面向命题投影时序逻辑的安全协议模型检测

针对无条件安全通信协议,特别是Russian Cards协议的安全性验证问题,提出基于命题投影时序逻辑(PPTL)的模型检测方法.根据协议构造规则建立了Russian Cards协议的ProMeLa模型;利用chop算子将多个交互事件进行顺序复合,以表达协议所期望的通信序列;由projection算子定义了协议在该序列上的安全性质,再将该性质转为Never Claim语法结构并连同协议模型作为模型检测器SPIN的输入,以完成验证工作.验证结果表明,由协议规则构造的Russian Cards通信协议是安全可靠的,该方法也适用于一般的无条件安全通信协议的验证.     

一种求解属性约简优化的协同粒子群算法

针对粗糙属性约简优化问题,利用粒子群寻求最优解的优势,提出一种改进的粗糙集属性约简优化的协同粒子群算法(AR-CPSO)。在最优属性寻求过程中,该算法使粒子群在属性空间通过约简集向量的分解和邻域簇的协同学习提高其寻优能力,并利用自适应约束强化罚函数较好地收敛到最优目标属性约简集。该算法能始终保持种群的多样性、协作性,并避免过早地陷入局部最优。相关仿真实验表明,AR-CPSO算法能有效地找到全局最优属性约简集,具有较强的属性协同约简优化性能。     

不含相交三角形和4圈的平面图的无圈边染色

如果图G的正常边染色不包含2-色圈,则称它是图G的一个无圈边染色。图G的无圈边色数表示图G的无圈边染色所需的最小颜色数。利用差值转移方法并结合平面图的结构性质,证明了不含相交三角形和4圈的平面图的无圈边色数不超过△(G)+6。     

上引流态化气力输送仓泵发料过程的数值模拟

选用1∶1上引式流态化发送仓泵为研究对象,建立仓泵的几何物理模型。在基于计算流体力学(ComputationalFluid Dynamics,CFD)软件Fluent 6.3平台上对仓泵内的发送过程进行数值模拟。模拟过程中,选用欧拉—欧拉双流体、标准k-ε、气固间双向耦合模型。模拟结果显示,对于上引式流态化仓泵,随着物料的不断输送,发送过程为非稳态,湍流现象强烈。两相速度矢量方向相似,都易在泵内形成多处漩涡,出料管内矢量方向平直;同时发现,仓泵内部结构对两相流动特性作用明显,出料口附近及流化板两侧,由于两相流动不均匀及两相与内壁之间的相互作用会产生大量漩涡。     

基于人脸局部特征和SVM的表情识别

提出了一种基于人脸局部特征的表情识别方法．首先选取人脸重要的局部特征,对得到的局部特征进行主成分分析,然后用支持向量机（SVM）设计局部特征分类器来确定测试表情图像中局部特征,同时设计支持向量机（SVM）表情分类器,确定表情图像的所属类别．对JAFFE人脸图像数据库进行仿真实验．结果表明,该方法要优于一般的基于整体特征的人脸表情识别方法．     

大庆长垣南部黑帝庙油层浅层气特征

大庆长垣南部黑帝庙油层发育于嫩江组第三段、第四段地层中,属松辽盆地上部含油组合.研究认为,本地区的天然气分布主要受构造和沉积控制,断层对天然气的运移起到至关重要的作用,古构造的高点地区(现在处于斜坡带)是现今天然气的有利聚集区;本区沉积相主要为三角洲前缘亚相,砂体厚度相对较小,模糊识别天然气预测显示该油层天然气呈分散状分布;但总体看,由于本区天然气埋藏很浅,容易开发,且天然气预测分布面积之总和具一定规模,因此有较好的发展前景.     

一种通用状态机引擎设计与应用

易复用的软件框架可降低软件维护成本并提高开发效率。基于层次状态机,设计并实现了一个面向对象的高扩展、易复用的状态机引擎。它采用基于事件驱动的状态驱动模型,提供资源管理、异常处理以及一个基于模版的代码生成器。文中首先介绍了状态机引擎的整体框架设计,然后描述并实现了引擎框架中采用的关键机制,最后将其应用到实际项目中。     

基于微凝胶模板法制备P（AM-CO-MAA）／ZnO有机-无机复合微球的研究

采用反相悬浮聚合法合成的P(AM-co-MAA)水凝胶为模板,用Zn(Ac)2溶胀后,加入水合肼和NaOH溶液,通过两相界面反应,使ZnO沉积于微球表面,制得P(AM-co-MAA)ZnO有机-无机复合微球.我们考察了制备方法、超声反应时间、水合肼浓度对复合微球表面负载zn0量的影响.通过电镜扫描(SEM)、傅立叶红外分析(FT-IR)、热重分析(TG)等方法对微球表面形貌和无机沉积物zn0的相对含量进行了表征.结果表明,采用zn(Ac)2浸渍微球和水合肼在超声条件下反应,得到表面出现均匀裂痕的P(AM-co-MAA))/ZnO复合微球.     

基于模糊神经网络的道路毁损程度评价方法

为深入研究道路毁损程度评价问题,将模糊理论与人工神经网络技术结合起来,提出了基于模糊神经网络的道路毁损程度评价方法。确定道路毁损程度评估的3个指标,并通过样本学习训练,获取评价专家的经验知识和直觉思维。将训练好的网络用于316国道震后某路段的毁损程度评估,并与已有评价方法的评估结果相比较。结果表明,采用模糊神经网络对道路毁损程度进行评估可降低评价过程中的人为因素影响,保证评价结果的客观性,提高评估效率。     

基于DM643的交通信息采集系统

为实时、准确获取道路交通信息,满足当前智能交通系统的应用需求,设计并实现了一种基于高性价比DSP硬件平台的嵌入式交通信息采集系统。给出了视频输入输出接口／电路和网络通讯接口电路的设计,并基于DSP／BIOS开发了系统驱动程序。实验结果表明,该系统具有很好的稳定性和实时性。