高速铁路钢-混凝土组合梁的损伤识别

以某高速铁路桥梁钢-混凝土结合梁模型为例,模拟多种损伤情况,分别运用以固有频率、振型、曲率模态为识别指标的方法进行损伤识别.通过对模型的无阻尼自由振动分析研究损伤指标与损伤之间的关系;以模型不同部位抗弯刚度的折减模拟不同程度的损伤.研究结果表明,固有频率及振型能反映结构的整体性能,但很难判断损伤位置;曲率模态对局部损伤较为敏感,损伤定位比较准确.     

语音信号的谱熵检测在车辆通信中的应用

结合车辆通信中语音信号的特殊性, 利用傅里叶变换和最大离散熵定理, 对含强噪语音的短时频谱进行分析, 构造出一种熵函数来对语音信号进行语音/噪声的判决. 以一段语音信号为例进行仿真, 研究结果表明, 谱熵检测方法计算简单, 谱熵值和隔离度较大, 具有稳健的抗噪特性, 可以应用于车辆通信中语音信号的检测.     

基于分布式网络入侵检测系统的研究及其实现

在分析现有网络入侵检测系统局限性的基础上，提出一个基于模式匹配误用检测技术的分布式网络入侵检测系统模型。该模型可用于应用层协议分析，提高了检测精度；采用协议流分析技术，减少了检测时间与误报率；采用中断会话和防火墙联动，可实现主动响应；在主体智能协作与负载平衡上考虑了其分布式的特性；在Linux环境下构建基于实时智能协作引擎的原型系统，验证该模型的特性。     

神经网络方法确定玛北油田岩性油藏含油边界

用常规方法确定岩性油藏含油边界需要一定的井孔资料，导致勘探成本较高，为此引入神经网络方法。先对地震资料进行解释，提取地震特性参数，与已知井的试油结果一起组成神经网络的学习样本集，经训练并绘制测线剖面或平面图，最终确定出含油边界。应用该方法对准噶尔盆地玛北油田二叠系乌尔禾组和三叠系百口泉组油藏进行了含油边界的确定，结果表明，用该方法可以直观地在剖面图上确定油藏的含油边界，这样确定的含油边界能够满足储量计算的要求，且该方法较传统方法有很大的优越性。     

S45C钢轴向-扭转两阶段载荷下的疲劳寿命预测

针对S45C钢进行了一系列拉压载荷与扭转载荷不同加载顺序疲劳试验,用以考察载荷的改变对损伤和寿命的影响.试验结果表明,先拉压后扭转载荷下失效时的损伤值大于1,先扭转后拉压载荷下失效时的损伤值多数小于1,载荷模式和应力水平共同影响着失效时的损伤值.采用线性损伤律、双线性损伤律、损伤曲线方法和Morrow的非线性损伤律进行了寿命预测.从预测结果的比较看,各模型均具有过于安全的预测趋向.     

基于Grover算法的量子多用户检测

经典的多用户检测技术，其求解最优解的时间复杂度为0(2n)，这是一个NP难解问题．在Pauli算子的基础上建立量子多用户信道模型，给出利用Grover算法的多用户检测解决方法．该算法的时间复杂度为O(√2n)，并且当2n足够大时，其错误的概率趋近于0．     

渗调修复黄瓜陈种子基因组DNA损伤的RAPD研究

用Vc，CaCl2，PEG及其组合对自然老化的黄瓜种子进行渗调处理，利用随机扩增多态性DNA(RAPD)技术对处理前后的种子基因组DNA多态性进行比较分析．结果表明：渗调作用可以修复黄瓜陈种子的DNA损伤．修复效果与种子贮藏时间有关，贮藏半年的种子渗调处理前后RAPD产物差异不明显，贮藏1～2a的陈种子修复的效果好，表现为分子量高的DNA重新合成，RAPD扩增条带增多，亮度增加；贮藏3a的陈种子修复效果不理想。     

深过冷Cu-20Wt%Pb亚偏晶合金的凝固行为

采用熔融玻璃净化和循环过热相结合的方法，使Cu-20wt％Pb亚偏晶合金获得了208K的深过冷，在宽过冷范围内研究了Cu-Pb亚偏晶合金的组织演化规律。结果表明，过冷合金熔体初生相为α(Cu)，在0～146K的过冷度范围内，均有两次再辉现象；在183～208K的过冷范围内，只出现一次再辉。当△T≤98K时，合金凝固组织为粗大枝晶α 枝晶间Pb相；当116K△≤T≤146K时，凝固组织已无明显的枝晶形貌，组织由细密α基体 细小的Pb颗粒组成；当△T≥183K时，凝固组织与中等过冷度下的组织相似，只是Pb相更细小，分布更均匀。当△T≥133K时试样出现裂纹。     

基于数据挖掘的主机入侵行为检测

提出利用序列模式挖掘方法得到频繁入侵命令序列，将频繁入侵命令转换为底层入侵检测器的检测规则用于检测用户的可疑行为．为了消除误报，设计了一个基于入侵事件状态的关联引擎，将频繁入侵命令序列作办关联规则，并提出了一种新的入侵关联算法，该算法不仅考虑了每类主机入侵行为的序列特征，也反映了不同类型主机入侵行为之间的因果关系，体现了主机入侵行为的多样性和复杂性．实验结果表明，该入侵关联模型对各类主机入侵行为的检测效果良好，误报率明显降低，特别是下载类和信息获取类主机入侵行为的误报降低了20%左右。     

一种基于多分类支持向量机的网络入侵检测方法

构造了一种基于异构数据距离的径向基核函数，可直接应用于异构的网络数据，并利用实验数据得到修正的基于异构数据距离的径向基核函数(I-HVDM-RBF)，从而减少了支持向量的个数，降低了运算量，采用I-HVDM-RBF核函数和一对一方法构造了多分类支持向量机来进行网络入侵检测，检测选用美国国防部高级研究计划局入侵检测评测数据，结果表明：与Ambwani方法比较，其检测精度提高了约3％，支持向量个数减少了268个，检测时间缩短了5min；与Lee方法比较，其拒绝服务攻击、远程到本地攻击和普通用户到超级用户攻击的检测精度分别高出73％、19％和3％。