随机背包公钥密码的分析与改进

针对随机背包公钥密码方案,提出一种私钥恢复攻击方法.发现Wang等人所构造的随机背包公钥方案实际上是隐含使用了一个特殊的超递增背包.通过使用普通超递增背包代替该特殊超递增背包,将超递增背包隐藏在随机选择的背包中,对原方案进行了改进,提出一种新的基于中国剩余定理的背包公钥密码方案.改进后的方案消除了原方案存在的设计缺陷,能够抵抗针对原方案提出的格规约攻击、低密度攻击以及shamir攻击.     

格蕴涵代数的软LI-理想

借助软集合,提出了格蕴涵代数的软LI-理想的概念,研究了软集运算下的一些诸如交、且等基本性质,并给出了格蕴涵代数的软LI-理想的一些等价刻画。此外,研究了格蕴涵代数的软LI-理想与格蕴涵代数的软格理想之间的关系。得到了格蕴涵代数的软LI-理想像与原像的性质。     

基于格理论公钥密码体制的分析与研究

AD 公钥密码体制,NTRU 公钥密码体制和 Regev 公钥密码体制是基于格理论公钥密码体制中最具代表性的三种 公钥密码体制。文章分别从困难问题,安全性和计算复杂性三个角度对三种公钥密码体制进行分析与研究,指出三种公 钥密码体制的联系与区别,并将基于格的公钥密码体制与其他公钥密码体制进行比较,指出了基于格理论公钥密码体制 的显著优点。     

基于粗糙度的近似概念格动态分类集成学习模型研究与应用

概念格(Galois格)是一种进行数据分类学习的有效工具,然而建格规模庞大使分类效率和准确率受到较大影响.将粗糙度理论应用到概念格分类问题研究中,提出一种新型的近似概念格动态建格和分类挖掘集成学习模型(CACLR).该模型在粗糙度区间根据样本空间分布构建多个相对独立分布且比较精确的近似概念格分类器,能及时消除建格过程中大量与分类知识无关的节点,有效缩减原格规模,融合得到的分类挖掘集成学习模型,具有较好的粗糙分类精度和知识预测学习能力.最后进行CACLR分类集成学习模型在标准UCI数据集中的对比实验,有效验证了该模型的实用价值.     

自然语言处理用藏语格助词的语法信息研究

该文主要探讨了藏语格助词的语法信息、语义信息、功能结构等内容,从而为建立藏语格助词的语法属性库提供详实的参数。这对句子进行分析与描述,观察句子歧义都有着重要的意义。     

考虑搜索行为与节点内容的P2P搜索方法①

针对基于兴趣驱动的P2P搜索方法在挖掘节点兴趣和扩展搜索兴趣的上下文语义等方面不足,改进Social-P2P算法,给出考虑搜索行为和节点内容的P2P搜索方法。引入概念格理论,根据节点内容和用户搜索行为建立朋友列表,以朋友列表为形式背景构造概念格,建立兴趣域。搜索消息在概念格内查询,缩短搜索路径和减少搜索消息,概念偏序关系扩展查询消息的上下文语义,增强搜索精确度。实验验证该方法比Social-P2P搜索方法和泛洪搜索方法具有更好的召回率和精确率。     

一种基于概念格属性约简的本体合并方法

提出一种基于概念格属性约简的本体合并方法。该方法先对源本体中的概念进行外延和内涵的分析,以此为形式背景构造概念格。对所构造的概念格进行属性约简,删除本体合并中的冗余信息,约简绝对不必要属性,以最少的信息精确地反映概念格及本体的本质和结构。最后通过实例分析此方法的可行性。     

热传导及其在航天器系统中的计算方法

热传导以及热问题是航天器以及内部有效载荷在工作时必须注意的问题。为了计算出航天器系统的温度分布,进行温度影响的分析,主要研究了热传递过程以及热传递在航天器中的实际数学模型,进行热分析计算的几种数值方法,并对热网络模型计算法和有限元模型计算法做了详细的论述。通过上述方法计算出了整个系统的温度分布,对后续的航天器热控提供了可靠的依据。     

关联规则的快速提取算法

针对基于频繁项集的关联规则挖掘算法效率低,需要多次扫描数据库且生成冗余候选项集问题,该文利用频繁项集的Aprior性质和概念格的基本思想提出一种关联规则提取算法,利用极大频繁项集来进行规则提取,去除了多数冗余的候选项集,提高了提取效率。     

基于光纤光栅传感的桥梁监测采集系统

光纤布喇格光栅对应力应变或温度微小变化而产生相应的中心波长变化,对该波长进行编码,利用角度调谐法布里-珀罗滤波器实现波长的调谐,指出了对解调仪同一通道选择传感器应参考中心波长的差异;通过光纤光栅传感器构建了一个实际应用的分布式光纤光栅传感采集网络,并结合嵌入式数据库,详细设计了采集系统软件模块,该系统在国内多座大型桥梁健康监测中得到应用,为桥梁健康监测系统提供了长期在线和准确可靠的海量数据.