基于固定增量单样本感知器的AdaBoost算法

针对传统AdaBoost算法在分类过程中时间复杂度和算法学习复杂度较高的问题,提出一种改进的算法AdaBoostFISP。以固定增量单样本感知器为弱分类器,在感知器的权值更新上采用固定增量代替变量增量,从而减少运算时间、降低学习复杂度。实验结果证明了该算法在预测准确性、学习复杂度和时间复杂度等方面的优势。     

JSXGN型闭锁装置与整体式断路器的联锁

针对当前XGN-10型成套高压开关柜上JSXGN闭锁装置对整体式断路器未能充分发挥其闭锁功能的问题,提出了一个实用方案,既完善了它的技术条件、弥补了它的不足,又扩大了它的使用范围。文章从操作闭锁的“五防”要求出发。阐述了问题产生的原因、原有措施的缺项以及实用方案的原理构成。可作为成套高压电器制造行业产品设计和使用部门进行旧设备改造的参考。     

科技成果管理系统的设计与实现

采用Ｃｌｉｅｎｔ／Ｓｅｒｖｅｒ模式,建立了科技成果管理系统,完成科技成果的表格申报,软盘申报,远程申报,实现数据的添加,删除,修改,查询等功能;在安全管理方面,设置了多级操作权限,不同用户,赋予相应的权限,对一些关键操作,设置了最高权限;阐述了系统数据库、客户端应用程序的功能,设计及实现,从应用程序及数据库两个方面优化系统性能;最后给出了前端应用程序同后台服务器的连接方式及实现步骤。     

基于修正ElGamal签名的移动用户认证方案

根据Ｌ．Ｈａｒｎ提出的修正ＥｌＧａｍａｌ签名方案和Ｒａｂｉｏｎ公钥加密体制,提出了数字移动通信网中的一种高效的认证与密钥分配方案。与其他方案相比,新方案由于采用了修正ＥｌＧａｍａｌ签名方案,用户在预备阶段的计算量有所降低;在实时呼叫建立阶段,网络的计算负荷有所减少;方案中省掉了单钥加密,降低了开锁。分析结果表明,该方案不仅具有较低的计算复杂度,而且具有很高的安全性。     

科技成果管理系统的设计与实现

采用Ｃｌｉｅｎｔ／Ｓｅｒｖｅｒ 模式,建立了科技成果管理系统,完成科技成果的表格申报、软盘申报、远程申报,实现数据的添加、删除、修改、查询等功能;在安全管理方面,设置了多级操作权限,不同用户,赋予相应的权限,对一些关键操作,设置了最高权限;阐述了系统数据库、客户端应用程序的功能、设计及实现,从应用程序及数据库两个方面优化系统性能;最后给出了前端应用程序同后台服务器的连接方式及实现步骤．     

旋转填料床气液反应制备超细氧化锌工艺研究

以氨气和硝酸锌为原料,在旋转填料床中通过气液反应制备前驱体氢氧化锌.经煅烧后可得超细氧化锌粒子,经XRD和FEM检测得到其粒径为20-80nm。重点研究旋转填料床转速、原料浓度、氨气分率、气液比等对前驱体氢氧化锌粒径的影响,选择洗涤条件及优化煅烧温度和时间.确定了旋转填料床气液反应制备超细氧化锌的最佳工艺条件。     

对分圆子群中元素表示的几个结果的改进

对基于有限(扩)域中离散对数的高效公钥密码体制问题做进一步研究,改进了Wieb Bosma等在扩张次数为奇数时的结果,指出即使在扩张次数为奇数(k=de)的情况下,仍然可以用(e?1)/2个Fpd上的元素表示分圆子群中元素在Fpd上的最小多项式;当取e=3时,无论d为何值,均可以构造基于扩域中的离散对数问题、优化指数为3的密码体制。进一步,对Wieb Bosma等的猜想做了细化分析,指出无论e为奇数或偶数,都存在k=de,使得Wieb Bosma等的猜想正确。     

IDS日志数据挖掘的改进算法

提出了一个基于最小完美哈希函数的关联规则的挖掘算法。基于Apriori的算法，在综合了传统哈希剪枝技术的同时，利用最小完美哈希函数的优点，保证了静态数据库关联规则挖掘，可以对关联规则的哈希结构数据进行动态的调整。该算法提高了挖掘效率，通过抑制哈希地址冲突提高了算法的稳定性和可用性。     

基于uCOS-Ⅱ的视频动态交通信息采集系统研究

设计提出基于uCOS-Ⅱ操作系统的嵌入式视频动态交通信息采集系统的研发方案,介绍了该系统硬件平台的核心器件Ti5416DSP和嵌入式实时操作系统uCOS-Ⅱ的主要特点,详细阐述了该系统研发的关键问题,给出了系统的硬件设计框架图,论述了基于uCOS-Ⅱ操作系统的视频动态交通信息采集工作流程,最后给出了该系统在uCOS-Ⅱ下的软件实现.     

p范数正则化支持向量机分类算法

L2范数罚支持向量机(Support vector machine,SVM)是目前使用最广泛的分类器算法之一,同时实现特征选择和分类器构造的L1范数和L0范数罚SVM算法也已经提出.但是,这两个方法中,正则化阶次都是事先给定,预设p=2或p=1.而我们的实验研究显示,对于不同的数据,使用不同的正则化阶次,可以改进分类算法的预测准确率.本文提出p范数正则化SVM分类器算法设计新模式,正则化范数的阶次p可取范围为02范数罚SVM,L1范数罚SVM和L0范数罚SVM.