基于双曲线映射签名的高效可分电子现金系统

基于双曲线映射的签名设计了一种新型可分电子现金方案,方案中有效地加入了压缩支付和批处理支付,计算时间复杂度较小,从而使得系统的整体效率较高。另外,方案中无需可信第三方(TTP)的参与,因而系统的整体开销较小。方案的安全性基于q-SDK假设、计算离散对数困难性假设以及单向散列函数存在性假设。     

中长期负荷预测的模糊竞争学习聚类神经网络算法

电力系统中长期负荷预测受大量不确定因素的影响,聚类方法能够将各种影响因素综合引入预测模型,提高了预测精度.本文将神经网络引入到模糊聚类分析中,建立了中长期负荷预测的新方法,并且对聚类神经网络的学习算法进行了改进,利用模糊竞争学习完成网络运算,弥补了网络输出结果二值性的不足,使得学习规则中权值矩阵的改变速度加快,因而算法的收敛速度有很大提高.运用文中所述模型及算法综合考虑了历史负荷情况和未来不确定因素等对未来负荷变化的影响.通过与传统方法进行中长期负荷预测比较,结果表明该方法可以提高负荷预测的精度.     

一种基于CL的新型可分电子现金系统

基于CL签名给出了一种新型的可分电子现金系统,有效地将压缩支付和批处理支付加入到系统中,给出了实用的压缩可分电子现金方案,使得系统的效率较高.系统中无需可信第三方的参与,系统开销较小.方案的安全性基于LRSW假设、计算离散对数困难性假设以及单向散列函数存在性假设.     

炼油厂储运系统隔油池的完善与改进

沧州炼油厂初建时规模较小,多年来,随着不断的发展、扩建,原油存储量不断增大,原油品种更加多样化,高凝点原油及超负荷运行使得隔油池无法达到预想效果,本文着重介绍了对重油罐区隔油池的改进,以及改进后的运行效果情况。     

13 清单下钢筋混凝土工程综合单价风险费研究

根据13 清单规定承包人需要承担一定的价格风险,应在投标报价中预留一定风险费。现阶段的研究大多针对整个项目,没有根据13 清单的风险分担原则及各项目特点对综合单价风险费进行分解剖析。以钢筋混凝土这一分部分项工程为例,在13 清单背景下利用WBS-RBS 法识别主要风险因素材料费,利用问卷调查量化风险;根据发承包双方风险分担原则综合考虑风险发生概率和风险损失程度,将其分为承包人承担的高风险高损失的风险,发包人承担的高风险高损失的风险等 12 类;并将识别的风险因素进行归类,确定不同清单项目的风险费基数和风险费费率进而确定风险费。     

中长期负荷预测的模糊竞争学习聚类神经网络算法

电力系统中长期负荷预测受大量不确定因素的影响,聚类方法能够将各种影响因素综合引入预测模型,提高了预测精度。本文将神经网络引入到模糊聚类分析中,建立了中长期负荷预测的新方法,并且对聚类神经网络的学习算法进行了改进,利用模糊竞争学习完成网络运算,弥补了网络输出结果二值性的不足,使得学习规则中权值矩阵的改变速度加快,因而算法的收敛速度有很大提高。运用文中所述模型及算法综合考虑了历史负荷情况和未来不确定因素等对未来负荷变化的影响。通过与传统方法进行中长期负荷预测比较,结果表明该方法可以提高负荷预测的精度。     

辛夷总黄酮提取工艺及其生物活性研究进展

辛夷,又名木兰、紫玉兰,是我国传统中药材之一,为中国特有植物,为木兰科木兰属植物,常以干燥花蕾供药用,常用于头痛、鼻炎、鼻塞等症状。黄酮类化合物作为辛夷中最主要的活性成分之一的,本文主要综述了黄酮类化合物的提取方法,重点介绍了浸提法、超声辅助提取法、微波辅助提取法、回流提取等提取方法的优缺点,我国辛夷总黄酮得提取工艺的研究概况及其生物活性研究进展,为辛夷总黄酮的进一步开发利用提供了依据。     

六味降糖颗粒提取和制剂工艺研究

对六味降糖颗粒的提取工艺和制剂工艺进行研究,以干膏重、总黄酮含量为指标,对处方活性成分提取工艺进行影响因素和指标成分分析,采用正交实验考察加水量、煎煮次数、煎煮时间和醇沉浓度等影响因素,采用湿法制粒法研究不同辅料的制剂工艺。最佳制剂工艺是加入10倍量的水,煎煮3次,煎煮1 h,醇沉工艺中乙醇浓度50%,时间12 h,药液比1:2;最佳辅料为β-环糊精。本制剂工艺可行性较强,科学合理,颗粒成药性良好。     

基于模糊逻辑聚类神经网络算法的中长期负荷预测

电力系统中长期负荷预测受大量不确定因素的影响,聚类方法能够将各种影响因素综合引入预测模型,提高了预测精度。采用一种由模糊逻辑单元组成的聚类神经网络用于中长期负荷预测。利用模糊集理论中的模糊逻辑算子y1完成网络运算,提高了聚类神经网络的运算速度。虽然网络采用了竞争学习作为网络的学习算法,但是它克服了一般竞争学习算法固有的死点问题,使得历史数据的聚类分析中聚类中心初始点的选取有更大的随意性。运用文中所述模型及算法综合考虑了历史负荷情况和未来不确定因素等对未来负荷变化的影响。通过与传统的方法进行中长期负荷预测比较,结果表明该方法可以提高负荷预测的精度。     

基于改进匈牙利算法的云仿真资源调度

针对传统仿真系统平台的资源分配存在资源闲置、任务挤压和负载均衡等优化问题,利用云计算技术的优势研究并提出了模块化的云仿真平台框架,通过对云仿真资源调度策略研究,提出了一种改进的匈牙利算法．该算法克服了传统匈牙利算法只适用于一对一资源调度的不足,实现了多对一的仿真任务与云仿真资源分配方案,能尽量避免资源调度负载失衡．通过扩展云计算仿真平台CloudSim实现了模拟算法仿真．结果表明．该调度策略能有效的减小云环境下计算机的负载,提高了资源的利用率．