改进TOPSIS的多态融合直觉模糊威胁评估

针对防空作战中的目标威胁评估问题,提出一种新的多时刻融合直觉模糊集排序模型。首先,依据目标威胁属性的主、客观权重得到综合权重。然后,通过逼近理想解排序法来衡量直觉模糊集信息量的大小,利用直觉模糊熵来表征直觉模糊集信息的可靠性,并结合决策者的风险偏好,构建了基于信息量和不确定性的直觉模糊集排序模型,得出单时刻的目标威胁排序。最后,利用泊松分布逆形式构建了时间序列权重以融合多个时刻的决策信息,得出最终的目标威胁排序。仿真结果表明,所提算法综合了多时刻的决策信息,并可根据决策者的风险偏好进行调整,灵活性强,可靠性高。     

基于BiTCNSA的恶意代码分类方法

当前恶意代码的对抗技术不断变化，恶意代码变种层出不穷，使恶意代码分类问题面临严峻挑战。针对目前基于深度学习的恶意代码分类方法提取特征不足和准确率低的问题，提出了基于双向时域卷积网络(BiTCN)和自注意力机制(Self-Attention)的恶意代码分类方法(BiTCNSA)。该方法融合恶意代码操作码特征和图像特征以展现不同的特征细节，增加特征多样性。构建BiTCN对融合特征进行处理，充分利用特征的前后依赖关系。引入自注意力机制对数据权值进行动态调整，进一步挖掘恶意代码内部数据间的关联性。在Kaggle数据集上对模型进行验证，实验结果表明:该方法准确率可达99.75%，具有较快的收敛速度和较低的误差。     

基于多特征的密集假目标干扰融合识别与抑制

密集假目标干扰通过产生大量虚假回波扰乱雷达对真实目标的有效检测和识别,由于虚假回波信号与真实信号的高度相关性,雷达很难对其进行有效识别和抑制。针对该问题,提出了基于信号数据多特征的脉冲多普勒雷达密集假目标干扰融合识别与抑制技术,通过速度量测统计分布特征提取、峰值邻域谱线抑制、谱线分布信号幅度基本概率赋值构建及D-S证据理论融合判别实现了干扰的识别与抑制,仿真验证了该方法的有效性。     

基于跟踪的角色访问控制

为了改进基于角色的访问控制的安全性和效率,在传统RBAC基础上引入了虚拟角色和历史授权信息的概念.用户通过激活虚拟角色,获得虚拟角色的权限后才能执行任务,此虚拟角色是根据各种条件生成的,其所拥有的权限为执行任务所必需的权限,从而更加符合最小特权原则.通过引入历史授权信息,使得动态授权可跟踪,并且提高了执行效率.通过理论分析和实验证明,基于跟踪的角色访问控制更符合最小特权原则,并且其执行效率较传统RBAC高,随着用户和角色数以及执行次数的增多,两者差距越明显.     

通道幅相误差条件下的相干信源波达方向估计

针对通道幅相误差条件下的相干信源波达方向(direction of arrival, DOA)估计问题,提出一种基于互相关矢量的误差校正和解相干算法。首先对阵列的状态转换进行时延控制,使两个子阵的接收数据保持旋转不变特性。再利用阵列互相关矢量元素的错位比值实现了误差系数估计,将误差校正后的互相关矢量重构为一个等效协方差矩阵即可实现解相干。进一步对不同时延可能导致的角度偏移进行了分析。仿真结果表明,该算法能够实现通道幅相误差的精确校正及解相干,且DOA估计性能接近于无幅相误差条件下的空间平滑类算法。     

基于傅立叶级数的半参数CAViaR模型的贝叶斯分析

针对金融市场复杂性及不确定性,为了更灵活地测度金融市场的波动风险,提出了一类半参数CAViaR模型,利用傅立叶级数拟合前一期信息对当前VaR风险值的非线性影响,选择合适的先验分布,基于非对称Laplace分布构建了相应的似然函数,推导了参数的后验分布,从而实现了对CAViaR模型的贝叶斯推断;最后利用贝叶斯CAViaR模型研究了上海综合指数的风险波动特征,结果发现上证综指的风险波动存在自回归性.     

PM2.5中有机碳和元素碳的研究概况

PM2.5是一种区域性复合型的大气污染物,其重要组成部分有机碳(OC)和元素碳(EC),因其独特的环境、气候效应以及对人类健康的影响而成为世界各国共同关注的热点;综述了国内外PM2.5中OC和EC的四大特征(组成及来源、粒径分布、人体健康和环境影响、样品采集与测定)的研究进展,并对OC和EC研究发展前景进行展望;考虑区域复合型污染特征,认为含碳气溶胶与其他气溶胶之间相互作用、实地观测与卫星反演预测综合研究,将是OC和EC研究的重要发展方向。     

基于双重字典及联合特征的遥感图像超分辨率算法

为了解决低分辨率遥感图像超分辨重建的问题,本文提出了一种基于双重字典及联合特征的遥感图像超分辨率算法.超分辨率重建技术目的就是根据低分辨率图像重建出原始高分辨率图像的高频信息.本文将图像的高频信息分解成为主高频信息和残差高频信息两个部分,然后针对主高频信息和残差高频信息,分别训练主高频字典和残差高频字典,并结合稀疏表示方法对图像进行重构.同时,为了建立更能反映图像内部结构信息的字典,本文联合图像的不同的结构特征,建立统一的字典.本文算法对图像取得较好的复原效果,复原出的高分辨率图像更接近于真实图像,与其他方法相比具有更好的主观和客观质量.     

乙醇对鲜切西兰花品质及其生理、生化代谢的影响

以西兰花为对象,考察不同浓度乙醇处理的鲜切西兰花在贮藏期内菌落总数、失重率、感官品质、相对电导率、总酚、叶绿素以及多酚氧化酶活性和苯丙氨酸转氨酶活性的变化,探讨不同浓度乙醇溶液对鲜切西兰花生理、生化代谢的影响。研究结果表明,乙醇溶液处理鲜切西兰花,不同程度地保持了鲜切西兰花的质地,延缓了营养物质的损失,抑制了PPO和PAL活性,有效地提高了鲜切西兰花贮藏期间的品质,延长了货架期。     

茶苏打饼干货架寿命预测模型的建立

采用两种数学模型,即Arrhenius模型和Q10模型,预测茶苏打饼干的货架期并比较误差值,确定最优模型.以一级动力学理论为基础,研究了不同温度(24,34,44,54℃)储藏过程中,茶苏打饼干的过氧化值随时间的变化,利用Arrhenius方程和Q10方程建立储藏温度和过氧化值反应速率的关系,验证茶苏打饼干在28,38,48℃条件下的货架期并与真实值对比.结果表明Arrhenius模型的最大预测误差达到10.9％,Q10模型的最大预测误差为4.3％.因此,Q10模型可以较好地反应货架寿命和温度之间的关系.相比于Arrhenius模型,Q10模型的准确性更高,可以用来预测茶苏打饼干的货架期.