安全文件系统PGPDisk的设计与实现

安全文件系统PGPDisk的工作原理及安全特性,给出了部分源代码。     

复杂体制雷达辐射源信号特征的集对分析

为解决复杂体制雷达辐射源信号特征的评价问题,提出了基于集对分析理论的复杂体制雷达辐射源信号特征分析模型.首先对复杂体制雷达辐射源信号特征评价指标体系的指标权重作层次分析,再通过集对分析理论对复杂体制雷达辐射源信号特征评估的决策矩阵进行同一度分析,最后联合指标权重矩阵和决策同一度矩阵对复杂体制雷达辐射源信号特征进行综合评判.仿真结果表明,该模型是有效、可行的,能够更好地实现对复杂体制雷达辐射源信号特征的分析和评估.     

全厂负荷分配系统在火电厂的成功运用

全厂负荷分配系统采用了梯级控制方式,并基于节能降耗的原则,根据单元机组煤耗量自动对各台机组负荷进行优化分配,或在比例分配模式下,由值长根据实际情况对机组负荷进行分配。本文主要介绍了这套全厂负荷分配系统的结构、功能、可靠性、运行方式及在贵州黔西发电厂应用效果等。     

P2P网中基于IP组播的发现机制研究

对等网络技术是近年来计算机网络技术的一个热点,而对等技术中的一个热点技术就是如何找到节点的发现机制问题。介绍了P2P技术及其发现机制和IP组播的原理,利用IP组播技术来解决P2P中对等体的发现问题。文中分析并建立了一个IP组播发现模型,在此基础上,结合SUN公司为P2P分布式计算提供的通用统一、可互操作的平台JXTA技术,实现了IP组播技术在P2P网络对等点发现机制中的应用,有效地解决了单点发送多点接收、多点发送多点接收的问题。     

用遗传BP网络进行图像边缘检测

该文提出了一种基于遗传算法与图像特征向量的边缘检测方法。由于噪声的干扰,常规的图像边缘检测方法往往效果不佳,因此在充分考虑边缘和噪声本质区别的基础上,构造具有较强抗噪能力的特征向量;然后用样本图像对多层前馈神经网络采用遗传学习算法和误差反向传播算法(BP)相结合进行训练,即先用遗传学习算法进行全局训练,再用BP算法进行精确训练,使网络收敛速度加快和避免局部极小。最后,将训练后的网络用于图像的边缘检测。实验证明这种方法是有效的。     

多目标满意优化在模糊控制器设计中的应用

提出了一种应用多目标满意优化模型进行模糊控制器优化设计的方法。给出了计算模型和算法。该方法以满意度函数反映设计者对性能指标的评价，更符合实际要求。应用该方法对模糊控制器的隶属函数参数以及控制规则库进行优化设计。仿真结果表明了该方法的有效性和实用性。     

基于排列组合熵的高速列车走行部故障分析

针对列车走行部的多种故障模式,提出了基于排列组合熵的高速列车走行部故障诊断方法.对原车和抗蛇行减振器失效、空气弹簧失气、横向减振器失效四种工况进行仿真实验,得到列车不同位置的振动信号.计算列车振动信号的排列组合熵,首先实现了同一速度下不同故障的分离,然后以排列组合熵作为故障特征向量,对特征向量进行多级SVM分类识别.实验结果表明,该方法可以有效识别列车同一速度下的不同故障,高速时对四种工况的平均识别率达97％以上.     

脑电Laplacian空域滤波的改进算法

Laplacian空域滤波通过被关注的通道与相邻通道信号转换,能有效地提高脑电信号的信噪比,经典的Laplacian空域滤波矩阵由通道之间的距离确定.该方法依赖于相应通道定位的准确性,实际应用中不能保证电极精准安放并存在个体差异,影响了该方法的应用效果.为了提高该算法的通用性,采用高斯模型改进经典Laplacian空域滤波算法,根据用户调试数据确定模型相关参数,进而确定空域滤波矩阵.采用国际脑机接口竞赛BCI competition 2005 Ⅳ数据集验证滤波后的效果,总体比经典Laplacian方法识别准确度提高10个百分比,采用改进方法滤波后不同类间距离增大、同类间距离减小,提高了信号的信噪比.     

高速列车振动监测数据的广义维数特征提取

为监测高速列车的运行状态,采用多重分形分析列车振动监测数据,提取一种基于多重分形理论的广义维数谱参数(谱最大值Dmax、谱最大值与最小值之差△D和谱均值-D),以3种广义维数谱参数作为特征量,实现对列车正常状态、空气弹簧失效、抗蛇行减振器失效和横向减振器失效状态的表征.实验结果表明,Dmax、△D和-D均能够表征高速列车的运行状态且具有一定稳定性,为高速列车运行状态的识别提供了一种有效的方法.     

基于EMD的小波脊线法轨道检测

轨道的波浪弯曲不平顺是引起列车振动的直接因素。针对波浪不平顺提出了一种新的检测方法。基于经验模态分解的小波脊线法,滤去原始信号的高频部分,再对低频分量进行EMD处理,提取包含了故障信息的固有模态函数分量（IMF）的小波脊线。通过分析小波脊线的时频域,检测出突变信号发生的时刻。对列车在某线路的实测数据分析,研究结果表明,基于EMD的小波脊线法能方便而有效地检测出信号的突变成分,从而准确地识别轨道的不平顺位置。