电容成像图像重建算法原理及评价

对现有的电容成像图像重建算法进行了综述并介绍了其原理,其中包括线性反投影法(LBP)、基于奇异值分解(SVD)的直接算法、Tikhonov正则化方法、Newton-Raphson算法、最速下降法、Landweber迭代算法、代数重建技术(ART)、同步迭代重建技术(SIRT)和基于模型的重建算法。在此基础上使用仿真和实验数据对目前主要使用的线性反投影法、基于奇异值分解的直接方法、Tikhonov正则化方法、Tikhonov迭代、投影Landweber迭代等进行了评价。对它们从电容值误差、图像误差、相关系数和耗用时间几个角度进行了比较,并对今后电容成像图像重建算法的发展方向提出了一些看法。     

大学英语口语教学中的学习焦虑及对策

在大学英语口语教学中,许多同学不愿开口讲英语,其中焦虑是导致这一现象的一个重要原因。文章重点讨论焦虑原理,导致焦虑的原因及减轻焦虑的对策,旨在进一步提高大学英语口语教学的效果,提高学生学习英语的积极性。     

“一带一路”倡议下海南国际化人才培养模式探析

"一带一路"作为国家顶级合作倡议,除了造福沿线国家和人民之外,也对人才培养提出了更高的要求。在此背景下,海南作为"一带一路"建设的重要节点,亟须培养一批能适应新时代发展的高素质国际化人才。基于现有人才培养模式,本研究从开设国际联合教育实验室、校政企共建资源、涉外人才培养以及海南本土人才培养四方面进行深入探析,为"一带一路"倡议下海南国际化人才培养模式的创新提供建议。     

用于多指数拟合的一种混沌免疫粒子群优化

为了更好地逼近真实物理场景,对传统的多指数模型作了一些改进,将权因子设置为噪声方差平方的倒数,提出一种基于循环矩阵(CM)的算法用于估计衰减项数.为了求解上述改进模型,提出一种混沌免疫粒子群优化(CIPSO)算法.该算法将人工免疫系统中的克隆、交叉、变异和接收器修正算法嵌入粒子群算法中,并采用混沌算子实现变异,然后将惯性因子改为自适应变化.实验表明:提出的权因子设置更符合实际;用于估计项数的CM算法在估计精度与运行时间上均优于传统的ILS算法;CIPSO算法在收敛精度与运行时间上也优于传统的优化算法,如可信域法、LM法、高斯-牛顿法、差分进化算法和粒子群算法等.     

浅议发展我国信息服务业

文章概述了信息服务业在信息产业发展中的重要作用及我国信息服务业发展的现状分析了信息服务业发展中存在的一些问题，提出了我国今后发展信息服务业的一些建议。     

ITBES：一种基于门限与身份的WSN加密签名方法

为了提高基于身份的加密签名(IBES)系统中密钥生成中心(PKG)的可信性,采用门限密码学中的(t,n)秘密共享方法,对Xavier IBES算法进行了改进,将主密钥s共享于n个对等的可信第三方PKG之间,并且将改进后的新的基于门限与身份的加密签名一体化方法(ITBES)应用于无线传感器网络,从方法的复杂性、存储需求、安全性方面进行了分析,结果表明我们的方法能够提高PKG可信性,加强无线传感器网络的安全.     

基于频繁模式树的约束最大频繁项目集挖掘算法研究

目前绝大多数频繁项目集(或最大频繁项目集)挖掘算法并没有考虑相关领域知识,其结果会产生许多无关的模式.因此,发现约束频繁(或约束最大频繁)项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,然而,这方面的研究工作却很少.为此该文提出了一种快速的基于频繁模式树(FP-tree:一种扩展前缀树结构)的约束最大频繁项目集挖掘及其更新算法.实验结果表明该算法是快速有效的.     

扰动频率对动压气体轴承动态刚度和阻尼系数的影响

采用偏导数法求解动压气体润滑Reynolds方程，给出了动压气体轴承动态刚度和阻尼系数普遍适用的计算方法．进行了有限元数值仿真，计算了动压气体轴承的动态刚度和阻尼系数，并重点研究了扰动频率对这些系数的影响．计算结果表明，动压气体轴承的动态刚度系数随着扰动频率的增大而增大，动态阻尼系数随着扰动频率的增大而减小．从理论上解释了动压气体轴承的动态刚度和阻尼系数与扰动频率的密切相关性．     

云计算环境中基于属性的多权威访问控制方法

在云计算环境中,如何实现在不可信及动态变化的云计算环境中对加密数据的访问控制是云计算走向实际应用亟待解决的问题之一.文中提出了一种基于属性的访问控制方法,该方法将密文长度及加解密过程的计算量限制为固定值,提高了系统的计算效率,并且引入了层次化的授权结构,降低了单一权威授权的负担,提高了安全性.文中分析了方法的安全性、可扩展性和计算复杂性等性能,实验结果证明了该方法在域权威授权、用户授权及加解密等过程中的计算量上的优越性.     

一种基于粒子群算法和Hopfield网络求解TSP问题的方法

针对Hopfield网络求解TSP问题经常出现局部最优解,将粒子群算法(PSO)与Hopfield神经网络结合,提出一种基于粒子群的Hopfield神经网络方法. 实验证实这种方法能够以更大概率收敛到全局最优.