基于攻击的局域网安全性度量方法

为了对局域网的安全性进行更为科学、全面的度量,本文提出了以攻击效果度量防御效能的思路,设计了恶意程序攻击、网络攻击、信息破坏攻击、信息内容安全攻击等多种攻击场景,提出了以攻击时长、控制时长、干扰时长、感染率为核心的攻击指标集,基于该指标集,采用层次分析法设计了网络防御效能度量模型。仿真实验表明,基于本文给出的度量模型和度量方法,能够较好地度量整个网络的安全性。     

软件单元测试应用研究及案例分析

单元测试是软件测试过程的第一站,高质量的单元测试是软件质量保证的必要条件,本文就单元测试的概念、测试类型及规程作了简单的阐述,同时就单元测试进行了案例分析。     

基于l1范数相干度的量子态区分

为探究区分量子态的最优策略,以相干作为资源,利用附加辅助系统的方法来区分非正交量子态,并给出了l₁范数相干度与区分量子态的成功概率之间的数值关系,同时量化了某些特定情况下不出错的量子态区分(UQSD)的最优协议所需的l₁范数相干均值.本文的研究结果表明,通过调整生成的相干度可以提高区分量子态的成功几率.     

基于改进CL-ML方法的接地网不开挖腐蚀速率预测模型

接地网是保障电网完全运行的重要部件,但接地网材料易被腐蚀,甚至发生断裂.鉴于接地网腐蚀存在样本数目少、非线性强的特点,在引入对比学习(contrastive learning,CL)和度量学习(metric learning,ML)的基础上,将对比学习和度量学习进行了组合优化,使输出结果变为参与拟合锚点的腐蚀速率系数,在此基础上提出了基于改进CL-ML方法的接地网不开挖腐蚀速率预测模型.该方法把已经采样的珍贵样本作为锚点,显著减小了拟合函数的压力与复杂性,并充分挖掘了稀有样本的内在相关性.试验结果表明,采用该模型的预测结果比采用广义回归神经网络和BP神经网络具有更高的精度.     

长链烷氧基苯腙衍生物对F–的选择性单一识别

合成了一种长链烷氧基苯腙衍生物受体R,其结构采用1HNMR、13CNMR、FTIR和HRMS进行了表征.结果表明,受体R在纯二甲基亚砜(DMSO)中能够选择性识别F-、Ac-和H2PO4-,在5％H2O+95％DMSO中(体积分数)可高选择性单一识别F-.根据Benesi-Hidebrand方程及Job曲线分析可知,受体R与阴离子形成的络合常数均在3.07×103 L/mol以上,且与F-形成物质的量比为1:1型氢键络合物.最后通过1HNMR滴定实验及理论计算阐述了阴离子识别过程机理的可行性.     

涂料用耐热光敏树脂合成条件的优化

研究了以甲基丙烯酸作为光敏基团的光敏酚醛环氧树脂的制备工艺的优化,包括溶剂的选择、催化剂的选择及用量、反应时间、反应温度对甲基丙烯酸转化率的影响。实验发现,使用甲苯替代二氧六环作溶剂、二甲苯胺替代溴化季铵盐作催化剂、催化剂的用量为单体质量的1.2％、反应温度为95℃时,酯化反应在4h之内即可完成。     

Fuzzy度量空间上映射的又一个不动点定理

继文献〔1〕之后证明了Fuzzy度量空间上映射的又一个不动点定理，使文献〔2〕的§1（3，4）的定理成为本文的特例。     

基于分层动态时间弯曲的序列相似性度量方法研究

为了更好地体现时间序列的形态特征,并探索更适合于较长时间序列之间相似性度量的方法,在动态时间弯曲算法的基础上进行改进,提出了基于分层动态时间弯曲的序列相似性度量方法。对时间序列进行多层次分段,并从分段中均匀抽取相对应的层次分段子序列,然后将层次分段子序列抽象为三维空间的点（反映了分段子序列的均值、长度和趋势）进行相似性度量,最后综合各个层次的相似性度量作为结果。实验表明,在参数设置合理的情况下,此方法能获得较高的序列相似性度量准确度和效率。     

用稀疏相似性度量求解压缩传感矩阵

提出一种用稀疏相似性度量求解压缩传感矩阵的方法,并将其应用在图像重建和识别领域中.首先构造一种稀疏相似性度量,然后将其嵌入到传感矩阵的模糊代价函数中,最终传感矩阵的原子更新按照模糊方式进行计算.用该方法优化后的观测矩阵与字典矩阵之间保持了低相干性,并且样本的稀疏信号在相同重构条件下具备了更优的测量数目和质量.在ORL和FERET人脸数据库及91幅自然图像库上的实验结果验证了该算法的有效性.     

TVBPS：一种基于Parallel Sets的具有度量属性的多变元时态数据可视化方法

针对现有“具有度量属性的多变元时态数据”可视化方法不足,提出Parallel Sets分类值排列顺序优化算法ACLEARCR、基于相关度的Parallel Sets变元轴配置算法（VABC）、深度信息Parallel Sets（DCPS）共同组成基于Parallel Sets的具有度量属性的多变元时态数据可视化方法TVBPS。使用具体数据集对提出的可视化方法进行实验,获得的视图能够挖掘数据集中的隐含知识,证明了该方法的有效性。TVBPS可视化方法为分析多变元时态数据集提供了有效手段,具有较高的适用性和易用性。