可信移动Agent的研究及在分布式网络管理中的应用

为解决分布式网络管理的安全问题,利用移动Agent框架作为底层平台,应用VMC概念将移动Agent和SNMPAgent相融合,构建一种基于可信移动Agent的安全体系结构。实验结果表明,采用此体系结构的网络管理系统能够确保移动Agent的可信性。因此,该体系结构在受到Agent到Agent平台或Agent到Agent攻击情况下的安全性得到评估,证明在网络管理任务中其性能是可信的。     

基于Internet的CC-Link远程监控系统设计与实现

介绍了一种基于Internet的CC-Link远程监控系统的设计与实现方法。CC-Link以太网模块将主站下的所有远程站通过一台本地Web服务器连接至因特网，用户通过操作系统自带的网页浏览器就可以访问该服务器并实现对所有远程站的监控，同时，为了显示各站的当前状态及控制结果，服务器还将向网页发送各站的实时视频反馈。     

基于Petri网的OwL-S语义匹配机制研究

传统的UDDI不支持语义推理以及基于服务属性的匹配,因此存在召回率低、匹配效率低等问题。基于此问题提出了一种基于Petri网的OWL-S语义匹配机制,即借助Multi-Agent服务发现框架,使用PNSDL描述语言来发布和请求服务。该匹配机制借助Petri网对服务的描述能力,通过使用可能性和必然性程度代表服务可以胜任需求的置信度,从而实现服务的匹配。该机制具有强大的逻辑推理能力及对多服务的建模能力,能提高匹配的真实度、匹配度等。     

基于深度学习的图像语义分割技术研究进展

自FCN网络在2014年提出后,SegNet、DeepLab等一系列关于图像语义分割的深度学习架构被相继提出。与传统方法相比,这些架构效果更好、运算速度更快,已经能够运用于自然图像的分割处理。围绕图像语义分割技术,对常用的数据集和典型网络架构进行了梳理分析,对2017年以来的新进展进行了综合研究,利用主流评价指标对主要模型的语义分割效果进行了比较和分析。对语义分割技术面临的挑战以及可能的发展趋势进行了展望。     

移动Ad Hoc网络的可靠性评价方法

针对移动Ad Hoc网络的可靠性评估问题,提出一种将网络可靠性与动态路由因素相结合的综合评价方法。同时,提出MNRR(MANET Routing Reliability)算法,对提高网络可靠性有较大改进。实验结果表明,该方法客观有效,理论分析结果与基于数据包传输率等传统测量结果一致,在大规模网络中性能尤为显著。     

一种学习路径规划的模型及方法

传统教育以预设课程内容为主进行教学,缺乏对知识点之间关系和学习状态的动态建模和评估,难于实现个性化学习路径规划和自适应学习。近几年,人工智能技术不断发展,使得对知识体系的海量数据检索分析和对学习者的状态评估成为了可能,每个领域的知识都可以抽象地表示为连接众多相关概念的复杂网络,精确地使用概念关系网络有助于制定高效的学习路径。本文提出了一种基于知识概念网络拓扑结构优化学习路径的建模方法,充分考虑了所学新知识与学习者已掌握知识之间的相互作用,同时根据知识的基础性和重要性程度差别提供不同的复习间隔。通过对生成的学习路径在全面性、一致性和准确性三个方面的实验评估,验证了提出的学习路径优化策略对所需掌握的知识点涵盖率达到 85% 以上,生成的学习序列与专家设计的合理序列的吻合程度最高达到 95%,并且通过学习者的实际测试显示了良好的学习效果。     

基于在线教学案例的启发式教学模式研究

针对信息化环境下,在线资源和服务逐步丰富,有必要充分利用网络环境进行教学改革的教学实际,分析案例教学和在线教学案例的特点,提出基于在线教学案例的启发式教学模式的设计思路和实施办法,并对该教学模式在"指挥信息系统"课程中的运用进行了探索,同时对其在实施过程中面临的问题和对策进行了阐述。     

电磁式漏电断路器的空间磁场抗扰分析及屏蔽结构设计

漏电断路器作为低压配电系统中重要的保护装置,主要用于防止漏电火灾事故发生和保护人身触电安全.电磁式漏电断路器在受到外界磁场干扰时,会引起漏电保护工作特性的变化甚至损坏.通过分析电磁式漏电断路器工作特性,发现磁脱扣器对外界磁场最为敏感,平行于磁脱扣器磁路平面方向的外界磁场对其影响最大;进行了漏电断路器内部导体结构的最优设...     

基于低氮燃烧的循环流化床低温增效脱硝实验研究

为探究循环流化床（CFB）锅炉的低NOx排放性能,在热输入功率为81.3 kW的CFB热态实验台上研究了燃煤平均粒径与二次风对NOx原始生成量的影响,考察了以碳酸氢铵为还原剂,以碳酸钠和乙醇为添加剂的选择性非催化还原（SNCR）低温脱硝增效性能。结果表明：随燃煤平均粒径的减小,NOx生成量降低;提高二次风比例及二次风口位置可降低NOx生成量;以碳酸氢铵为还原剂的SNCR法在氨氮摩尔比为1.7时脱硝效率达到65.2%,还原剂利用率达到峰值;在650~800 ℃的低温范围内,添加碳酸钠较无添加剂工况的脱硝效率平均提升24.5个百分点,750 ℃时的脱硝效率提升34.8个百分点;添加乙醇后的低温区效率平均提升28.2个百分点,温度低于700 ℃时增效性能优于添加碳酸钠工况;添加剂主要通过自由基链式反应提升SNCR法的低温脱硝性能。     

基于碳酸氢铵的SNCR低温脱硝实验研究

为考察反应温度、氨氮摩尔比（NSR）、氧气体积分数及停留时间对选择性非催化还原（SNCR）脱硝效率的影响规律,并探究乙醇、碳酸钠和氯化铁添加剂的低温SNCR脱硝增效特性,深入分析其脱硝反应机理,在管式反应炉上进行了以碳酸氢铵为还原剂的SNCR脱硝实验及各添加剂的低温脱硝增效实验。实验结果表明：当氨氮摩尔比为1.7,氧气体积分数为4%时,以碳酸氢铵为还原剂的SNCR法在830~1 000 ℃下的脱硝效率高于60%;氧气体积分数为零时,不同温度下脱硝效率始终低于15%,氧气体积分数为2%~6%时,650~1 000 ℃下的脱硝效率随氧气体积分数增加而提高;SNCR反应速率随温度的升高而加快,反应达到平衡所需的停留时间变短;在模拟烟气中添加200 μl/L的乙醇可使650~800 ℃的低温范围内脱硝效率平均提升近30%,650 ℃的脱硝效率达到33.4%;添加少量碳酸钠（25 μl/L）或100 μl/L的氯化铁可使700~800 ℃下的脱硝效率平均提升超过25%;3种添加剂都能通过提高NH2自由基的生成量提高低温下SNCR法的脱硝效率。