变幅油缸摩擦力的研究及其在力矩限制器中的应用

通过对汽车起重机臂架系统及其变幅油缸的受力分析,结合大量试验数据与理论函数推导出变幅油缸摩擦力的函数关系,并成功地应用于力矩限制器的研发中。基于该摩擦力函数模型开发的力矩限制器,载荷精确计算的误差控制在±4％内,国标为±5％,并已经批量生产及应用。     

变压器差动保护采用微机后的CT接线

电力系统中目前采用的保护装置有电磁型、整流型、晶体管型、集成电路型、微机型等多种。随着安全、可靠供电、创一流企业的要求,无人值守变电所将逐步替代有人值守的现状。因此,微机保护将越来越多地应用于电力系统中。对于电磁型、整流型、晶体管型、集成电路型等类保护,当采用主变差动保护时,均将主变Y侧CT接成△形,主变△侧CT接成Y形。有一双圈110kV主变,型号SFZ_7-31500/110±8×1.25％/10.5kV,如采用常规的几类差动保护,数值计算结果见表1,     

自然语言网络答疑系统的研究与实现

网络答疑是现代远程教育的重要组成部分，本文提出了一种基于自然语言的新型网络答疑系统的实现模型，介绍其实现原理及框架，并提出了从关键词、提问方式、提问重点三个层次对用户提问进行语义分析、特征向量提取及语义匹配的分析方法．实验结果表明，本文提出的关键技术解决方案能有效分析自然语言提问，提高问题答案匹配的精确率及召回率。     

一种基于生语料的领域词典生成方法

为了实现准确分词，实用的汉语信息处理系统都需有其专用的领域词典．针对现有词典构造方法存在的不足，本文提出了一种领域词典的构造方法；利用通用词典对领域生语料进行分词处理，并提出了基于切分单元的最大匹配算法，从而得到候选词串集，然后利用规则对其进行优化，最终生成领域词典．词典的生成过程基本上是自动完成的，人工干预少，易于更新；目前．本方法生成的领域词典已经应用于我们自主开发的“基于Web的智能答疑系统”中，并取得了较好的效果．     

攻击案例综合学习系统研究

随着入侵检测系统在安全领域的广泛应用，入侵报警学习和分析已经成为一个研究热点。针对目前入侵报警泛滥和知识贫乏等问题，设计了一个完整的攻击案例学习系统框架。该学习系统分为两个阶段：入侵报警精简和典型攻击案例挖掘。前者利用改进的密度聚类方法实现相似报警聚合以及报警聚类的自动精简表示，后者利用序列模式挖掘方法挖掘频繁入侵事件序列。进一步提出一种基于入侵执行顺序约束关系的攻击案例评估算法实现典型攻击案例的自动筛选。最后，利用真实入侵报警数据测试了该攻击案例学习系统，结果表明该系统能够实现高效报警精简和典型攻击案例的准确学习。     

声速测量实验的探讨

对声速测量——共振干涉法中相关问题进行了理论探讨，使学生对此实验的物理图像，有了更清楚的认识。     

基于流量统计特征的端口扫描检测算法

根据网络流量的统计特征提出一种慢速端口扫描行为检测算法，以主机数和端口数的比值及被访问主机端口集合之间的相似度为基础，采用非参数累积和CUSUM算法及小波变换方法对流量统计特征进行分析，进而判断是否存在端口扫描行为。实验结果表明，所提取的网络流量特征及算法可以有效地检测异常行为，该方法和Snort相比较具有低的漏报率和误报率。     

基于随机实验的蠕虫传播预测研究

蠕虫传播预测是蠕虫防御的基础之一，但随着蠕虫扫描策略日趋多样和互联网结构逐步复杂，在蠕虫爆发初期及时建立精确的蠕虫传播模型变得越来越困难。利用随机仿真实验来模拟蠕虫在网络中的传播行为，通过统计分析仿真实验结果，发现蠕虫传播实验结果是一个随机过程，而实验结果间存在很高的线性相关性。由此提出一种基于仿真实验统计结果的蠕虫传播趋势预测方法，该方法可以利用0．1％存在漏洞主机的感染信息精确的预测蠕虫传播趋势。     

一种融合信任和用户情感偏好的协同过滤算法

以调节用户情感为应用背景,为使资源满足用户情感需求,提出一种融合信任和用户情感偏好的协同过滤算法.首先,针对现有协同过滤中用户偏好模型扩展性不足的问题,提出融合评分和信任的用户偏好模型,依据评分数据集设定共同评分资源数目的阈值,有策略地选择用户间评分相似度和信任值,计算用户偏好程度;其次,定制资源的情感内涵特征,在资源集合生成过程中,通过引入用户对资源情感内涵的偏好度量机制,弥补了以往协同过滤推荐对用户情感的忽略.最后,实验结果表明,该算法有效地解决了协同过滤中用户偏好模型扩展性不足的问题,提高了分类准确度,增加了用户选中满意资源的机会.     

基于视觉传感器的智能车摄像头标定技术研究（下）

在智能车比赛中,摄像头组肯定要遇到的问题是图像存在梯形失真,若选用广角镜头,还会存在桶形失真.解决这两种几何失真将对后面的处理提供方便.本文介绍了作者所在车队的摄像头标定技术.此方法简单实用,值得借鉴.