闭世界框架下灰色模糊多属性决策方法

针对D-S 证据理论在融合高度冲突的证据时可能导致与直观结果相悖的问题, 已有的基于修改数据模型的方法更多地考虑如何提高冲突证据结果的聚焦程度, 而没有考虑冲突成因以及如何通过冲突原因判断来削减证据之间的冲突. 对此, 提出一种闭世界框架下的灰色模糊多属性决策方法. 根据一般的灰色关联分析方法的基本思路, 将灰色关联度与欧氏距离有机结合, 构造出一种平均相似度对方案进行评价, 进而得到方案的排序结果. 最后, 通过实例分析验证了所提出方法的可行性和有效性.     

基于多值属性分量的XACML策略匹配算法

针对多值属性分量的XACML策略和策略请求之间的匹配需求,分析多值属性策略匹配中策略规则与请求匹配时两者的对应属性关系,依据属性之间的包含关系和权限蕴含关系,给出3个关于策略匹配的定理并加以证明。根据策略匹配的定理,提出多值属性匹配算法。最后进行实验验证,结果表明该算法能够提高多值属性分量策略的匹配效率。     

那些个冷却系统——说说改车常见的几种冷却系统

正要想发动机工作稳定,满足车主需求。温度很重要!不仅是对发动机冷却,润滑油冷却、空气冷却一样重要。由于发动机工作工况相对复杂,过高、过低的温度都会导致发动机故障的产生。尤其是热衷于改装的车友,对于工作温度的掌控是很有讲究的,就像中医里的阴阳属性。"人体生病是由于人体的阴阳失衡,治病的根本是帮助病人调节阴阳使其达到阴阳平衡的过程,     

标准件模型的自动化检查方法研究

正随着数字化技术的发展,标准件库已逐渐成为企业设计平台中重要的一部分。标准件建模人员在完成标准件模型的创建后都需要对模型进行检查,以确保每个标准件模型的正确性,而通过手工检查方法很难完成对所有标准件模型的检查。基于CATIA二次开发技术,通过编写少量的代码即可实现标准件模型的自动检查功能。通过自动化检查程序来完成对标准件模型的检查工作,这样能够确保标准件模型的正确性,并且提高了模型检查的效率。     

组件技术在嵌入式系统中的应用

研究了提出了通用组件模型不能嵌入式系统中应用的本质原因,对嵌入式组件模型进行分类以及层次化分析. 并对于嵌入式系统的非功能属性进行分析,总结了常见嵌入式组件模型对这些非功能属性的支持情况. 然后介绍了组件库的设计,以及组件模型的未来研究方向.     

重要数据文件的恢复技术

在进行硬盘数据恢复时,如果每次都从头到尾地进行扫描,需要耗费大量的时间,而且恢复的数据大部分是不需要的。为了节约时间提高效率,应对特定的重要数据文件进行恢复。论文从硬盘启动及文件读写的原理出发,分析文件被修改或删除时操作系统所做的操作,对比分析文件分配表（FAT）和文件目录表（FDT）在特定文件修改或删除时产生的变化,针对现有的数据恢复技术无法自动恢复不连续簇文件的问题,通过FAT表内连续簇的分布规律来进行特定文件恢复,并在实验中进行验证。     

《电脑开发与应用》月刊 欢迎订阅 欢迎投稿 诚征广告

正《电脑开发与应用》月刊,现特向全社会征订、征稿、征集广告,并将来稿注意事项刊出,望积极订阅,踊跃投稿,推荐广告。《电脑开发与应用》月刊f大16开.A4版本,80页,定价8元/册,全年96元。邮发代号..22-96P国外代号:M4257..全国各地邮局均可订阅,也可直接汇款到编辑部,本部免收     

基于改进差别矩阵和专家知识的态势指标提取算法

针对常规粗糙集约简算法在应用中的样本指标提取困难和效率低下等问题,将粗糙集理论引入到态势指标提取中,基于差别矩阵压缩和分类选择实现态势指标决策表的信息约简,结合专家知识的指标重要性度量调整态势指标的选择,提出一种基于改进差别矩阵和专家知识的态势指标提取算法.在态势指标体系实例中进行分析和验证,实验表明该算法具有较好的态势指标约简效果,提取后的指标在网络安全评估中是合理的,因此该研究为态势指标的有效提取提供一种可行的解决途径.     

秋季太湖叶绿素a浓度荧光反演研究

基于2007年11~12月太湖全湖实测水质参数和光谱数据,首先利用高斯方程对遥感反射率进行过滤分解,找出叶绿素a(chl\|a)吸收峰675 nm以后的荧光反射峰(Fluorescence Peak:FP),再以662 nm处的反射率为基准,采用归一化荧光高度法进行叶绿素a浓度(C chl-a)反演,得到chl-a反演模型。基于高斯分解获取的chl-a的荧光反射峰值R(FP)与662 nm处的反射率R (662)比值［R(FP)/R(662)］与C chl-a之间存在显著的相关性,该模型为秋季太湖水体C chl-a的最佳反演模型。在高悬浮泥沙条件下,该模型能够较好地表示出叶绿素荧光高度与叶绿素浓度之间的关系,为C chl-a反演提供新的方法和依据,并为传感器敏感波段的选取和设置提供参考。     

基于累积前景理论和Choquet积分的直觉梯形模糊多属性决策

针对属性值为直觉梯形模糊数且属性存在关联性的风险决策问题, 提出一种基于累积前景理论和Choquet积分的直觉梯形模糊多属性决策方法。根据直觉梯形模糊数距离公式定义了直觉梯形模糊信息的前景价值函数, 通过价值函数和决策权重函数计算方案单属性前景值, 并运用Choquet积分融合属性间存在关联性的前景价值信息获得方案综合前景值, 根据综合前景值的大小实现方案的排序和优选。风险投资实例分析说明了该方法的可行性。