基于集对分析与马尔可夫链的生态安全动态评估

针对生态安全中诸多不确定性因素和动态变化的特点,将集对分析(SPA)理论和马尔可夫链(Markov Chain)相结合用于生态安全的动态评估中,提出一种集状态评价和趋势分析的生态安全动态评价预测方法。采用集对分析的联系度对不确定性知识进行表示,用联系数对生态安全的等级进行划分,构建系统综合评价模型,通过对生态安全发展趋势进行分析,运用Markov Chain的遍历性和蒙特卡洛(Monte Carlo)方法的统计特性,预测系统下一时刻的生态安全状态。该方法运用了有限的评估数据与历史数据,动态地评估了生态安全的发展变化,为安全管理提供了理论依据。     

火电厂综合安全评价模型的构建与应用

将模糊层次分析法、集对分析和系统功能论集于一体,构建了一个适用于火电企业的综合安全评价模型,不但考虑了影响火电厂安全的关键因素,而且可对火电厂安全因素之间的相互作用的协调性做量化分析,并将其结果构造系统优势函数,以解决系统安全功能大于各子系统安全功能之和的问题。实例表明该综合安全评价模型能够整合火电厂中各安全因素内在联系和非线性影响,使安全评价趋于合理,为企业安全生产管理提供科学的依据。     

基于组合赋权的模糊熵与灰色聚类-SPA水资源短缺风险二维综合评判模型及应用

水资源短缺风险评价存在诸多不确定因素,而传统灰色聚类评价法忽视了这一因素,且根据聚类系数最大原则确定评价等级降低了结果的可靠性。为此引入集对分析SPA理论,建立联系度分量与聚类系数的耦合关系,以兼顾评价中的确定性与不确定性信息;同时选用指数型白化函数,运用最小偏差组合赋权法确定各指标权重。此外,将模糊熵理论作为第二维评价体系来表征短缺风险的复杂度,建立基于组合赋权的模糊熵与灰色聚类-SPA二维综合评判模型,并应用于水资源短缺风险评价。评价结果与传统单一等级评价模式相比,可从等级与复杂度两个维度揭示短缺风险程度,更加直观合理,为相关评价研究提供了新思路。     

集对分析在武器系统效能评估中的应用

武器系统效能评估在武器系统的设计、研制、试验、采购、使用及维护等各个阶段都有着十分重要的意义。由于武器系统本身的复杂性以及它在作战运用中的多样性,使得武器系统的效能评估过程中存在大量的随机性、模糊性、不完全性和未确知性信息。为了更好地刻画这些不确定性因素对效能评估的影响,同时更有效地利用评估矩阵中的信息,采用了集对分析的基本思想,通过对评估方案与理想方案在同、异、反三方面的定量分析,构造了评估方案的联系度表达式,从而建立起基于集对分析的效能评估模型。最后,通过实例的计算,验证了该模型应用于武器系统效能评估中的可行性和有效性,为武器系统的效能评估提供了一种实用、有效的方法。     

一种基于SPA提高MAS协作效率的方法

提高协作效率是提高MAS(Multi—Agent System)工作效率的关键所在，因此采取何种协作方法至关重要。基于SPA(Set Pair Analysis)理论研究如何通过利用Agent自身的特性，使其能够在相应的环境下采取相应的协作方法，从而提高MAS的协作效率。     

�����Ĵ�ʯ�͹����“�꾮����ս��”̽��

文章从研究减少钻井事故和复杂情况、提高钻井速度出发,引入了对钻井事故和复杂情况实施综合治理这一新理念,即采取既治标又治本的办法——建立“钻井管理战略”。分析了建立“钻井管理战略”的基本思路和主要特征。通过剖析当前钻井管理存在的诸多困难和问题,针对四川石油管理局的现实状况和特殊性,指出了建立“钻井管理战略”的重要性和紧迫性,提出了“钻井管理战略”的内容框架,推出了“钻井管理战略”模型和新的钻井生产管理指挥模式图。     

能量分析攻击基本原理与实践验证

论文介绍了旁路攻击的一种方法:能量分析攻击。通过实践验证能量分析攻击的理论基础,并最终用DPA(DifferentialPowerAnalysis)破译了单片机实现的DES算法。     

基于SPA的不完备信息系统单向迁移粗糙集模型

利用集对分析(SPA)方法，定义带有元素单向迁移不完备信息系统中集合的上、下近似，给出了不完备信息系统的单向迁移粗糙集模型及其数学结构，并通过实例说明了不完备信息系统的单向迁移粗糙集存在的意义。不完备信息系统的单向迁移粗糙集是对完备信息系统单向S-粗集和不完备信息系统粗糙集理论的完善和发展。     

抗SPA的多点乘算法

SPA（Simple Power Analysis）攻击可能通过泄露的信息获取内存受限制的设备中的密钥，它是通过区分一次点乘运算中点加运算和倍点运算进行的。抗SPA攻击的点乘算法较多，但对于多点乘算法相关措施较少。Sharmir—NAF多点乘算法是一个时间和空间效率都非常优秀的多点乘算法。为此提出一种基于Sharmir—NAF的抗SPA攻击的多点乘算法。新的算法在内存空间消耗和计算速度上较原算法负担增加可以忽略不计，而且能够抗SPA攻击。     

Joint Source-Channel Decoding of Huffman codes with LDPC codes

In this paper, we present a Joint Source-Channel Decoding algorithm （JSCD） for Low-Density Parity Check （LDPC） codes by modifying the Sum-Product Algorithm （SPA） to account for the source redundancy, which results from the neighbouring Huffman coded bits. Simulations demonstrate that in the presence of source redundancy, the proposed algorithm gives better performance than the Separate Source and Channel Decoding algorithm （SSCD）.