碳纳米管/聚合物复合材料的微波介电特性

在考虑了碳纳米管和聚合物基质各自的复电容率的实部和虚部的基础上,运用电阻-电容(RC)网络模型和对数混合法则,导出了碳纳米管/聚合物复合材料的复电容率,并计算了不同碳纳米管含量时,单壁碳纳米管/环氧树脂复合材料在3.0～13.0 GHz频率范围内的复电容率.在实验频率范围内,计算复电容率谱与实验谱相吻合.理论预见了碳纳米管/聚合物复合材料的微波介电损耗随碳纳米管含量的增加而明显增加.     

一种新型移相PWM软开关感应加热电源的研究

介绍了一种新型移相调功高频感应加热电源：逆变电路可以在大的调功范围实现软开关,且只需要一个吸收电容：通过实验对比IGBT模块的关断损耗,证实吸收电容能有效地提高电源的转换效率。转换效率达到了96．4％。     

局部锚固失效下桩锚支护体系深基坑力学响应分析

以某砂土层桩锚支护结构深基坑为工程背景，基于有限元程序Plaxis建立数值计算模型，对单排锚索失效、双排锚索失效两种局部锚固失效工况分别进行模拟，研究了预应力锚固失效引起的支护结构力学响应规律，揭示了锚固失效后的锚索荷载传递规律.研究表明:相对于单排锚索失效情况，双排锚索失效对基坑支护结构变形及内力的影响较大;在群锚失效最不利工况下，桩体最大弯矩和位移分别为正常工况时的1.66倍和1.74倍;桩体弯矩增大倍数是决定桩体是否发生破坏的重要指标.     

血清CHE/Alb与RBP联合检测对肾病综合征诊断的意义

选择肾病综合征患者60例作为实验组,体检人员60例作为对照组,检测血清中CHE/Alb及RBP含量。与对照组比较,实验组血清CHE/Alb和RBP值显著升高,其差异有统计学意义。联合检测诊断肾病综合征,阳性检出率为98%,其数值显著高于单独检测,其差异有统计学意义。联合检测的特异度和阳性预测值均明显高于单独检测。联合检测大大地提高了对肾病综合征诊断的特异度、阳性预测值以及阳性检出率,有助于评估肾病综合征患者的肾脏功能,提高筛选肾病综合征的准确性,降低漏诊率。     

基于动态分析的控制流劫持攻击检测

控制流完整性策略能够有效地防御控制流劫持类攻击,但复杂的控制流图构建使该策略的实际部署非常困难.为了有效地针对控制流劫持攻击的检测手段,提出一种基于程序异常行为来检测控制流劫持攻击的方法,并基于该方法实现了控制流劫持攻击检测系统.实验表明,该方法能够有效地检测出由控制流劫持攻击造成的各种程序异常行为,基于该方法的攻击检测系统运行效果良好,能够方便的部署到实际应用环境中.     

伦敦奥运的新地标

曾亲眼见证了钢筋铁骨的国家体育场"鸟巢"从无到有的震撼施工现场。而如今正站在伊丽莎白女王奥林匹克公园里左顾右盼。这里绝对算得上一个"大工地",来自世界各地的工人们正如火如荼地忙碌着。而身后一座诡异的钢铁建筑正在渐露峥嵘,它就是矗立在主体育场"伦敦碗"旁的安赛乐米塔尔轨道塔———座由1500吨钢铁"扭曲"而成的伦敦新地标。     

基于2D Gabor小波与组合线检测算子的视网膜血管分割

单一的2D Gabor小波血管分割算法只考虑了图像滤波信息,忽略了血管形状和结构信息。为了更加精确快速地实现视网膜分割血管,提出了一种基于2D Gabor小波变换和组合线检测算子的视网膜血管分割方法。首先通过像素灰度值、4个尺度下的2D Gabor小波变换和组合线检测算子构造一个六维像素特征向量,然后使用贝叶斯高斯混合模型实现视网膜图像像素分类,最终实现血管分割。通过对通用的DRIVE眼底图像库中所有视网膜图像的实验仿真,结果表明算法获得了0.963 6的受试者特征工作曲线面积和0.948 6的准确率,优于单一的2D Gabor小波血管分割算法。     

群岛型组团城市陆路交通网络多目标优化模型

为优化设计群岛型组团城市的陆路交通网络,提出一个双层规划模型.其中,上层模型从效率、环保和公平三个方面,优化陆岛和岛际间的由陆路通道和水运线路构成的交通网络,是一个总出行时间最小、单位出行者碳排放最低和各岛屿经济发展潜力最均衡的多目标网络优化问题.下层模型在陆路和水路构成的综合交通网络上均衡分配交通流.设计基于帕累托优化的遗传算法求解模型,并通过实例研究验证模型的适用性和有效性.     

互累积量迫零法信号源盲分离

利用高阶累积量进行信号源盲分离的已有算法都需要进行复杂的矩阵代数运算,且这类算法不具备所希望的等变特性,对于病态混合矩阵的盲分离问题可能无法求解,通过利用迭代算法迫使经过非线性函数变换的混合信号互累积量矩阵对角化的方法,提出了一种新的基于高阶累积量的具有等变特性的信号源盲分离算法,该算法所采用的累积量矩阵对角化方法不依赖于混合矩阵,也不需要对累积量矩阵进行代数变换,并且所使用的迭代算法不需要对任何变量求导,因此非常简单,易于实现;同时算法还具有对未经去除均值的混合信号直接进行分离的能力。     

基于熵时间序列的恶意Office文档检测技术

为了更加准确地检测恶意Office(*.docx、*.rtf)文档,提出了一种基于文档熵时间序列对恶意Office文档进行检测的方法。该方法将恶意与非恶意文档二进制之间的差异转换为文件熵时间序列功率谱之间的差异性,然后采用IBK、random committe(RC)和random forest(RF)3种机器学习方法分别对数据进行学习和检测。实验结果显示,针对基于XML压缩技术的docx格式文档的准确率可以达到92.14%,而针对富文本格式(rtf)文件的准确率可以达到98.20%。