基于L1范数和现代内点理论的电力系统潮流计算

利用L1范数把电力系统潮流方程的求解转化为对一个新的非线性规划模型L1LF的求解.在基于原问题的扰动Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件基础上,导出了求解L1LF模型的内点算法公式.仿真结果显示,L1LF模型结构简洁、直观,编程应用方便.新算法计算结果正确,收敛性好.和常规潮流算法相比,新模型和新算法有效解决了病态系统潮流计算发散的问题,为给定条件下的潮流问题是否有解提供了一个新的判断途径.     

无机络合物中离子—配位体键的力常数计算

应用经典的改良平均偶极子定向(IADO)法和间略微分重叠(INDO/2)分子轨道法计算了无机络合物中离子—配位体键的力常数。由经典IADO法以及INDO/2-MO法得到的结果与由振动光谱实验数据的结果很好地一致。这种一致性说明了经典IADO法以及INDO/2-MO法可以用于计算一些未知金属离子—配位体键振动光谱的力常数。     

基于L1范数损失的非平行支持向量回归机

针对NPSVR训练速度和预测精度问题,提出一种基于L1范数损失的非平行支持向量回归机L1NPSVR模型,用于预测数值输出。L1NPSVR通过求解两个较小规模的凸规划问题,建立一个ε1-不敏感的下界函数和一个ε₂-不敏感的上界函数。在L1NPSVR模型中,每个优化问题同时最小化训练样本的L1范数损失和铰链损失,以保证模型的稳定性,减轻噪声和异常值的影响。L1NPSVR通过求解一对更小的优化问题来提高模型的运行效率。仿真结果验证了所提出方法的可行性及有效性。     

基于证据理论的学生模型

推广了证据理论中的集合一值映射．提出一个L集合一值映射，并用L集合一值映射给出了学生模型化的方法，从而把学生模型化问题转化成了推理问题．     

INDO近似下包含d,f轨道的定域化分子轨道方法

研究了当基组包括d、f原子轨道时,保证INDO方法具有旋转不变性的两种方法——估算全部杂化积分和权重平均库仑交换积分。导出了INDO近似下Edmiston-Rue-denberg能量定域化方法的LCAO计算公式,建立了相应的计算程序并对程序的使用进行了考验和说明。     

4f双ζ波函数和稀土氟化物中的化学键

在自旋不限制的INDO方案的基组中,采用了4f原子轨道双ζ径向波函数,计算了LnF_s的电子结构(Ln=Nd,Eu,Yb),并且和相应的以4f原子轨道单ζ波函数为基的INDO计算进行了比较。结果支持了稀土三氟化物中4f电子基本定域不参与成键的结论。     

噻酚甲酰三氟丙酮的~(13)C核磁共振化学位移计算

本文对较为复杂的分子——噻酚甲酰三氟丙酮(HTTA),利用我们提出的INDO/σSCF方法和现有的C、H、O等原子的参数,进行了~(13)C NMR化学位移理论计算。对于固定在π骨架上的碳原子,其化学位移计算值与实验结果有很好的线性关系,并且它们的反磁性贡献σ_d和电荷密度ρ之间也有较好的线性关系。结果证明INDO/σSCF方法是模拟~(13)C NMR化学位移实验结果的一个合理近似。     

非线性约束条件的平稳自回归模型的L1 估计

L1－估计是统计问题中一个重要估计,时间序列模型的L1－估计问题是非常重要的,这些估计量的多种性质都被研究过,许多统计学者讨论它在无约束条件下情况下的估计问题及其有关性质,且得到了较好的结果,然而,仍有一些基本问题有待解决,本文讨论了平稳自回归模型的L1－估计在非线性约束条件下的渐近性质,该约束条件是由非线性等式和不等式给出,这种估计问题属于随机优化问题,用最优化的方法克服非线性约束问题在估计研究上的困难,为估计提供了一个新的途径,并得到L1－估计问题的相关结果。     

8-羟基喹啉有机体系电子光谱及二阶非线性光学性质的理论比较研究

运用INDO／CI和NDDO方法，计算并比较了8－羟基喹啉（QH）分子及其衍生物MQH，CNQH的电子光谱，计算结果和实验吻合。在正确的光谱计算基础上，用INDO／CI－SOS公式计算核系列分子的二阶非线性光学系数βijk和βμ，考察了分子电子结构对βμ的影响。     

逆运输问题的研究

利用对偶理论,Kuhn—Tucker条件及网络流规划,对变量有上界限制的线性运输问题的逆问题进行了研究,并分别在L1,和L∞模下提出了有效的解决方法。在￡,模下把问题转化成有快速解法的最小费用循环流问题来解决;在L∞模下,通过对具体模型求解探讨出一个简单算法。     

一种基于记忆LUT的多倍频程预失真方案

针对多载波无线通信系统中多倍频程功率放大器存在的强非线性失真与记忆效应失真问题,提出了一种基于记忆查找表的LUT+MP多倍频程预失真方案。方案模型由记忆查找表(LUT)和记忆多项式(MP)串联构成,采用间接学习法的LMS和RLS算法对模型参数训练辨识。仿真结果表明,针对维纳模型高功率放大器,在输出功率回退OBO=2.27 d B时,对Wiener模型功放的三阶互调失真改善达到了55.9 d B,五阶互调失真改善达到了44.5 d B。与现有的LUT+FIR和LUT+并联FIR预失真方案相比较,能带来更好的建模精度和线性化效果。同时,设计使用的学习算法简单实用,稳定性能好。     

Certificateless Encryption Scheme Secure in Standard Model

The scheme introduced by Hwang and Liu in 2008 is shown to be insecure against the key replacement attack. A more practical attack model is introduced, and according to this model, an efficient certificateless encryption scheme is presented which is IND-CCA secure against both Type I and Type II attackers without random oracle. This encryption scheme can defend against the malicious key generation center attack, and can reach Girault’s trusted level 3 as in traditional public key infrastructure-based crypto...     

A Model of Hierarchical Key Assignment Scheme

0 IntroductionIf the users of a computer (or communication) systemaredividedinto a number of disjoint classes ,C1, C2,…, Cn.The users of each class would have a different clearance and,consequently,a different accessible set of data. Each classshould have an encryption key to protect data owned by theusersinthis class .Sucha systemcan be describedas a partial-ly ordered setS={C1, C2,…, Cn} ,where 相似文献   

可用于团队模式的动态广播加密方案

提出一个可用于团队设计模式的动态广播加密方案。通过结合广播加密模型和无证书密码理论,利用身份作为参数,成功解决了方案中私钥泄露的问题。在该方案中每个成员均可以加密和传递设计文档,但只有指定的设计组成员可以解密被加密的文档。分析结果显示该方案在离散对数假设下是安全的,在可以承载公钥密码系统的无线传感器网络中无需额外的硬件设备,故不仅适用于传感器节点而且是其应用领域中一个引人注目的安全结论。     

GSM移动智能网中灵活多业务触发功能的设计与实现

分析了在移动智能网中采用业务静态融合方案实现多业务融合的不足,提出了一种灵活的业务触发方案,并对此方案做了详细的讨论,给出了能实现灵活多业务触发功能的系统模型,重点分析了实现中的关键技术,最后对整个方案进行了总结.     

具有未知侧滑和打滑的WMR强化学习自适应神经网络控制

利用反演设计,提出一种强化学习自适应神经网络轮式移动机器人(WMR)轨迹跟踪控制方法.首先在极坐标下建立WMR的轨迹跟踪误差模型,并基于此设计运动学控制器.然后,针对WMR动力学系统,设计自适应神经网络控制器.结合强化学习机制,同时对系统未知侧滑、打滑和模型不确定性进行优化补偿,并引入鲁棒控制项来消除补偿误差的影响,进一步提高了控制效果.所提控制方法使得闭环系统稳定,且最终一致有界收敛,其有效性通过数值仿真结果得到了验证.     

用分段线性近似时变参数的自适应控制

用一个参数分段线性化的模型近似时变系统,得到了基于最小二乘参数估计的自适应控制。该算法计算量小,容易实现在线控制。仿真结果表明,算法具有较好的跟踪特性。     

基于仿真和预测的无模型控制问题研究

无模型控制是解决难以精确建模问题的有效控制思想。针对料道温度对象设计了两级无模型控制方案,提出了基于预测的控制器设计方案和基于物理仿真的模糊控制查询表的设计方法。所设计的方案已经在实际控制系统投运,获得了良好的效果。     

一个高效安全的空间加密方案

将空间向量对应于合数群上的元素，基于三素数子群判定问题，利用双系统技术构造了一个在自适应的模型下更加有效、安全的空间加密方案.结果表明，由于不需要进行大量的矩阵运算，所提出的加密方案具有较高的效率和良好的性能.     

基于增量式学习的海量数据流实时预处理模型

针对海量数据环境下对数据流预处理实时性和高效性的需求,文中提出了一种大规模数据环境下的数据流实时预处理模型,基于MMHC（Max-Min Hill-Climbing）并运用增量式学习的方式改进贝叶斯网络模型的构建过程,提升预处理模型的有效性,同时也减少了因模型更新所消耗的时间,在一定程度上防止了数据的积压,支持网络结构的动态更新,适用于更复杂的数据环境.