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近些年来,针对明文口令的破解和恢复等技术展开了广泛而深刻的研究,总的来说,该领域的主流方法已经大大提升了口令破解和恢复的成功率,但多种方法之间缺少比较和内在关联的分析。着眼于明文口令字典的生成问题,总结了近十年来主流的明文口令生成模型:马尔可夫模型、概率上下文无关模型和神经网络模型。为了有效并客观地评估这三种主流模型,设计并进行了一系列性能验证实验,给出了三种模型各自适用的场合及优缺点,并从原理层面解释了三种模型存在缺陷的原因,给出了一些优化改进的思路。最后,认为神经网络将会成为未来最具潜力的模型,并指出该领域的进一步研究和发展依赖于规范数据集的建立和多种方法的结合运用。 相似文献
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以梧桐树粉尘为例,研究了可作为工业粉状炸药添加剂的木粉粉尘的爆炸特性。运用哈特曼管测试了粉尘云的最小点火能,得出样品1#、样品2#和样品3#的最小点火能分别为70、90 m J和150 m J。将响应面法中的Box-Behnken试验设计应用于粉尘爆炸压力的测试,用20 L爆炸球进行试验,并从试验结果中拟合回归方程,由此判断出粉尘浓度对爆炸压力的影响最大,其次是点火能量,再次是粉尘粒径。对爆炸压力的试验条件进行优化,试验测得压力值为0.795 9 MPa,试验值与预测值之间的误差仅为1.28%,证明了该模型非常有效。 相似文献
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为了减少AGV(Automate Guide Vehicle,自动导引车)的运输路径长度和转折次数,提出了改进的A星算法,采用几何方法对传统A星算法规划出的路径进行进一步优化。首先遍历路径上的所有节点,剔除路径中冗余节点和不必要拐点,获取仅包含起点、必要拐点、终点的路径。最后计算AGV在拐点处的旋转角度及旋转方向,使AGV在拐点处能够调整自身姿态。并分别对传统A星算法、蚁群算法和改进A星算法进行了对比实验。实验结果表明该方法不仅保留了A星算法运算速度快的优点,还能够有效地规划出距离短且平滑的路径。提高了AGV的运行效率,降低了AGV的耗能。 相似文献
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采用差示扫描量热法(DSC)和X射线衍射法(XRD),研究了含能增塑剂双(2,2-二硝基丙基)缩甲(乙)醛(BDNPF/A)与6种高能炸药[1-氧-2,6-二氨基-3,5-二硝基吡嗪(LLM-105)、三氨基三硝基苯(TATB)、2,6-二氨基-3,5-二硝基吡啶-1-氧化物(ANPy O)、奥克托今(HMX)、六硝基六氮杂异伍兹烷(CL-20)和3-硝基-1,2,4-三唑-5-酮(NTO)]的相容性。DSC结果表明:BDNPF/A与TATB混合体系相容,与LLM-105混合体系轻微敏感,与ANPy O和HMX混合体系敏感,与CL-20和NTO混合体系危险。XRD结果表明:BDNPF/A与HMX、CL-20和NTO之间存在相互作用。上述试验研究表明,BDNPF/A与CL-20和NTO相容性差,不推荐一起使用。 相似文献
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