对等网络的仿真研究

P2P网络和P2P相关技术一直是计算机网络研究的一大热点。P2P网络具有大规模、高动态性的特点,这使得在真实环境中实际运行、测试一个它需要付出巨大的努力和昂贵的开销。而P2P模拟器具有的优势能为P2P网络研究带来很大的方便,研究者们只需要将精力集中于想要关注的性能,丽不必花费大量的时间和精力去编写实验工具。文中深入研究了PeerSim模拟平台上模拟P2P环境的构建方法,并在其上实现了一个简单的负载平衡算法。最后,通过实验来说明PeerSim模拟器的使用方法,展示了PeerSim组件化的构造思想和灵活的配置机制。     

主动推送模式下的情报需求预测模型

针对主动推送模式下的情报需求预测问题,提出了基于案例推理的解决方案。设计了进行情报需求预测案例分析的工作流程,建立了案例属性描述模型;应用最近邻法进行案例的相似度评价,并通过信息增益的计算确定每个属性的权值,获得相似案例(集);提出了方案调整和推理策略。     

浅谈新疆空管系统中的GIS与RS技术应用

新疆空管运行管理系统是基于三维地理信息平台,研究遥感技术和地理信息系统在现代民用航空中的应用,将三维空间遥感数据、民航各专业数据、管理信息、业务流程等多业务平台、多管理系统结合起来,提供直观的操作控制界面,实现民航空管运行集中监控、运行保障、特殊事件及影响分析、突发事件处理及预案生成等功能。     

串联谐振耐压试验仪的设计与仿真

针对XLPE电力电缆耐压测试成本高、操作复杂等问题,本文中设计了一种变频串联谐振耐压试验装置。利用串联谐振电路的升压原理,构建了硬件电路,通过仿真对选择谐振点等问题进行了探讨。为了改进普通串联谐振耐压测试装置寻找谐振点慢、精度低的缺点,提出了一种解决方案。仿真结果表明,该方法能精确地确定谐振点。装置输出波形可靠性好,谐波分量少,具有良好的性能。     

单周期控制Boost—PFC基于Saber的设计与仿真

单周期控制策略简单可靠,动态响应速度快,能很好地抑制输入电压扰动和负载突变。本文阐述了单周期控制Boost—PFC的工作原理,对单周期控制Boost—PFC进行了基于Saber软件的CAD设计和仿真。仿真结果表明,单周期控制适用干Boost变换器,能够实现功率因数校正。     

基于统计阈值的Snort规则集动态产生的设计与实现

Snort作为开源的入侵检测系统,利用定义的静态规则集合实现对网络的入侵事件的检测。本文分析入侵检测系统的基本原理和模型,阐述Snort入侵检测系统部署到网络时,其静态规则集的配置方法,根据统计流量阈值和告警频率阈值动态产生动态规则集的方法,改进并提高了部署Snort应有的灵活性。     

基于DMT的1553B带宽扩展研究

由于传统的MIL-STD-1553B总线难以满足高速数据传输需求且更换现有总线代价过高,因此迫切需要在不影响现有基带通信的条件下升级1553B系统以提供高速通信接口。本文分析1553B的信道特性并据此选择频谱利用率高、抗频率选择性衰落的离散多音调制(DMT)作为扩展带宽的技术,基于离散多音调制,提出一个与现有通信相互兼容的扩展方案以显著提高传输速率,并对该方案涉及的关键技术进行介绍。     

数字证书在环保行业的应用分析

目前国家环保部正在开展的国家环境信息与统计能力建设项目中,采用数字证书为业务系统提供强身份认证服务。详细论述了数字证书在环保部的应用模式,指出了今后的工作方向,同时也指出了现有应用模式的不足之处。     

Handling multiple objectives with biogeography-based optimization

Biogeography-based optimization (BBO) is a new evolutionary optimization method inspired by biogeography. In this paper, BBO is extended to a multi-objective optimization, and a biogeography-based multi-objective optimization (BBMO) is introduced, which uses the cluster attribute of islands to naturally decompose the problem. The proposed algorithm makes use of nondominated sorting approach to improve the convergence ability effciently. It also combines the crowding distance to guarantee the diversity of Pareto optimal solutions. We compare the BBMO with two representative state-of-the-art evolutionary multi-objective optimization methods, non-dominated sorting genetic algorithm-II (NSGA-II) and archive-based micro genetic algorithm (AMGA) in terms of three metrics. Simulation results indicate that in most cases, the proposed BBMO is able to find much better spread of solutions and converge faster to true Pareto optimal fronts than NSGA-II and AMGA do.