柔性基体材料封装FBG传感器的应变传递误差分析

由于力学理论和有限元仿真应用于道路结构的分析受材料参数与边界条件等因素影响较大,要获得其准确、真实的受力状态,需借助原位监测技术。然而,日益得到推广应用的高性能光纤光栅敏感元件因其传统的封装方式,无法在模量上匹配相对离散的道路结构测试。为此,本文以沥青路面结构为研究对象,提出了一种以纯沥青为光纤光栅外包层、以小粒径沥青混合料为封装层的柔性基体材料光纤光栅封装技术,建立了其变形作用机理的力学模型,从理论角度分析其应变传递机理,给出了相应的误差修正公式,并通过模型试验方式检验该传感器的感知性能及误差修正公式的适用性。研究结果表明：该种柔性原材料封装光纤传感器可用于沥青混合料的监测,且借助应变传递误差修正公式能较好地消除部分因素的影响,间接地保证了沥青路面结构真实变形的高精度还原,为路面结构监测技术的发展起到了积极的推进作用。     

一种半监督网络入侵检测系统SSIDS-CV

为了提高网络入侵检测的性能,提出一种基于半监督学习的网络入侵检测系统SSIDS-CV.系统由网络嗅探器、训练集生成器和半监督分类器三部分组成.通过对无标记入侵数据进行伪标记,将伪标记后的样本加入到有标记数据集中,参与交叉验证,选取能使分类器误差最小的标记作为最终的标记,扩充有标记数据数目,训练入侵检测分类器.使用KDD Cup 99数据集模拟半监督入侵检测过程,实验结果表明SSIDS-CV能有效地挖掘未标记入侵数据信息,具有较高的入侵检测率.     

An Approach for Validation of Digital Anti-Forensic Evidence

ABSTRACT

e-crime is increasing and e-criminals are becoming better at masking their activities. The task of forensic data analysis is becoming more difficult and a systematic approach towards evidence validation is necessary. With no standard validation framework, the skills and interpretation of forensic examiners are unchecked. Standard practices in forensics have emerged in recent years, but none has addressed the development of a model of valid digital evidence. Various security and forensic models exist, but they do not address the validity of the digital evidence collected. Research has addressed the issues of validation and verification of forensic software tools but failed to address the validation of forensic evidence. The forensic evidence collected using forensic software tools can be questioned using an anti-forensic approach. The research presented in this paper is not intended to question the skills of forensic examiners in using forensic software tools but rather to guide forensic examiners to look at evidence in an anti-forensic way. This paper proposes a formal procedure to validate evidence of computer crime.     

考虑禁锢空气影响的层状土壤Green-Ampt入渗模型及试验验证

为考虑土壤孔隙中禁锢空气对入渗水流的阻滞作用,引入饱和度系数Sa（Sa小于1）来量化湿润区的饱和程度,建立了改进的层状土壤Green-Ampt入渗模型（MGAM）,并提出了由土壤物理特性参数估算Sa的计算公式。为检验MGAM的适用性,分别在室内长土柱和田间进行层状土壤的积水入渗试验,并采用MGAM、传统的Green-A...     

Research in the Development of Finite Element Software for Creep Damage Analysis

This paper reports the development of finite element software for creep damage analysis. Creep damage deformation and failure of high temperature structure is a serious problem for power generation and it is even more technically demanding under the current increasing demand of power and economic and sustainability pressure. This paper primarily consists of three parts： （1） the need and the justification of the development of in-house software; （2） the techniques in developing such software for creep damage analysis; （3） the validation of the finite element software conducted under plane stress, plane strain, axisymmetric, and 3 dimensional cases. This paper contributes to the computational creep damage mechanics in general.     

一一对应人脸自动识别身份验证的方法与应用

为实现人脸自动识别科技成果的广泛应用,本文规避现有的人脸自动识别的缺陷与不足,借鉴其成熟技术,提出在固定背景和光照的条件下,采用一对一比对,在＂合作用户＂领域中将人脸自动识别应用于身份验证的新方法。通过对人脸自动识别现有成熟技术、发展趋势和发展前景的论证,得出一一对应人脸自动识别身份验证的方法的技术路线完全可行,值得推广应用的结论。     

基于VS2008的分组验证功能实现

在ASP.NET 3.5网站开发时,经常会使用表单获取用户的一些信息,为了防止垃圾信息,甚至空信息条目被收集,需要开发人员以编程方式根据实际需求进行验证。探讨基于VS2008的窗体验证,使用属性Validation-Group实现同一个页面的分组验证功能。     

一种提取随机排列胶囊分离边缘的方法

提取随机排列胶囊图像中分离的、单个的边缘,是胶囊缺陷检测与计数的前提。随机排列的胶囊具有倾斜度不确定和多胶囊粘连的特点。由此,本文先提取胶囊的边缘,再将＂点＂连接与＂线＂连接的胶囊边缘逐步分离,最终完成分离边缘的提取。经过现场实验测试,该方法的边缘识别正确率达到97%。     

基于LS-SVM的非线性多功能传感器信号重构方法研究

提出了基于最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine, LS-SVM)的非线性多功能传感器信号重构方法. 不同于通常采用的经验风险最小化重构方法, 支持向量机(Support vector machine, SVM)是基于结构风险最小化准则的新型机器学习方法, 适用于小样本标定数据情况, 可有效抑制过拟合问题并改善泛化性能. 在SVM基础上, LS-SVM将不等式约束转化为等式约束, 极大地简化了二次规划问题的求解. 研究中通过L-折交叉验证实现调整参数优化, 在两种非线性情况下对多功能传感器的输入信号进行了重构, 实验结果显示重构精度分别达到0.154\%和1.146\%, 表明提出的LS-SVM重构方法具有高可靠性和稳定性, 验证了方法的有效性.