网络入侵监测系统的设想与实现

计算机网络安全是指利用网络管理控制和技术措施,保证在一个网络环境里,信息数据的机密性、完整性和可使用性受到保护。网络入侵监测系统的设想与实现,就是保证用户在网络环境下所有信息的安全。     

基于粒子群算法优化支持向量机的输电线路覆冰预测

分析了现有输电线路覆冰厚度预测方法中的不足,提出了一种基于粒子群算法优化支持向量机的输电线路覆冰预测。通过历史覆冰增长数据样本对支持向量机进行训练,利用训练的模型对线路覆冰厚度进行预测。同时利用粒子群优化算法对支持向量机关键参数进行优化,有效提高了覆冰厚度预测精度,为输电线路防冰提供了可靠依据。     

自适应系统在单频激光干涉仪上的应用研究

通过对单频激光干涉仪焦平面上等倾干涉条纹的能量分析和环境因素带来的随机噪声分析,研制一种自适应系统。该系统采用了四阶累积量计算法、信号滤波和信号直流分量提取算法。实验结果表明,可有效处理噪声信号,提取信号直流分量,从而提高直流分量跟踪精度。将该系统安装在单频激光干涉仪上,在非实验室环境条件下其线性测长准确度可达0.9×10^-6 L,测量重复性为0.09 μm。     

青年女性地区性体型分析与快时尚号型配比优化

针对市场调研与问卷调查中发现快时尚服装品牌存在地区性不合体现状,为优化快时尚服装区域性号型配比,通过文献分析法对新疆青年女性、其他地区青年女性及GB/T 1335.2-2008《服装号型女子》标准A体型进行对比分析。以上衣服装号型为研究对象,发现快时尚不合体与地区体型特征存在联系;分析了国内外部分快时尚服装品牌号型配比。结果表明:快时尚服装号型存在覆盖率较低的问题,各地区A体型存在较大差异,新疆及东北地区青年女性体型比西南地区体型偏大,上海及河北地区体型匀称,不同地区体型存在较大差异,可通过不同地区青年女性体型特征对服装号型进行合理分配。结合不同区域号型配比建议,为服装设计人员及相关企业提供参考。     

我国纳米材料发展现状与规划

纳米材料和纳米结构是当今新材料研究领域中富有活力、对未来经济社会发展有重要影响的研究对象，是纳米科技中最活跃和应用的重要组成部分。     

基于采样的在线大图数据收集和更新

互联网中,以网页、社交媒体和知识库等为载体呈现的大量非结构化数据可表示为在线大图.在线大图数据的获取包括数据收集和更新,是大数据分析与知识工程的重要基础,但面临着数据量大、分布广、异构和变化快速等挑战.基于采样技术,提出并行、自适应的在线大图数据收集和更新方法.首先,将分支限界方法与半蒙特卡罗采样技术相结合,提出能够自适应地收集在线大图数据的HD-QMC算法;然后,为了使收集的数据能反映实际中在线大图的动态变化,进一步基于信息熵及泊松过程,提出高效更新在线大图数据的EPP算法.从理论上分析了该算法的有效性,并将获取的各类在线大图数据统一表示为RDF三元组的形式,为在线大图数据分析及相关研究提供方便易用的数据基础.基于Spark实现了在线大图数据的收集和更新算法,人工生成数据和真实数据上的实验结果展示了该方法的有效性和高效性.     

弃物再生视角下咖啡渣可持续创新设计方法研究

咖啡在加工过程中产生的废弃物,是具有再利用可能的材料,旨在通过实验探索咖啡渣再利用的设计策略及其行业载体,期以促进可持续发展。首先,从学术和应用双重维度,梳理咖啡渣可持续应用现状;其次,基于都市外卖产品现状,结合态势分析法,分析咖啡渣与外卖包装的耦合性;再次,以控制变量方式对咖啡渣进行固化成型实验,再评估其制品特性及与行业契合性。最后,提出咖啡渣作为外卖产品包装材料的设计策略。研究发现咖啡渣在混合其他物质成型后,具有良好的抗油、抗水、柔韧和硬性,可作为部分外卖包装产品的内嵌材料。结合当下外卖餐食体验的调查,提出基于咖啡渣材料的外卖包装产品设计策略,希望以“弃物再生”之“轻”对抗地球碳排放之“重”。     

大规模社交网络中高效的关键用户选取方法

针对大规模社交网络及其用户发布消息的历史数据,如何快速有效地选取具有较强信息传播能力的关键用户,提出了一种关键用户选取方法。首先,利用社交网络的结构信息,构建以用户为节点的有向图,利用用户发布消息的历史数据,基于Spark计算框架,定量计算由用户活跃度、转发交互度和信息量占比刻画的权重,从而构建社交网络的有向带权图模型;然后,借鉴PageRank算法,建立用户信息传播能力的度量机制,给出基于Spark的大规模社交网络中用户信息传播能力的计算方法;进而,给出基于Spark的d-距选取算法,通过多次迭代,使得所选取的不同关键用户的信息传播范围尽量少地重叠。建立在新浪微博数据上的实验结果表明,所提方法具有高效性、可行性和可扩展性,对于控制不良突发信息传播、社交网络舆情监控具有一定的支撑作用。