正弦余弦算法-投影寻踪水污染物总量分配模型

基于水资源禀赋条件、效率原则和尊重现状的原则,构建水污染物总量分配指标体系和水污染物分配投影寻踪(PP)模型。针对PP模型最佳投影方向难以确定的不足,利用正弦余弦算法(SCA)搜寻PP模型最佳投影方向,构建SCA-PP模型对云南省文山州壮族苗族自治州8县(市)水污染物控制总量进行分配。并通过6个典型测试函数对SCA算法进行仿真验证,仿真结果与蚁群优化(ACO)算法、模拟退火算法(SA)、文化算法(CA)、布谷鸟搜索(CS)算法和人工蜂群(ABC)算法进行对比。结果表明:(1)SCA算法寻优效果明显优于ACO、SA、CA、CS和ABC算法,具有模型简单、调节参数少、收敛速度快、寻优精度高、全局寻优能力强以及收敛稳定性与收敛可靠性好等特点。(2)SCA-PP模型水污染物控制总量分配结果符合区域经济社会发展和水污物染削减客观要求。模型及方法具有一定的可操作性和有效性,可为水污染物分配提供新的途径和方法。     

文山州水资源承载能力综合评价分析

运用SPSS统计软件和主成分分析方法,构建区域水资源承载能力综合评价指标体系、评价标准和评价模型,并对各评价区域水资源承载能力进行计算分析。结果表明:①富宁县、马关县和麻栗坡县水资源承载能力相对较大,文山县、砚山县和西畴县较小;②各评价区域在不同水平年不同保证率情景下水资源承载能力均未达到Ⅰ级标准,各评价区域水资源承载能力整体上呈Ⅱ级标准,表明区域水资源开发利用已具有相当规模,但仍有一定的开发利用潜力,水资源的供给需求在一定程度上能满足区域的经济社会发展。     

清华洞水库工程混凝土堵洞体布置及 结构型式分析

根据当地工程地质条件，清华洞水库的建设因地制宜地利用盲谷进行堵洞蓄水成库，采用H型混凝土堵洞体作为水库的挡水建筑物，打破了常规的大坝型式，具有结构可靠、工程量小的优点。混凝土堵洞体在清华洞水库工程应用中技术上的成功和较好的经济效益，对在岩溶地区兴建类似的水利工程具有一定指导意义。     

开设有机化学特色创新应用实验的研究

特色是生命,创新是源泉。文山学院是一所边疆民族欠发达地区新近才晋升为本科的地方院校,只有根据本地区社会发展需要,以及本校的实际,建设成为具有特色、创新、应用的院校才有立足之地。秉承这种思想,学科、课程建设也只有走出特色、创新、应用之路才能生存。文山学院生化系有机化学教研组在基础有机化学实验教学中开设特色创新实验进行了探索研究,在保证基本操作得到充分训练,物质的性质得到验证巩固、有机化合物的合成、分离纯化得到强化的基础上,加大特色、创新、应用实验的开设,学生能力得到提高,为将来尽快适应社会工作奠定基础,取得了较好的成效,有机化学及实验课程被学院评为精品课程。     

基于Pena距离的偏Laplace正态数据下位置回归模型的统计诊断

目前医学、社会学、生物等领域都存在尖峰、厚尾且偏斜的数据,针对这类数据,采用偏Laplace正态数据去拟合,得到的结果会更加精确。同时,在统计学中,异常点或强影响点对统计诊断的结果会产生很大的影响,因此对异常点或强影响点的诊断就显得尤为重要。常用的似然距离、Cook距离等研究删除一个(组)点对回归分析与预测值的影响,而Pena距离研究删除样本中各点对某一特定点回归值以及预测值的影响。基于此,在Pena距离下对偏Laplace正态数据下位置回归模型的影响分析进行了研究,利用EM算法对偏Laplace正态分布下的位置回归模型做了统计诊断。得到偏Laplace正态数据下位置回归模型下Pena距离的表达式以及高杠杆异常点的判别方法,并把Pena距离、Cook距离、似然距离进行比较,得到在某些情况下利用Pena距离检测异常点比Cook距离与似然距离更优。模拟与实例研究说明提出的模型与方法具有合理性。     

回归支持向量机模型及其在年径流预测中的应用

研究交叉验证（CV）SVR年径流预测模型,以云南省清水江革雷站为例进行实例分析。利用SPSS软件选取年径流影响因子,确定输入向量;采用CV方法搜寻SVR惩罚因子C和核函数参数g,构建CV-SVR多元变量年径流预测模型,并构建GA-BP、传统BP模型作为对比模型。利用所构建的模型对实例进行预测。结果表明：CVSVR模型对实例后15年年径流预测的平均相对误差绝对值和最大相对误差绝对值分别为3.4596%、9.3035%,预测精度和泛化能力均优于GA-BP、传统BP模型,表明CV能有效搜寻SVR惩罚因子C和核函数参数g。CV-SVR模型具有预测精度高、泛化能力强以及算法稳定等特点。     

MD5在数据库中实现数据完整性校验

数据库是信息系统中最重要的资源,数据库的安全将直接影响信息系统的安全,一旦数据库中的数据被非法篡改,将对整个信息系统构成不可弥补的破坏。对数据库中的数据进行完整性校验非常必要,采用MD5算法实现数据完整性校验,是一种方便有效的方法。     

信息系统数据安全防范策略

在信息化社会中,通过IT技术的运用,不断的提高办公效率,降低管理成本,可以说信息在整个信息化过程中起着及其重要的作用。随着信息技术的发展,传统MIS信息系统与Internet/Intranet紧密联系在一起,改变了传统的信息使用方式。这种基于互联网的现代信息管理系统在提高办公效率、管理水平的同时,也带来了比以往更多的安全隐患,在各种安全威胁中,数据的安全尤为重要。     

基于人工生态系统优化算法的组合生长需水预测模型

为提高需水预测精度,拓展生长模型在需水预测中的应用,提出基于人工生态系统优化(AEO)算法的组合生长需水预测模型。结合实例,选取6个标准测试函数在不同维度条件下对AEO算法进行仿真验证,并与鲸鱼优化算法(WOA)、灰狼优化(GWO)算法、教学优化(TLBO)算法和传统粒子群优化(PSO)算法的仿真结果进行比较。基于Weibull、Richards、Usher 3种单一生长模型构建Weibull-Richards-Usher、Weibull-Richards、Weibull-Usher、Richards-Usher 4种组合生长模型,利用AEO算法同时对组合模型参数和权重系数进行优化,提出AEO-Weibull-Richards-Usher、AEO-Weibull-Richards、AEO-Weibull-Usher、AEO-Richards-Usher需水预测模型,并构建AEO-Weibull、AEO-Richards、AEO-Usher、AEO-SVM、AEO-BP模型作对比,以上海市需水预测为例进行实例验证,利用实例前30组和后8组统计资料对各组合模型进行训练和预测。结果表明,在不同维度条件下,AEO算法寻优精度优于WOA、GWO、TLBO、PSO算法,具有较好的寻优精度和全局搜索能力。4种组合模型对实例预测的平均相对误差绝对值、平均绝对误差分别在0.94%~1.17%、0.30亿~0.37亿m³之间,预测精度优于AEO-Weibull等其他5种模型。4种组合模型均具有较好的预测精度和泛化能力,表明AEO算法能同时有效优化组合生长模型参数和权重系数,基于AEO算法的组合生长模型用于需水预测是可行和有效的。     

基于椭圆曲线的拟素数检验方法

素性检验对现代密码系统的安全性起着非常重要的作用。提出拟素数的定义,并且对Goldwasser-Kilian椭圆曲线素性检验方法进行延伸,增加一个附加条件,并将原有条件r>(1+n14)进行弱化,得到一种基于椭圆曲线的拟素数检测方法。