基于二进制熵的加解密函数定位方法

针对二进制程序模糊测试中加解密函数定位准确率低的问题,提出一种基于二进制熵的加解密函数定位方法.该方法对二进制程序的控制流信息进行模型构建以定位程序关键代码,提取关键代码前后的数据流并计算其二进制熵,通过前后二进制熵的关系确定被测代码中是否存在加解密函数.实验结果表明,该方法能够有效发现程序中的加解密函数,准确率大于99%;该方法可以用于提高模糊测试发现漏洞的能力,具有一定的实用价值.      

一类带有区间时变时滞的非线性中立切换系统的指数镇定

研究带有时变时滞中立非线性切换系统的指数镇定问题。通过时滞以及时滞的界,构造Lyapunov-Krasovskii函数,运用平均驻留时间方法,给出了中立非线性切换系统指数镇定的充分条件,该条件以线性矩阵不等式的形式出现。最后运用Schur补引理,设计出控制器以保证闭环系统的镇定,并用数值进行了验证。     

一类风险模型的破产概率的渐近性分析

本文运用中心极限定理分析一类风险模型的破产概率的影响因素,分析破产概率随初始资本、安全负载和索赔的方差变化情况。最后,运用概率不等式给出指数破产概率的一个渐近行为,从而得到破产概率按指数衰减到零。     

基于目标空间分区的稳态高维多目标进化算法

针对高维多目标优化中Pareto非劣候选解所占比例很大,常用的先考虑收敛性再考虑分布性的多目标进化算法面临选择压力衰减的问题,提出一种先考虑分布性再考虑收敛性的高维多目标进化算法——基于目标空间分区的稳态高维多目标进化算法(SS-OSP).该算法先采用目标空间分区策略将种群按照权重向量分为多个子空间,在每个子空间中按照分解方法中的聚合函数选择个体;然后,考虑到常规的PBI聚合函数的罚参数在进化过程中一直保持不变的情况,提出一种自适应PBI聚合函数;最后,仿真实验结果表明所提出的算法与其他三种算法相比,具有更好的收敛性和分布性.     

基于脉搏波数学模型的运动员运动状态判别方法

针对利用运动员脉搏波信息对其运动状态(高强度运动、平静)进行判别,并减少身体状态的随机性对脉搏波特征信息的影响问题,提出了一种对原始脉搏波信号进行建模进而提取特征信息进行状态判别的方法.利用训练-测试的二分类分析方式,对运动员的心率状态进行判别,以分析运动员的运动状态,辅助其进行运动训练工作.实验通过对10名运动员志愿者在不同状态下进行脉搏波采集,对预处理后的原始信号进行函数建模并提取生理信息,利用SVM进行监督训练和测试.结果表明,该方法能够对运动员心率状态进行有效判别,得到运动员的运动状态.     

关于连续型随机变量函数分布类型的一个反例

给出了一个反例,说明一个连续型随机变量由非平凡的连续函数作用后得到的新随机变量不一定为连续型随机变量.     

带变消耗率和连续输入乙醇发酵数学模型研究

讨论了带变消耗率和连续输入乙醇发酵数学模型,利用线性扰动和Lyapunov方法研究了微生物灭绝平衡点的局部和全局稳定性及正平衡点的局部稳定性,并且得到正平衡点稳定性的阈值条件.最后利用Hopf分支理论,证明了在阈值条件下,从正平衡点周围分支出一个稳定的周期解.     

周期切向载荷下一维六方准晶非周期平面的裂纹问题

在一维六方准晶非周期平面线弹性力学的框架下,提出被周期直裂纹削弱的一维六方准晶非周期平面的第二基本问题,通过借鉴并改进经典弹性力学中周期弹性平面理论的方法和技巧,对问题进行求解.取特殊情况,得到了周期切向对称载荷下及周期均匀切向对称载荷下的应力函数.     

函数型累积Logistic回归模型研究与应用

该文针对响应变量为有序多分类标量数据，协变量为函数型数据构建函数型累积Logistic回归模型，并在贝叶斯分析框架下构造Gibbs抽样算法解决参数估计问题.具体解决流程为：首先，通过潜变量连接有序响应变量与函数协变量间的关系，同时对回归系数函数和回归函数型自变量选取主成分基函数进行展开，设置潜变量模型误差项服从Logistic分布.再利用Polya-Gamma变换解决模型似然函数的复杂性，并求得回归系数展开系数的后验分布从而构建Gibbs抽样算法.最后将该方法应用与模拟数据和实际空气质量指数(AQI)的分析，结果显示能较好地对模拟数据和空气质量指数(AQI)污染状况进行分类.     

向量多项式优化问题的数值方法

向量多项式优化问题中的目标函数和约束条件都是由多项式描述的.先将多目标多项式函数分别通过主要目标法、线性加权和法和理想点法等转化为单目标多项式函数,再利用Lasserre松弛方法求解该多项式优化问题,从而得到原向量多项式优化问题的弱有效解或有效解.数值实验结果表明该数值方法是有效的.