DEA与SFA比较研究

比较研究了数据包络分析和随机边界分析方法.引入由这两种方法获得的效率分析数据,再用Pearson、Kendall、Spearman系数法,分析了两种方法的相关性、一致性,得到了两种效率分析结果显著不相关、不一致的结论.     

考虑需求价格弹性的CS-SVM短期负荷预测方法

针对电力市场中电力需求受多元扰动因素影响、需求价格弹性变化增大的问题,为获取更准确、更综合的电力负荷预测值,提出一种考虑需求价格弹性的CS-SVM短期负荷预测方法.采用Pearson相关系数法分析负荷自相关性以及负荷与历史温度、湿度、电价、负荷差和电价差之间的相关性.基于需求价格弹性定义,建立了需求价格弹性模型,来反映...     

TrueCrypt软件保护机密文档的研究和应用

随着全球信息化的发展和信息技术水平不断提高,涉密信息的安全问题越发突出,保证涉密文档和敏感数据的关键是数据加密技术.文章基于TrueCrypt开源加密软件,利用AES等高强度加密算法实现对用户敏感数据和系统重要分区的加密保护,对其加密原理与实现过程进行了分析,方案对加密效率进行了测试和评价,以满足高等级安全标准的需求.文章为涉密文档的安全提供了一种高强度、高效率的保障方法.     

山西省石灰岩山地优势种的种间关联性分析及其生态组的划分

研究了山西省石灰岩山地群落的物种组成及其种间关系,为其植被的恢复提供进一步的理论依据.在对其群落进行样方调查的基础上,采用χ~2检验、 Pearson相关性检验、 Spearman秩相关性检验等数量分析方法,对山西省石灰岩山地中的28个优势种共378对种间关系进行了种间关联性研究,并用聚类分析的方法对其进行了生态种组的划分.结果表明,山西省石灰岩山地群落优势种间大多呈正关联,群落处于较高层次的稳定阶段;在χ~2检验、 Pearson相关性检验、 Spearman秩相关性检验中,种间的正负关联比依次为8,0.8,1.08.依据Pearson相关性检验,采用组间联接的聚类方法,可将28个优势种分为3个生态组,其中最佳组合为生态组Ⅰ,其次为生态组Ⅱ和生态组Ⅲ.     

面向移动商务的分组密码算法

设计了一种新的分组密码算法,该算法利用矩阵乘法的扩散作用与专门设计的一种矩阵运算的混乱作用实现对信息的加密．算法有较高的安全性,能够抵抗现有的密码分析方法,它既适合字母文字信息的加密,也适合非字母的中文信息对称加密．算法所需代码少、计算量小,能够嵌入到移动电话等移动数字设备中,对移动电子商务信息安全具有一定的实际意义．     

Spring安全的用户密码加密处理研究

数据加密存储与传输是应用系统设计中的重要问题,文章详细讨论了使用Spring Security进行密码加密和验证处理的实现方法。着重分析了PasswordEncoder接口的2种定义形式和具体实现类的使用,给出了基于XML和数据库存储用户信息的认证配置方法,并对使用SSL实现站点受保护数据的加密传输的配置进行了介绍,从而对用户密码的传输与存储建立了有效的安全防护。     

两种基于身份的广播加密方案的安全性分析

针对孙瑾等提出的两种基于身份的广播加密方案进行了安全性分析,指出这两种方案存在安全缺陷.在第一种广播加密方案中,任何拥有合法私钥的用户都能冒充PKG给其他用户发布私钥.第二种广播加密方案的解密过程需要公开随机因子s,而s一旦公开,任何人都可以解密密文.因此,这两种广播加密方案都是不安全的.     

椭圆曲线密码体制应用及脆弱性量子分析

首先简要介绍椭圆曲线相关知识及其密码学应用,然后进行椭圆曲线加密体制（ECC）脆弱性分析,包括ECC的一般曲线分析、特殊曲线分析.重点提出了椭圆曲线上的离散对数脆弱性的量子分析方法.     

非线性加密码的一种软件实现方法及其特性分析

本文介绍了一种运用图论知识产生较长非线性加密码的软件实现方法,并对它的伪随机特性进行了分析,最后应用这种码进行了信息加密.     

针对FPGA实现的AES密码芯片的相关性电磁分析攻击

通过研究相关性电磁分析(CEMA)攻击方法, 构建电磁泄漏信息采集和数据处理平台, 对基于现场可编程门阵列(FPGA)实现的AES-128密码算法进行近场相关性电磁分析攻击。攻击结果表明, 该平台能够获取密码芯片工作时的电磁泄漏信息,并通过分析获取AES第10轮加密的全部16个字节密钥。经过优化数据处理, 相关性电磁分析攻击的效率得到很大提高, 攻击所需的数据组数大大下降。     

基于数据挖掘的天气因素研究——以吉安县为例

影响天气的因素有降雨量、气压、气温、风速及风向等,研究天气影响因素对人们的生产生活有一定的指导作用。本研究提出使用数据挖掘技术探究天气因素之间的相关性。使用K-S检验方法对数据进行正态性检验,使用Pearson相关系数,对天气逐日数据降雨量、气压、气温、风速进行相关性检验,使用Eta相关系数对天气逐日数据降雨量、气压、气温、风速与风向进行相关性检验,使用一元线性回归对天气因素气压和气温进行分析。在中国气象网站的吉安县1980-2019年天气数据上进行实验,实验结果表明：数据集中各数据项不服从正态性分布,天气当中的气压与气温具有强负关联线性关系,风向类型与气压、气温有强关联关系。     

小儿血液金属元素浓度与血细胞参数关系

目的探讨小儿血铅、镉、铜、锌、钙、镁、铁浓度与血细胞参数的相互关系。方法采用原子吸收分光光度仪、血球计数仪分别对门诊健康体检小儿297人进行金属元素浓度测定与血细胞计数,并以SPSS11．5统计软件对金属元素浓度与红细胞（RBC）、WBC（白细胞）、血小板（PLT）等常项进行多元逐步回归分析。结果多元线性逐步回归分析显示外周WBC、PLT受血镁、血铁浓度影响大;RBC受血锌,血红蛋白（Hb）和红细胞压积（Hct）受血钙与血铁,红细胞平均体积（MCV）、红细胞分布宽度（RDW）受血锌、血钙和血铁,红细胞平均血红蛋白量（MCH）、红细胞平均血红蛋白浓度（MCHC）受血锌和血铁,淋巴细胞比率（L％）、中间细胞比率（M％）和PLT受血镉浓度影响大;偏回归系数经检验有显著性意义。线性相关性分析显示,小儿血铅浓度与血镉浓度、血钙浓度的Pearson相关系数大,分别为0．28、-0．13,钙浓度与铁浓度相关系数为-0．28,P值均小于0．05。结论小儿外周血液RBC、Hb、PLT数量的波动与血液中金属元素间相互影响所形成的浓度变化密切相关。     

缙云山常绿阔叶林优势乔木树种间协变研究

采用Pearson积矩系数、Spearman秩相关系数和方差分析.对缙云山常绿阔叶林14个优势乔木树种间的协变进行了研究,并以星座图表达测定结果.研究结果表明,种间协变不仅能够反映出物种间共存的机率,而且能够反映出其相对数量变化的趋势和程度.运用方差分析可揭示多物种间协变的性质和显著性,Pearson积矩系数和Spearman秩相关系数能表明种对间协变的性质和显著程度.结果表明,缙云山常绿阔叶林优势乔木树种间协变较复杂,其中栲树与光叶灰木、润楠间表现出极显著的正协变,而与大头茶、银木荷、虎皮楠间存在极显著的负协变,对环境要求相同的种,其联结性高,但因相互竞争而协变为负,在实际运应时,Spearman秩相关指数相对较精确.     

基于微气象微地形的北京地区输电线路覆冰预测技术

实现输电线路覆冰预测是保障北京地区输电线路在覆冰季正常运行的关键技术。针对北京地区输电线路覆冰预测技术研究,采用皮尔逊相关系数和灰色系统关联度分析方法,利用历史数据研究覆冰厚度与微气象微地形的相关性,得出湿度、坡向、风向和高程对覆冰厚度影响程度较高;通过多种环境特征要素组合构建基于极限随机树模型和灰色系统预测模型的覆冰预测模型,对比不同模型的预测结果的均方根误差（RMSE）,得出由湿度和风向组合构建的灰色系统覆冰预测模型效果最佳。研究结果表明,与同类预测方法相比考虑了微地形对覆冰厚度预测的影响,得到北京地区输电线路覆冰厚度相关性较高的环境因素为湿度、坡向、风向和高程;对比多种环境要素构建的覆冰预测模型,湿度和风向组合的灰色系统预测模型的均方根误差明显优于其它组合,可以有效实现北京地区输电线路覆冰预测。     

基于观点传播的改进相似性计算评分预测方法

通过研究网络结构上的观点传播与协同过滤算法,基于对观点传播算法的优化,提出了基于用户相似和物品相似推荐系统评分预测算法.设计的算法修正了现有相似研究中在目标比较相似时,相似性结果为零的问题,将用户(或物品)的相似度定义为用户(或物品)间的观点数目和差异在相应复杂网络中的传播结果,并提出了相应的推荐算法.在MovieLens数据集上的实验结果证明,提出的算法与几种典型的现有方法相比较,具有更高的准确性,并且优于观点传播算法.     

基于图像内容和双目特性的立体图像质量评价

为提高图像质量客观评价与主观评价的相关性,提出了一种基于图像内容和双目特性的立体图像质量评价方法。首先,分别对参考和失真图像的频域信息加权,提取感兴趣区域作为权重进行融合计算,得到基于图像内容的评价值;然后,利用拉普拉斯金字塔和双目加权模型实现对左右视点图像的逐层分解、融合,并重构合成图,得到基于双目特性的评价值;最后,结合两者得到立体图像质量评价值。以LIVE3D图像库为样本,将该方法与主观评价值作相关性分析。在相同条件下,对于五种失真类型的立体图像,其Spearman等级相关系数总体优于现有算法。结果表明,该评价方法对立体图像质量的预测结果与主观评价值具有较高的一致性。     

林分结构多样性参数与纹理信息相关分析中最优窗口的确定

【目的】遥感影像中的纹理指数在林业领域的应用日益广泛,窗口大小对纹理指数与林分结构多样性指数的相关性影响较大,因此研究试图利用纹理指数与林分结构多样性指数的相关性大小确定最优窗口,以期实现林分结构多样性指数的准确预估。【方法】基于广西壮族自治区一类调查的 68 块杉木纯林或混交林样地,计算得出林分结构多样性指数; 根据 SPOT5 全色波段,分别计算7种窗口(3×3、5×5、7×7、9×9、11×11、13×13 和 15×15)下的纹理指数,对窗口大小与纹理指数两者进行Pearson相关性分析,并确定最优窗口。【结果】熵、同质性、角二阶矩阵、对比度、非相似度、变化量以及平均值与林分结构多样性的相关性随窗口的变化不显著,但纹理相关性指数与 DBH 标准差的相关系数的变化率达到了86%。【结论】基于DBH标准差与纹理指数相关关系的变化规律,确定研究区最优窗口大小为11×11。     

基于特征优选和图像相似度的人体动作识别算法

有效提取特征有利于提高后续人体动作识别的准确率。针对人体动作识别时方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)特征维数过高和相似动作不好区分的问题,提出一种基于特征优选和图像相似度的人体动作识别算法。实验对比三种降维方法主成分分析法(principal component analysis,PCA)、PCA+Pearson、PCA+Spearman处理后的动作识别率,证明PCA+Pearson相关系数的降维效果最佳。同时将全局特征八星模型与降维后的局部特征HOG特征组合在一起全面表征人体动作,并计算相邻两帧图像相似度,自适应分配一个判别周期内单帧支持向量机分类结果的统计权值,最后二次分类人体姿态识别结果。在标准数据集KTH上进行实验,该算法识别准确率为94. 5%,较其他方法有所提高,在视频人体动作识别领域有较好应用价值。     

一种基于EVS相似度的邮件社区聚类方法

聚类方法的核心是如何度量事物间的邻近性。介绍了邮件特征的向量表示形式、构建了邮件特征矩阵,并使用变形后的极值分布函数模型拟合了邮件间通信特征信息;在此基础上提出了一个新的邻近性度量方法(ex-treme value distribution similarity,EVS),用以指导邮件社区划分;使用微聚类-宏聚类邮件社区划分算法验证了该方法的有效性。实验表明,在测试数据集上,相比余弦、PCC等经典的邻近性度量方法,以EVS作为划分依据的邮件社区划分算法能够更加有效地发现高质量的邮件社区。     

多通道脑电信号眼电伪迹自适应去除方法

针对现有方法在眼电伪迹自动去除中存在有用信息丢失,伪迹分量识别困难的问题,提出了一种结合粒子群优化算法、独立成分分析和小波变换的伪迹自适应去除算法。首先,采用均方根误差和Pearson相关系数设计了粒子群优化算法的适应度函数,利用优化算法实现了两个样本熵阈值的自适应设置;然后利用快速独立成分分析算法将脑电信号分解为统计独立分量,根据第一个样本熵阈值自动识别含伪迹分量,含伪迹分量经过四层小波分解得到五个小波分量,根据第二个样本熵阈值自动识别伪迹分量,将识别的伪迹分量置零;最后经过小波重构和逆变换,获得去除眼电伪迹的脑电信号。采用Graz data set A数据集进行实验验证,结果表明提出的方法能够实现多通道脑电信号伪迹的自动去除;采用Klados数据集进行实验验证,结果表明,与SE-CEEMDAN方法相比,采用提出方法实验获得的均方根误差降低了4.816,约38.2%,Pearson相关系数提高了0.025,约2.97%。