一种基于新型真随机数发生器的大数据加密方法

为了解决大数据安全性不足的问题,在现场可编程门列阵的基础上,设计了一种融合了链式振荡环、触发器阵列以及异或门阵列的改进大数据加密方法。然后通过与L8M-LBE、R2S-LBE进行对比实验的方式对该方法进行验证。实验结果表明,改进加密方法的NIST测试通过率为97.5%,优于传统真随机数发生器。在加密硬件吞吐率测试方面,改进加密方法的吞吐率为1983.3 Mbps,优于L8M-LBE与R2S-LBE。实验结果证明改进后的真随机数发生器加密性能得到了极高的提升,能够为大数据加密安全提供一个新的思路。     

高职学院学生宿舍管理系统设计与实现

基于高职院校学生宿舍管理的实际现状,采用了B/S模式进行学生宿舍管理系统的设计开发,介绍了学生宿舍管理系统的功能及结构,阐述了系统的设计与实现过程,实现了科学、高效、便捷的学生宿舍管理,并解决了宿舍数据共享问题。     

融合神经网络及麻雀算法的机器人避障研究

针对麻雀搜索算法（SSA）在机器人避障研究中,存在提早收敛于局部最优难以跳出、初始种群分布不够广泛、平衡能力差等问题对其进行改进。首先通过三层神经网络对规划环境进行栅格化建模;其次引入Halton序列得到初代种群分布,得到分布更广、更遍历的个体位置,提升后期寻优速度和效率;再次使用布朗运动优化麻雀位置更新的步长调节,帮助算法脱离局部优解,同时平衡全局切换局部的搜索节奏;最后,利用clothoid曲线法平滑路径,得到满足机器人机械性能的路径。经6个标准函数验证和Wilcoxon检验P值对比可知,改进后的算法相较于SSA和CSSA算法各项指标得到明显优化,且具有和SSA同一水平的时间复杂度。最后通过地图仿真得到平滑后的机器人避障路径。     

基于B/S模式科研项目管理系统设计与实现

在分析B/S工作模式的基础上,依据科研项目管理系统的工作方式及其核心功能,设计出基于B/S的架构体系和技术线路。解决了系统不同类型用户的差异性需求,实现了科研项目管理工作全程无纸化、网络化和智能化,提高了科研项目管理的效率。     

数据挖掘Apriori算法的改进

为了解决数据挖掘中关联规则Apriori算法存在的缺陷,提出了一种全新的基于对候选项集处理的改进算法。该算法主要采用一次扫描数据库和对候选项集进行计数处理的方法,实现了减少执行时间以及计算量的目的。实际应用表明,改进后的Apriori算法具有操作简便、测试准确的特点,达到了提高数据挖掘效率和准确性的要求。     

迭代二叉树3代算法的一种改进

针对数据挖掘决策树中迭代二叉树3代算法复杂的对数运算以及属性取值多向依赖的缺陷,提出了一种改进算法。该算法将对数运算改进为简易的普通运算,引入重要度、关联度概念以及调整系数,形成一个综合评价指数来确定作为决策树生成的划分结点的属性。仿真结果表明,改进算法简化了计算过程、提高了运算效率,同时使得决策树的形成不依赖属性多值取向。