标准模型下群签名的批验证协议*

首次对标准模型下群签名的批验证协议进行了研究。利用小指数测试技术和双线性对映射的特殊性质,为目前效率较高的两个群签名方案按照多人签署相同消息和不同消息这两种情况,分别设计了相应的批验证协议。相较于单独验证,认证效率大大提高。     

普通电火花成型机床加工小孔的改进方法

针对普通电火花成型机床在进行较深的小孔加工时存在的问题,对电火花成型机床进行部分改造,增加一个压力循环系统,使工具电极中喷出高压工作液,使之更适应小孔加工的条件.以DMKT132精密数控电火花成型机床的改造为实例,说明机床改造前后加工小孔的变化,结果表明,用该方法加工小孔,加工效率平均提高一倍以上,提高了加工质量,具有广泛的推广价值.     

不平衡数据集上的文本分类特征选择新方法*

为了有效消除声发射信号中的噪声,将广义S变换滤波方法应用于声发射信号去噪,分别采用广义S变换中的充零法、基于带通滤波器设计滤波算子法以及时频滤波法进行滤波比较,针对信号的不同时频特性设计了相应的时频滤波算子。结果表明,基于S变换的三种时频滤波法对声发射信号的去噪均有较好的效果,克服了传统滤波方法滤波因子不能随时间、频率变化而变化的缺陷。其中时频滤波法在高信噪比和低信噪比情况下都能更好地去除噪声,可以满足信号处理的要求。     

基于代价敏感支持向量机的推荐系统托攻击检测方法

基于标准支持向量机的托攻击检测方法不能体现由于用户误分代价不同对分类效果带来的影响,提出了一种基于代价敏感支持向量机的托攻击检测新方法,该方法在代价敏感性学习机制下引入支持向量机作为分类工具,对支持向量机输出进行后验概率建模,建立了基于类别隶属度的动态代价函数,更准确地反映不同样本的分类代价,在此基础上设计了代价敏感支持向量机分类器。将该分类器应用在推荐系统托攻击检测中,并与标准的支持向量机方法、代价敏感支持向量机方法进行比较,实验结果表明,本方法可以更精确地控制代价敏感性,进一步提高对攻击用户的检测精度,降低总体的误分类代价。     

基于微课的翻转课堂教学实践

本文以C语言程序设计课程中的递归程序教学为例,论述了基于微课开展翻转课堂教学的教学设计及实施方法。     

Lattice-based key exchange on small integer solution problem

In this paper, we propose a new hard problem, called bilateral inhomogeneous small integer solution （Bi-ISIS）, which can be seen as an extension of the small integer solution problem on lattices. The main idea is that, instead of choosing a rectangle matrix, we choose a square matrix with small rank to generate Bi-ISIS problem without affecting the hardness of the underlying SIS problem. Based on this new problem, we present two new hardness problems： computational Bi-ISIS and decisional problems. As a direct application of these problems, we construct a new lattice-based key exchange （KE） protocol, which is analogous to the classic Diffie- Hellman KE protocol. We prove the security of this protocol and show that it provides better security in case of worst-case hardness of lattice problems, relatively efficient implementations, and great simplicity.     

基于高炉TRT系统控制技术的研究与改进

介绍高炉TRT控制系统的改进,以达到节能、降噪、环保的目的.     

ZDB自动调谐消弧装置在10kV系统中的应用

介绍ZDB自动调谐消弧装置的工作原理,及其在10kV系统中的应用。     

基于网络学堂辅助高等数学教学的应用性研究简

本文针对网络学堂如何辅助高等数学课堂教学进行了研究,介绍了建设高等数学网络学堂的必要性,提出了建设高等数学网络学堂的途径,最后探讨了如何利用网络学堂提高高等数学教学质量。     

基于检测与跟踪相互迭代的极暗弱目标搜索算法

针对极低信噪比（LSNR）情况下暗弱运动目标和背景噪声的强度难以区分的问题,提出了一种基于检测与跟踪相互迭代的极暗弱目标搜索算法,总体上采用将时域检测与空域跟踪的过程联合、迭代进行的新型策略。首先,在检测过程中计算检测窗口内信号片段与已经提取的背景估计特征的差别;然后,在跟踪过程中运用动态规划算法保留使得轨迹能量累积最大的轨迹;最后,自适应地调整下一检测过程中被保留轨迹的检测器阈值参数,使该轨迹内的像素能以更宽容的策略被保留到下一检测跟踪阶段。实验测试结果表明,所提算法可以在1%~2%的虚警率和约70%的检测率下探测到低至0 dB的暗弱运动目标。可见该算法可有效改善对LSNR暗弱目标的检测能力。