具有可追查的基于椭圆曲线的门限签名方案

门限签名是一种特殊而重要的数字签名,但是一般的门限群签名方案不能抗合谋攻击,事后发生纠纷时不能追查身份．文章提出一个基于椭圆曲线的门限签名方案,解决了抗合谋攻击和身份追查问题．     

一种基于身份的多级代理环签名方案

代理签名能够实现委托签名,环签名能够让签名者不泄露签名身份。根据两个环之间的联系,提出一种突破“一级”限制的多级代理环签名方案,验证者只能验证签名人和授权人所在的环,不能获知签名人和授权人的具体身份。理论分析证明该方案是安全的。     

城市污水污泥热解和燃烧的实验研究

利用热重分析仪对城市污水污泥分别在氮气和空气气氛下进行热解和燃烧特性实验研究,分析了污泥在不同气氛条件下热解及燃烧的反应机理,并采用微分法确定了燃烧反应的机理方程,求出污水污泥反应动力学参数活化能和频率因子.实验研究的结果为污泥流化床焚烧炉的设计计算提供理论依据.     

市场治理的经济法策略与价值——基于社会治理维度

治理作为政治学上的概念,已被广泛应用于其他学科领域.将市场治理看成是社会治理的一部分,把经济法纳入社会治理的理论框架,成为一种新的研究范式.肯定公共利益存在的应当性与之于治理的前提性,是治理结构构建的基础.基于公共利益的社会治理领域,利用经济法的最佳市场治理策略便是合作,而法治则构成了规范整个合作的保障.通过合作,不仅可以达到多赢的合作治理结果,而且能够有效实现实质正义这一经济法的最终市场治理策略价值.     

带形状参数的五次 Bezier 曲线的扩展

给出了带2个形状参数α,γ五次多项式基函数和带3个形状参数α,β,γ的六次多项式基函数,都是五次Bernstein基函数的扩展。依据这两组基函数,并分别定义了两种带形状参数的多项式曲线。所得到的曲线具有五次Bezier曲线类似的几何性质,并且灵活性比较强。     

福建省物流业的产业特性分析和发展对策研究

现代物流业作为国民经济发展的基础产业和复合型的服务业,在国民经济中发挥着越来越重要的作用,被称为是当代经济发展的"加速器".根据福建省的具体情况从政府、物流企业、行业协会的角度,提出福建省应加强产业之间的有效融合与联动、提升物流企业自身的能力以及加强物流人才的培养等建议.     

基于LSSVM概率输出与证据理论融合的变压器故障诊断

为了利用相对较少的故障数据样本对变压器主要故障类型进行较准确的判断,基于智能互补和数据融合的思想,提出基于最小二乘支持向量机LSSVM( least square support vector machine)概率输出与证据理论融合的故障诊断方法。该诊断方法具有以下特点：可融合蕴含变压器运行状态的多种特征信息,输出变压器各种故障的概率,为变压器检修提供更多的可用信息;充分发挥了LSSVM在小样本情况下具有较强泛化能力的优势。算例结果表明,该诊断方法的故障诊断准确率达到91.1%,优于传统的IEC三比值法(故障诊断准确率75.6%)及LSSVM分类法(故障诊断准确率82.2%),有效降低了诊断误判的风险。     

二阶亚纯函数系数非齐次线性微分方程解的超级

研究了二阶亚纯函数系数非齐次线性微分方程f″+Af'+Bf=F解的超级不同零点收敛指数。当其系数满足一定的条件时,得到方程解的超级零点收敛指数的精确的估计。     

基于模糊聚类测点优化与向量机的坐标镗床热误差建模

为了研究电主轴系统热特性对机床精度的影响,建立了主轴轴向及径向热误差模型.以精密坐标镗床为对象,采用五点法对主轴热误差进行测量,并分析了转速对主轴热误差及温度场的影响规律.利用模糊聚类分析法对温度变量进行分组优化,选出对热误差敏感的温度变量,建立主轴轴向热伸长及径向热倾角的最小二乘支持向量机(LS-SVM)以及多元线性回归(MLRA)的综合热误差模型,并设定了预测优度评价标准.结果表明:模糊聚类分组法能有效降低温度变量间的多重共线性,并提高模型的稳定性;LS-SVM模型具备全局寻优的特点,可实现不同工况的高精度预测,预测精度可达90%,且比传统的MLRA模型有更好的通用性以及更强的泛化能力,可作为后期热误差的补偿模型.     

EEMD结合能量特征和小波降噪的轴承故障诊断

为解决在强背景噪声条件下滚动轴承故障诊断问题,开展基于能量特征和小波降噪的总体经验模态分解(EEMD)研究。首先以仿真信号为研究对象,对其进行总体经验模态分解,得到9个固有模态函数(IMF)和1个余项( Res),然后考虑各模态函数的能量特征,将分解后的9个IMF分量与原始信号的能量比作为判断标准,剔除附加5个低频分量,最终得到4个有效的IMF分量和1个余项,与仿真信号相符。在仿真信号分析的基础上,对含噪声信号的滚动轴承故障信号进行故障诊断试验研究,采集信号经小波降噪后,利用总体平均经验模态分解并结合能量特征,得到3个IMF分量和1个余项,然后对3个IMF分量进行包络谱分析,提取故障特征频率157.5 Hz,与滚动轴承故障内圈特征频率157.9 Hz相比,误差为0.25%,说明该方法能很好地提取含有噪声信号的轴承故障信息。该研究为强背景噪声下滚动轴承故障信息的提取提供了一种有效的方法。