基于宽度学习的浓密机底流浓度软测量

由于浓密脱水过程中浓密机的底流浓度难以在线检测，本文提出了一种基于宽度学习的软测量建模方法，用以解决底流浓度的在线检测问题.该方法精度高，泛化能力强.首先，在浓密机内部安装压力传感器，建立正常工况下的历史数据集;然后，利用宽度学习系统对软测量模型进行训练，从而实现浓密机底流浓度的在线预测;最后，通过仿真实验验证了该方法的有效性.与传统的机器学习方法相比，宽度学习方法具有更高的预测精度.     

一种结合BLS签名的可拜占庭容错Raft算法

针对Raft算法中的拜占庭容错问题，提出结合BLS签名的拜占庭容错（RaftByzantine fault tolerance，RBFT）算法.首先，利用BLS签名实现阈值签名，将投票过程转化为阈值签名过程，并将该过程与Raft算法的AppendEntries消息和RequestVote消息结合，尽可能地减弱容错过程对共识效率的影响；其次，通过增量哈希引入安全状态，保证了日志的不可篡改性；接着引入客户端对Leader节点的动态监控，以避免拜占庭Leader节点消极反馈的发生，进一步保证了算法的活性；最后，由本地多节点仿真实验表明：RBFT算法有效提升了数据吞吐量和可拓展性，并降低了交易延迟.     

两种基于生物特征信息的身份签名方案

提出两种基于生物特征信息的身份签名方案。方案一使用签名者的生物特征信息来构造其公钥，验证者不需事先获取签名者的公钥信息，只需由签名者出示其生物特征信息便可重构出其公钥以完成验证操作，使验证操作更加便利直观。方案二使用签名者的生物特征信息来构造其私钥，使私钥的存储不依赖于硬件载体，从根本上避免了私钥的损坏或丢失给签名者带来的损失与不便。上述两种身份签名方案由Dodis等提出的生物特征信息提取算法fuzzy extractor在Liu方案和经典BLS短签名方案的基础上构造。最后，针对上述方案可能存在的攻击提出预防对策。     

基于BLS短签名的群签名方法

给出一种新的动态群签名的构造方法。该方法以BLS短签名方案为基础,构造出一种签名长度较短、结构简单的群签名方案。方案引入两个群管理员,一个管理员Issuer负责群成员的加入和群成员群密钥的分发;而另一个管理员Opener负责群签名的跟踪。安全性分析表明该方案能够满足群签名方案应该具有的安全性要求。     

电融合仪BLS在猪卵母细胞孤雌激活中的应用

目的建立并优化BLS细胞融合仪在猪孤雌胚体外生产中的使用条件,同时为克隆胚的生产提供数据参考。方法以体外成熟的猪卵母细胞为研究对象,研究了不同的电场强度、脉冲时程和脉冲次数对猪卵母细胞电激活效果及其对孤雌胚发育率的影响。结果电激参数(1.2 kV/cm、100μs、2次脉冲)能够得到较高的卵裂率和囊胚率(70%、30%左右);BLS细胞融合仪是一种经济高效的胚胎激活仪。