Zero-knowledge proofs of retrievability

Proof of retrievability (POR) is a technique for ensuring the integrity of data in outsourced storage services.In this paper,we address the construction of POR protocol on the standard model of interactive proof systems.We propose the first interactive POR scheme to prevent the fraudulence of prover and the leakage of verified data.We also give full proofs of soundness and zero-knowledge properties by constructing a polynomial-time rewindable knowledge extractor under the computational Diffie-Hellman assump...     

信息系统中数据库操作自动化型元数据研究

本文提出了数据库操作自动化元数据的概念,并概括了它的特点,基于信息系统开发实践的角度,论述了信息系统中的五种数据库操作自动化型元数据,并给出这几种元数据的表示和管理方式。     

地理信息系统中地图无级漫游的实现方法之研究

本文在分析现存GIS软件中处理多幅不同比例尺地图的缩放漫游时的不足的基础上,分别从横向、纵向两个方面提出了多幅不同比例尺地图的无级漫游方法,并对方法的实现进行了探讨。该方法已经成功应用于国家“十五”科技攻关项目“面向行政区域的国民经济与社会发展的辅助决策支持技术的应用”中,取得了良好的应用效果。     

基于模糊负荷聚类的不良负荷数据辨识与修正

为辨识和修正不良负荷数据,在利用模拟退火遗传算法优化的模糊C均值（Fuzzy C-Means,FCM）算法进行负荷曲线聚类的基础上,提出将待测曲线与相应特征曲线进行比较计算差量系数的方法.差量系数大于电力公司确定的阈值的负荷点即为不良负荷数据.通过算例验证表明,该方法克服了统计历史数据中不良数据的影响,提高了不良数据辨识的可操作性和实用性.同时提出了考虑不良数据测量点外所有其他测量点负荷信息的不良数据修正方法,与仅考虑不良数据测量点前后2个测量点负荷信息的修正方法相比,提高了不良数据修正的精确性和有效性.     

复合菌种发酵青稞面团工艺优化

该文研究复合菌种发酵对青稞面团质构特性的影响。以青稞粉和高筋小麦粉为原料,pH值和持气性为指标,筛选最佳发酵菌种组合;以硬度、弹性为指标,采用单因素试验考察发酵时间、复合菌种接种量、复合菌种质量比和青稞粉添加量对面团特性的影响,并采用正交试验优化复合菌种发酵青稞面团工艺。结果表明,最佳发酵工艺为发酵时间2.0 h、复合菌种接种量2.5%、菌种（高活性干酵母∶植物乳杆菌）质量比3∶2、青稞粉添加量30%。该条件下面团弹性较好、硬度较低,具有发酵的香气以及较浓厚的青稞风味,适合用于制作烘焙产品。     

压裂水平井考虑井筒摩阻损失产能计算方法研究

水平井已经成为国外油田开发的一项常规技术,但对于油层条件差的储层,有必要采取水平井压裂投产,使其具有较高的经济效益。但是对水平井压裂后的产能预测研究相对较少。本文主要通过对实际的生产数据以及运用数值模拟和对理论公式的修正等方面论述水平井压裂的产能预测时应考虑的内容。     

能量优化法分析四边域膜结构初始形态

根据膜结构曲面的多样性,提出了描述膜曲面的三次准均匀B样条曲面方程.根据膜结构受力特点,结合其形与态建立总能量方程,通过数学规划求得曲面的控制点,从而求得具有最小变形能膜曲面.     

硅化钨MIP电容侧墙淀积工艺优化

硅化钨MIP工艺在集成电路和半导体器件制造中有着广泛的应用,但硅化钨膜在后续的侧墙工艺中容易出现剥落问题现象。通过对硅化钨材料特性,以及与电路制造相关联工艺的深入分析,发现在一定温度下,硅化钨的表面会产生富钨硅化物,它与氧气反应时会形成氧化钨,从而造成硅化钨膜的剥落。为避免氧化钨的形成,从减少富钨硅化物的形成、降低钨化硅与氧气的反应温度,以及减少参与反应的氧气量三个方面着手,在大量工艺试验的基础上提出了一种能有效防止硅化钨膜剥落的优化工艺。     

基于移动网格和密度的数据流聚类算法

传统的基于网格的数据流聚类算法采用固定划分网格的方法,虽然算法的处理速度较快,但是聚类准确性较低。针对此问题,提出了一种新的基于移动网格和密度的数据流聚类算法。在算法中引进了权重与衰减系数,利用移动网格技术对数据流的边界点进行处理,增强了聚类的准确性,提高了算法的运行效率。     

变结构神经网络自适应鲁棒控制

针对一类不确定非线性系统, 提出一种变结构神经网络自适应鲁棒控制(Variable structure neural network adaptive robust control, VSNNARC)方法. 其中变结构神经网络用于在线辨识系统未知非线性函数, 该网络利用节点激活与催眠技术进行动态调节, 减小网络规模与计算量; 自适应鲁棒控制用于网络权值学习与系统建模误差及外部扰动补偿. 采用Lyapunov稳定性分析法, 给出网络权值自适应律的形式以及鲁棒控制项的设计方法. 该方法不仅能保证系统的稳定性, 也能保证系统具有很好的瞬态性能. 将该方法应用到转台伺服系统的位置跟踪控制中, 实际运行结果表明, 该方法使系统具有很强的鲁棒性及良好的跟踪效果.