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71.
在分析P2P网络传统信任模型的基础上,提出一种模糊理论和传统数学理论相结合的综合信任模型。该模型将模糊理论应用于网络节点间主观信任的计算,能够更好地处理复杂的网络因素对信任的影响;利用传统的数学模型来计算推荐信任不但可以得到准确的信任值,还可以将网络的负担降到最低。同时模型中引入了等级反馈机制和时间因子,使得模型的信任度评估更加准确和灵活。仿真结果表明,该模型较传统模型有一定的改进。 相似文献
72.
73.
74.
Windows Vista操作系统安全性技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高操作系统的安全性,Windows Vista对早期版本的一些安全特性进行了增强,并增加了很多全新的安全特性,如:用户账户控制、最小权限策略、数据保护、安全启动、网络访问保护等.通过研究这些安全特性的机制原理和实现过程,对Vista操作系统的安全性做了一个整体的概括,并分析了一些安全机制可能存在的脆弱性. 相似文献
75.
针对不同尺寸车牌图像的定位问题,提出了一种新的自适应车牌定位方法.该方法首先根据车牌区域的共性来提取图像的纵向边缘;然后由车牌区纵向纹理和边缘密度等特征,采用一系列步骤自适应去除干扰边缘来保留类车牌特征区域;最后通过横向形态学运箅使类车牌区闭合,以有效地克服以往形态学结构元素难以随车牌尺寸变化自适应选取的问题;同时提出了根据场景实际情况,选用灰度调整和颜色来判别模块的观点.通过实际场景中大量车牌样本的验证结果表明,该算法不仅准确率较高,而且自适应性良好,具有实用价值. 相似文献
76.
火电机组变工况运行使数据呈现多模态特征,导致基于浅层网络结构的回归软测量模型的预测精度下降。研究一种改进的BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)软测量方法:首先利用堆叠稀疏自编码器(stacked sparse autoencoder,SSAE)强大的深度学习能力提取原始数据特征,然后再利用BPNN对提取特征进行回归分析。经实验验证,SSAE+BPNN软测量方法的均方误差为0.135 8×10–3,平方相关系数为0.983 2,其预测精度和泛化能力显著优于BPNN。将其应用于某台灵活调峰的超超临界660 MW发电机组飞灰含碳量软测量中,预测结果的平均相对误差为0.91%,总体相对误差控制在±5%以内,具有良好的工程应用价值。 相似文献
77.
为了提高电力大数据处理与分析能力,通过构建聚类算法模型,将电力大数据信息的宏观数据信息转换为微观数学思维,增强了大数据信息分析能力。采用MapReduce的分布实现电力大数据系统的总体架构规划。采用生成式对抗网络(GAN)技术对电力监控的数据进行合理化分析,对系统安全进行改进,以实现电网数据的漏洞修复,为后续检修提供安全保障。利用聚类算法,实现对电力大数据的异常检测。试验结果表明,该系统的信息安全可靠性达到了97%,系统异常检测准确性达到了96%。所研究系统的准确性更高。 相似文献
78.
利用激光辅助低压冷喷涂技术在不同激光功率下制备石墨/Cu复合涂层。采用扫描电子显微镜(SEM)、能谱仪(EDS)、图像分析软件ImageJ等,对复合涂层的截面形貌、表面形貌、微观组织、石墨含量以及元素分布等进行表征。结果表明:采用单一低压冷喷涂不能够形成连续的涂层,只能形成断续的点状物,而通过激光辅助低压冷喷涂可以实现石墨/Cu复合涂层的有效沉积。随着激光功率的升高,复合涂层的厚度和宽度均得到一定的提升,表面起伏以及涂层/基体的界面结合得到改善。在通过激光辅助低压冷喷涂所制备的复合涂层中,增强相石墨与黏结相Cu之间结合致密,但过高的激光功率容易导致增强相石墨烧蚀和黏结相Cu氧化的问题。 相似文献
79.
80.
采用躺滴法检测了掺加1.5%、3%的Sasobit和0.5%、1%的Evotherm 3G制备得到的温拌SBS改性沥青与蒸馏水、甘油和甲酰胺3种液体的接触角;基于表面自由能理论,对比了温拌SBS改性沥青在无水条件下的表面自由能和粘聚功以及在有水条件下的剥落功;同时,考察了温拌SBS改性沥青和石灰岩质集料的粘附功和配伍率。结果表明:采用躺滴法可以准确检测温拌SBS改性沥青与常用检测液体的接触角;以粘聚功、粘附功、剥落功、配伍率作为评价指标可用于表征温拌SBS改性沥青-集料体系的粘附性;温拌SBS改性沥青的表面自由能及其分量、粘聚功、配伍率随着Sasobit掺量的增大而减小,但随着Evotherm温拌剂掺量的增加而增大;水的参与降低了温拌剂对SBS改性沥青-集料体系粘附性影响的差异;Evotherm温拌剂有助于改善温拌SBS改性沥青的水敏感性,Sasobit温拌剂增加了温拌SBS改性沥青的水敏感性。 相似文献