小型城市景观水体水环境的整治对策——以某高校校园河流为例

以某高校校园河流为例,首先通过布设监测站位评价水环境质量现状,估算水环境容量,然后对前期修复措施的治理效果进行评估,并为后期河流综合治理方案的制定提供建议.调查结果表明:该校园河流Z4区段水体叶绿素浓度高于其他区段,存在暴发藻类水华的风险;对照景观娱乐用水区水质标准,26个站位中总氮浓度超标率为19%,总磷浓度超标率为88%,氮、磷是影响该校园河流水环境质量的关键因素;该校园河流总氮和总磷水环境容量较低,分别为12.38 kg/d和1.05 kg/d.基于前期整治经验,后期应重点针对H2、Z4等区段,集成生态型堤岸构建、水生植被重建和人工湿地处理等水生态修复技术,并通过引调水工程、海绵校园建设和环保意识提升来开展河流综合治理,以确保该校园河流水质达到IV类标准.     

命名数据网络中的一种双模式转发模型

命名数据网络(named data networking,NDN)是为了解决当前IP网络中因存在大量重复冗余传输所造成的流量爆炸问题而提出的一种新型网络架构.NDN的网内缓存机制极大地提升了网络资源的利用效率,对于传统的端到端业务来说却略显支持性不足.针对于这一问题,提出了一种NDN网络中的双模式转发模型.该模型对内容分发类业务采用传统的NDN转发机制进行转发处理;对端到端业务,采用定长的标签交换代替变长的名字查找来加速转发,并且不再进行缓存操作.基于ndnSIM的仿真结果表明,相较于传统NDN的单一转发机制,使用该转发模型后有效地节省了内容缓存的空间,同时端到端业务的响应时间减小了约37％.     

研发国际化、跨国知识网络与研发单元创新绩效——基于华为PCT专利(2002-2013年)的面板数据分析

为探索企业通过研发国际化所建立的跨国知识网络对其创新绩效影响的内在机理,本文以研发单元为分析单元,探讨知识连接和关系强度对其创新绩效的单独影响和共同交互效应,区分了跨国与本地知识连接和关系强度的作用差异,并进一步考察了研发单元年龄和规模等内部环境条件的调节作用.利用华为2002至2013年的PCT专利申请数据,构建了其37个研发单元12年跨度的面板数据集进行实证分析.结果显示：知识连接和关系强度对研发单元的创新绩效均有正向促进作用,但是二者对创新绩效的影响具有负向交互效应;跨国知识连接的作用效果高于本地知识连接,但跨国关系强度的作用效果低于本地关系强度;研发单元的年龄越小、规模越小,知识连接和关系强度对研发单元的创新绩效的影响效果越高.这些发现也表明,虽然在不同国家建立研发单元能够帮助企业获得异质性知识,但是研发单元与内外部合作组织间的知识连接和合作关系才是促进这些多样化知识传递、吸收和转化为创新的内在动力.本文研究结果能够为我国和其它发展中国家的企业拓展海外研发、促进创新能力提供启示.     

Secure Transmission Scheme for Parallel Relay Channels Based on Polar Coding

This paper considers the use of polar codes to enable secure transmission over parallel relay channels.By exploiting the properties of polar codes over parallel channels, a polar encoding algorithm is designed based on Channel State Information(CSI) between the legitimate transmitter(Alice) and the legitimate receiver(Bob).Different from existing secure transmission schemes, the proposed scheme does not require CSI between Alice and the eavesdropper(Eve). The proposed scheme is proven to be reliable and shown to be capable of transmitting information securely under Amplify-and-Forward(AF) relay protocol, thereby providing security against passive and active attackers.     

最大团问题的竞争决策算法

分析了最大团问题的数学性质,根据推导出来的性质设计求解最大团问题的竞争决策算法,且算法的时间复杂度分析结果为O(n~3)。并用提出的算法求解最大团问题中的标准测试示例,测试结果表明,算法具有良好的求解效果。     

基于机器视觉的柔性机械臂振动位移测量

 针对传统的振动位移测量方法中,间接测量法误差较大、准确度较低,而直接测量法虽能达到精度,但成本较高、实用性较差的问题,提出一种基于机器视觉的振动位移测量方法。选取电机驱动运动的柔性机械臂作为测量对象,通过CCD相机采集机械臂末端标记点运动图像,再经过阈值分割、质心检测等视觉处理,得到机械臂振动位移信息。通过搭建实验平台对该方法进行实验验证,并与压电材料测量法及仿真法得到的振动位移进行对比,结果表明,基于机器视觉的振动位移测量方法能够在不接触工况下,对柔性机械臂进行准确、实时的振动位移测量,相比于压电材料测量法,避免了公式误差等影响,具有明显的优越性。     

基于深度极限学习机的高光谱遥感影像分类研究

高光谱遥感数据越来越普及并为人们广泛使用,基于高光谱遥感数据的地面物体精确分类是高光谱遥感技术的核心应用之一.针对高光谱遥感影像的分类问题,提出一种基于深度极限学习机(D-ELM)的分类方法.该方法利用一种新的深度学习模型——深度极限学习机对高光谱遥感影像进行分类,并与基于极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)、核极限学习机(ELMK)分类方法进行了比较分析.研究结果表明:相对于ELM、SVM、ELMK分类方法,D-ELM分类方法能够更加准确地挖掘高光谱遥感影像的空间分布规律,提高分类的准确度.     

抗污染攻击的流内安全网络纠错编码

传统的网络路由并不能达到多播网络中"最大流-最小割"定义的Shannon容量限,而网络编码很好地解决了上述问题,在增大吞吐量的同时还可以均衡网络负载,提高带宽利用率.但是当网络中存在恶意攻击时会引入错误数据包,在线性网络编码操作下会带来数据包的"错误扩散",不仅影响网络性能,还会造成资源的严重浪费.因此如何在优化网络传输性能的同时提高通信网络的安全性成为目前亟待解决的问题.本文采用基于同态校验的线性网络纠错编码机制进行差错控制,拟解决多播网络中的污染攻击问题,对安全性能以及传输性能进行了分析.仿真结果表明基于同态校验的网络纠错编码能够在不破坏数据包编码规则的前提下及时地进行错误的检测和纠正,得到较好的差错控制性能,能够对抗网络中恶意节点引起的污染攻击问题.      

基于指数移动平均的无线层析成像算法

为提高无线层析成像（RTI）算法在多径环境下对运动目标的跟踪精度,降低多径效应对信号变化的影响,引入指数移动平均（EMA）作为无线层析成像中衡量信号变化的参量.采用长时EMA作为基准,无需事先测量待测区域的背景信息.进行了室外穿墙和室内多径环境的单运动目标跟踪实验,与SRTI和KRTI比较,结果显示基于指数移动平均的RTI算法跟踪误差小于其他算法,而算法耗时没有明显增加.      

基于目标空间分区的稳态高维多目标进化算法

针对高维多目标优化中Pareto非劣候选解所占比例很大,常用的先考虑收敛性再考虑分布性的多目标进化算法面临选择压力衰减的问题,提出一种先考虑分布性再考虑收敛性的高维多目标进化算法——基于目标空间分区的稳态高维多目标进化算法(SS-OSP).该算法先采用目标空间分区策略将种群按照权重向量分为多个子空间,在每个子空间中按照分解方法中的聚合函数选择个体;然后,考虑到常规的PBI聚合函数的罚参数在进化过程中一直保持不变的情况,提出一种自适应PBI聚合函数;最后,仿真实验结果表明所提出的算法与其他三种算法相比,具有更好的收敛性和分布性.