地月系共线平动点Halo轨道族的运动稳定性研究

地月系共线平动点附近的Halo轨道族,能够提供从L1点至月球再至L2点的广泛空间的多种轨道应用需要,但2个轨道族内轨道的稳定性差异较大。文章引入稳定系数和线性稳定阶数2个指标来判断轨道的稳定性,并用数值模拟分别分析了百米和千米量级的初始轨道误差在数天后所引起的轨道偏差,得出结论：两轨道族内接近平动点的部分轨道稳定性较差,其余部分轨道稳定性相差不大,L1点附近Halo轨道族内轨道较为稳定的是0.85~0.92之间的轨道,L2点较为稳定的是1.02~1.1之间的轨道。     

非平衡选基六态量子密钥分配协议安全性研究

针对六态QKD协议在非平衡选基条件下的协议效率以及最终的安全密钥率进行了研究。基于Renner提出的协议安全性证明理论分析了六态QKD协议非平衡选基的过程,推导出在非平衡选基条件下协议的最终安全密钥率公式,得出了两种选基概率对有效密钥率的影响。在此基础上,给出了非平衡选基六态QKD协议效率和最终的安全密钥率。所获得的分析结果可以有效提高协议的最终成码率,并可以直接应用在实际量子密码系统中。     

基于保边滤波的显著目标快速分割方法

在视频中自动发掘目标并对其进行精确分割是一个非常有挑战性的计算机视觉问题。本文提出了一种基于保边滤波的显著目标快速分割方法。首先,通过融合外观特征与运动特征,将视频中的显著目标发掘转为能量函数最小化问题进行求解。其次,为了更精确地进行分割目标,融合外观的高斯混合外观模型(Gaussian mixture mode,GMM)、位置先验以及时空平滑约束构建马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)模型,并使用图割算法进行求解。本文提出的基于保边滤波的显著目标快速分割方法,在牺牲较少的精度下,极大地提高了分割效率。最后在两个数据集上进行了对比实验,实验结果表明,本文算法的分割精度超过了其他5种目标分割方法,且加速算法在损失少量精度的情况下提高了2倍分割效率。     

基于XML重写的SOAP安全

基于传统Web安全方法实施防护的Web服务常常受到XML重写攻击的威胁,而SOAP作为Web服务的关键技术,其安全也成为了Web服务安全的重要组成部分.文章首先分析了各种XML重写攻击技术,阐述了各种XML重写攻击技术的手段和特点;针对不同XML重写攻击手段提出了预防XML重写攻击的技术和方法,并重点分析了基于SOAP消息本身的方法和基于安全策略内容的方法;最后,总结归纳了预防XML重写攻击的两种方式,并提出了下一步的工作.     

一种改进的CURE聚类算法

聚类分析是数据挖掘领域的一个重要研究方向。已经有多种用于大规模数据库的聚类算法,CURE就是一个典型的代表。本文对CURE进行了改进,新方法用多点表示一个类,但舍弃了代表点收缩的过程;通过对类内最邻近距离统计特征的分析,提出了自动分离子类的方法,因而不用预先给定聚类个数;在CURE对原始数据进行随机采样和分区聚类的基础上,增加了划分网格一步,能降低噪声影响并缩短聚类时间。对二维数据的测试表明：改进的CURE能正确识别大多数类,速度上优于原算法。     

基于图正则化低秩协同表示的高光谱异常检测

高光谱异常检测是检测出与周围背景像素的光谱具有明显差异的目标的过程。研究学者针对高光谱异常检测提出了多种算法,其中低秩协同表示检测器(LRCRD)不仅能够考虑所有像素之间的高光谱相关性,而且用低秩和l₂范数最小化约束字典的系数矩阵,背景字典不需要过度完备,可以更好地表示背景。然而,LRCRD模型并没有考虑到高光谱数据的局部几何信息对于区分背景和异常像素的重要性。将图拉普拉斯正则项引入LRCRD模型中,提出了一种基于图正则化低秩协同表示的异常检测方法,分析数据中的非线性几何信息。该方法保持高光谱图像的局部几何结构,提高了检测精度。在合成和真实高光谱数据集上对所提方法进行了实验验证,实验结果证明了所提方法的可行性。     

油田建设用地管理信息系统浅析

油田建设用地管理信息系统应包括三个子系统：征地管理子系统、地籍管理子系统和维护子系统。这套信息系统建成后，整个胜利油田的建设用地将全部采用计算机管理，所有的图形资料、文件资料、文档资料和报表资料，将自动加到数据库中。只有拥有访问权，随时可以从数据库中调出所需要的全部资料，而不需要再拿着档案号去资料室查取档案。各种数据、文档实现中种不同需要并各个科室之间自动传输，这可大大缩短办公周期，减轻劳动强度，     

面向对象的有限空间内人群流动CA模型研究

为了模拟在有限空间中大量人员的流动分布，基于面向对象技术，在已有交通流模型和行人流模型的基础上，建立了一个在有限空间内高密度人群流动的元胞自动机模型。采用面向对象思想的建模方法，使得模型具有很好的适用性、扩展性和复用性。并根据出现高密度人群的一般情况和控制对象的需求，提出“元胞控制块”的概念，使整个模型架构具有很强的应用转化能力。计算机模拟验证的结果良好，充分显示了元胞自动机模型对复杂人群流动的模拟能力。     

基于开源GIS的DHSVM模型河网数据自动制备方法应用研究

基于物理机制的分布式水文模型DHSVM能精细模拟中小流域水文过程,在国内外有广泛应用。该模型驱动数据制备繁杂,其河网数据用Arc/Info AML脚本生成,受昂贵的商业许可限制,严重影响DHSVM的可操作性和普及应用。在剖析DHSVM模型中河网数据表达与组织的基础上,采用C++和开源GIS库实现了DHSVM河网数据的自动制备。新方法将可执行程序和配置信息分离,配置灵活、可控性强,是DHSVM实现自动化运行和智能化配置的必要基础。     

基于MapReduce框架的分布式软K段主曲线算法

传统的主曲线算法在小规模数据集上能获得良好的效果,但单节点的计算和存储能力都不能满足海量数据主曲线的提取要求,而算法分布式并行化是目前解决该类问题最有效的途径之一。本文提出基于MapReduce框架的分布式软K段主曲线算法 (Distributed soft ｋ-segments principal curve,DisSKPC)。首先,基于分布式K-Means算法,采用递归粒化方法对数据集进行粒化,以确定粒的大小并保证粒中数据的关联性。然后调用软K段主曲线算法计算每个粒数据的局部主成分线段,并提出用噪声方差来消除在高密集、高曲率的数据区域可能产生的过拟合线段。最后借助哈密顿路径和贪婪算法连接这些局部主成分线段,形成一条通过数据云中间的最佳曲线。实验结果表明,本文所提出的DisSKPC算法具有良好的可行性和扩展性。