一种基于深度森林的恶意代码分类方法

针对当前恶意代码静态分析方法精度不足的问题，将恶意代码映射为无压缩的灰度图像，然后根据图像变换方法将图像变换为恒定大小的图像，使用方向梯度直方图提取图像的特征，最后提出一种基于深度森林的恶意代码分类方法.实验中选择不同家族的多个恶意代码样本进行分类，验证了该方法的有效性，并且实验结果优于近期提出的SPAM-GIST方法.     

臭氧氧化法深度处理印染废水及成本分析

随着党和国家绿色经济和环保发展伟大战略蓝图的逐步实施,纺织印染企业正面临着前所未有的生死挑战。要生存发展就必须不失机遇,顺势而为,剔除陈旧观念,改造工艺流程,充分应用好臭氧氧化法技术,探寻企业发展的新路子,以提高企业的的经济效益。为此,该文在探讨臭氧氧化法内涵与作用机理的基础上,首先从理论上研究了臭氧氧化法在印染废水深度处理中的应用,然后结合某市印染企业改造升级废水处理系统的实际进行了分析。     

基于并行多通道卷积长短时记忆网络的轴承寿命预测方法

在预测轴承剩余使用寿命时，数据间的时序特性是一个可以利用的重要隐藏信息。为了更好地提取具有时序信息的特征用于预测，提出了一种基于并行多通道卷积长短时记忆网络（PMCCNN-LSTM）的剩余使用寿命预测模型。该模型主要由两部分组成：前端为并行多通道卷积网络（PMCCNN），提取信号特征，挖掘数据的时序特性，并采用逐层训练和微调的方式提升参数的收敛性；后端为长短时记忆（LSTM）网络，基于特征进行剩余使用寿命预测，并采用加权平均的方法对预测结果进行平滑处理。在一个轴承加速寿命实验的公开数据集上使用留一法验证了该模型的准确性，实验结果表明：所提模型的平均误差与最大误差分别比传统的卷积神经网络（CNN）低23.38%和15.84%，比传统的LSTM低24.14%和19.01%，比卷积长短时记忆网络（CNN-LSTM）低30.32%和23.09%。     

基于Bootstrap方法的密封寿命可靠性评估

针对高可靠、长寿命密封件在小样本试验下的可靠性寿命评估需求,提出一种基于虚拟增广样本和Bootstrap方法的密封寿命小样本数据可靠性评估方法。并以轴用阶梯圈为例,进行寿命可靠性评估。首先通过虚拟增广法将轴用阶梯圈台架寿命试验数据样本数增广至10个,使得样本数满足Bootstrap方法的适用条件;然后再利用Bootstrap方法得到轴用阶梯圈的寿命可靠性评估结果。     

燃气企业网络安全改进实例分析

燃气企业信息化系统所面临的风险和威胁越来越大,尤其系统中断造成的宕机,会给燃气企业带来经济与信誉等诸多方面的损失。当前燃气企业信息化系统是一个资源高度整合的系统,一旦发生意外事故,势必造成燃气业务大面积瘫痪,无法持续正常运作。因此需要提供一个安全的网络环境,以保障燃气企业的业务和数据稳定运行。     

基于数值模拟的矩形微槽热沉流道的优化设计

为了提高矩形微槽热沉的散热性能,首先利用热阻网络模型对数值方法进行验证;然后分别对斜槽开度u为0.2 mm时不同形式的流道进行数值模拟,找到最优的开槽方式;再以双排叉槽的斜槽开度u为设计变量,以热阻与泵功率为优化目标分别利用多项式回归与径向基函数进行代理模型的构建,通过精度分析,利用多目标遗传算法对径向基函数模型进行寻优,最后利用熵权TOPSIS法进行优化方案的选取。结果表明:泵功率随着斜槽开度的增大而逐渐降低,而热阻随着斜槽开度的增大先减小后增大。优化后槽道的斜槽开度u为0.3213 mm,与不开斜槽的矩形直槽道相比热阻与泵功率分别降低了26.62%与19.62%。