的情况下,进一步提出了一种统计分析模型.该模型揭示了上述攻击方法的内在机理,并能够较为准确地估算攻击所需的最小样本数.该模型的重要意义在于不仅可以用来衡量特定SoC系统的抗攻击能力,同时为抗攻击研究指明了方向.     

面向数值型敏感属性的分级l-多样性模型

近年来,数据发布隐私保护问题受到了广泛关注,相继提出了多种隐私保护匿名模型.l-多样性模型是其中保护个体隐私的有效方法,但现有的l-多样性模型只适合处理分类型敏感属性,不适合处理数值型敏感属性.为此,提出面向数值型敏感属性的分级l-多样性模型,包括分级相异l-多样性、分级信息熵l-多样性和分级递归(c,l)-多样性.所提出的模型首先将数值型敏感属性域分级,再基于分级信息实现数值型敏感属性的l-多样性.设计了实现这些模型的l-Incognito算法.并且从匿名表的多样性角度进行了比较,实验表明分级l-多样性表比未分级的l-多样性表具有更高的多样度,因此具有更强的抵制同质性攻击和背景知识攻击的能力.     

基于访问日志的网页内容监控挖掘系统

URL是用于完整描述Internet上网页和其他资源地址的一种标识方法,URL访问日志能记录用户的上网痕迹。针对该特点,提出一种基于访问日志的网页内容监控挖掘系统,实现网页内容抓取、监控、分析、报表生成等一系列过程的自动化。系统运行测试结果表明,该系统的准确率较高,能有效解决运营商和互联网监管部门的网络监管问题。     

蚁群算法的三种并行模型分析

在单机多核下分别构造基于OpenMP和MPI的并行蚁群算法模型,在多核集群机下构造基于MPI和MPI+OpenMP的并行蚁群算法模型,并提出动态蚁群择优策略及分段周期交流策略。基于实际路网的路径寻优问题对上述模型进行比较,实验结果表明,在单机多核下,基于MPI的模型与基于OpenMP的模型相比,运行时间短,加速比高,在多核集群机下,基于MPI+OpenMP的混合模型相比基于MPI的模型,在进程数较多时仍具有较高的加速比。     

基于模糊推理的多智能体强化学习

以电子市场智能定价问题为研究背景,提出基于模糊推理的多智能体强化学习算法(FI-MARL).在马尔科夫博弈学习框架下,将领域知识初始化为一个模糊规则集合,智能体基于模糊规则选择动作,并采用强化学习来强化模糊规则.该方法有效融合应用背景的领域知识,充分利用样本信息并降低学习空间维数,从而增强在线学习性能.在电子市场定价的...