基于SBN模型的Internet应用协议识别方法

针对网络流量协议标注比较困难的问题,提出一种基于贝叶斯网络的半监督学习模型,以提高Inter-net协议的识别精度.该模型首先使用少量的标注样本训练贝叶斯网络分类模型,并对未标注样本进行初始分类,然后从未标注样本中挑选分类损失最小的样本加入到训练集中并重复训练分类模型,经过多次循环训练出最终的分类器.该模型可以使用未标注样本和标注样本共同训练分类模型,非常适合于标注比较困难的Internet应用协议的识别.实验结果表明：在标注样本较少的情况下,该模型的识别精度和稳定性均优于朴素贝叶斯模型和贝叶斯网络模型,对于提高Internet协议的识别精度是有效的.     

网络安全风险动态分析方法

研究一种网络安全风险动态分析方法,该方法能够基于攻击者行为模式构建攻击引导模板、发现攻击过程、计算网络安全风险.提出了网络安全风险动态分析框架,给出了攻击过程发现、服务权重和节点权重计算、漏洞固有威胁度、漏洞可利用性的变化规则及网络安全风险值计算等方法与技术.实验结果表明:该方法能较为客观地计算安全风险,描述网络面临的威胁,为网络防御者提供较为全面的信息.     

糖基-羧基酞菁锌偶联衍生物的合成及相关性质

以碳酸钾为催化剂分别将1（4）,8（11）,15（18）,22（25）－四（4－羧基苯氧基）酞菁锌（1）和卜（4-羧基苯氧基）酞菁锌（2）与溴代乙酰糖基（乳糖、麦芽糖和葡萄糖）偶联,得到5种糖基酞菁偶联衍生物,IR,MS和UV—Vis光谱证实羧基酞菁与糖基成功偶联．糖基过量时,由1主要获得糖基二取代产物．溶解性和稳定性研究表明：5种偶联衍生物易溶或可溶于DMF、丙酮、THF、氯仿和甲醇中,不溶于水,它们在DMF中避光均能稳定存在．在DMF、丙酮、THF、甲醇和氯仿中它们显示相似的酞菁单体的电子吸收光谱,在体积分数O．1％DMF的水中出现聚集,这些体系中的Q带特征吸收峰位于670～690nm;在DMF和含O．1％DMF的水中的荧光量子产率分别为0．358－0．721与0．121～O．198,为原酞菁（1和2）的2～3倍和3～5倍．     

羊耳菊水提物对CCl4、D-GaLN致小鼠急性肝损伤的保护作用

为研究羊耳菊水提物对CCl_4、D-GalN致小鼠急性肝损伤的保护作用。通过腹腔注射0. 08%CCl_4花生油溶液建立小鼠急性肝损伤模型,测定小鼠血清中天门冬酸氨基转移酶(AST)、丙氨酸氨基转移酶(ALT)含量,肝匀浆中总超氧化物歧化酶(SOD)、谷胱甘肽-过氧化物酶(GSH-Px)活力,以及肿瘤坏死因子-α(TNF-α)、白介素-1(IL-1)的含量; HE染色肝切片,显微镜观察肝组织病理改变;腹腔注射D-GalN(500 mg/kg)花生油溶液建立小鼠急性肝损伤模型,测定小鼠血清中AST、ALT含量。结果表明:羊耳菊水提液可降低CCl_4所致小鼠急性肝损伤小鼠血清中ALT、AST含量(P 0. 01),升高肝匀浆中SOD、GSH-Px活力(P 0. 01或P 0. 05)及降低TNF-α、IL-1的含量(P 0. 05);病理切片显示,羊耳菊三个剂量组动物肝细胞坏死、变性,细胞浆聚集及炎症细胞的浸润程度均较模型组减轻。羊耳菊水提液也可降低D-GalN所致小鼠急性肝损伤小鼠血清ALT、AST含量(P 0. 01或P 0. 05)。可见羊耳菊水提物对CCl_4、D-GalN所诱导的小鼠急性肝损伤具有一定的保护作用。     

滤波多音调制在LTE链路中的性能研究

对5G候选波形滤波器组多载波中的滤波多音调制(filtered multi-tone,FMT)在LTE(long term evolution)链路中的性能进行研究,分析其作为新的物理层多载波调制方案的可行性。从滤波器组的角度出发,首先对FMT的基本结构进行分析,然后基于DFT滤波器组推导出FMT的有效实现结构,最后在LTE链路中对FMT调制技术的性能进行仿真分析并与当前的正交频分复用技术作对比。结果表明,在实际的LTE链路信道模型中,FMT的误码率和可达比特率均优于OFDM,从而验证了FMT调制方案的可靠性和有效性,这说明FMT可以应用于未来无线通信的物理层调制技术中。     

一种基于事件相关电位的时频表示方法

生物信号的非平稳特性使得经典的时域分析方法和频域分析方法不能更好地描述信号的局部特征,而联合时频表示可以有效地反映信号的瞬时频率特性.事件相关电位(ERP)是指在特定认知任务下获取的脑电信号,它与刺激所引起的皮层电位直接相关,ERP信号的时频分析将有助于从更深层次上解读其中蕴涵的丰富信息.本文在对几种典型时频表示方法的比较基础上,提出了一种基于滤波器组-Hilbert变换的信号时频表示方法,将这几种方法应用到模拟信号的结果表明,该方法可以更好地保留信号时频特征的细节.因此通过将滤波器组-Hilbert变换方法应用到心理学经典Stroop任务的ERP信号分析中,除了可以得到与心理学传统ERP分析一致的结果外,还可以获取比之更为丰富的信息.     

我国钢铁企业低碳经济效率及其影响因素研究

将资源、能源与环境要素纳入钢铁企业效率评价体系,利用DEA模型与Malmquist生产率指数,对我国16家钢铁上市公司2007-2011年的低碳经济效率及其变化趋势进行了实证研究,结果显示:我国钢铁企业低碳经济技术效率普遍较低,主要源于纯技术效率和规模效率的双重影响;其全要素生产率呈下降趋势,其中技术进步指数有微弱的阻碍作用,技术效率衰退则是主要原因.通过对钢铁企业低碳经济效率影响因素分析表明:能源结构、产品结构与钢铁企业低碳经济效率之间存在显著的负相关关系;技术进步、环保投入与政府规制对钢铁企业低碳经济效率有正向影响,但并不显著.     

动态联盟合作伙伴的选择过程与方法

动态联盟使企业具有快速适应不断变化的市场需求的能力。企业组建动态联盟 ,首先就面临着合作伙伴的选择问题。由于盟员选择过程的复杂性 ,一些非结构化的优化方法得到应用。本文讨论了动态联盟合作伙伴的选择过程和基本方法 ,并研究了应用遗传算法和聚类方法实现盟员选择 ,指出了遗传算法选择盟员的不足之处以及聚类方法的优点。     

CiLin Expansion and Its Application to Word Sense Disambiguation

40000 new entries are added to CiLin in knowledge engineering. Statistics are presented about the sense ambiguity of Chinese words in CiLin. An automatic solution is proposed for the problem of Chinese sense disambiguation, which utilizes the heuristics of part-of-speech tagging and Naive Bayesy classification based on a partially disambiguated corpus.     

函数型连接神经网络偶发事件分类器设计

偶发事件分析是电力系统安全分析和可靠性计算中的关键问题,需要大量的计算时间.为了有效地减少大电力系统开断模拟的计算工作量,提出一种用于识别偶发事件的函数型连接神经网络(FLNN)分类模型和算法.为获取事故后的系统状态信息,用相对于故障前系统状态的变化量反映事件的行为特征,设计了一组行为指标(PI),构造出神经网络分类器.讨论了各种行为指标及其组合对分类器的不同影响,指出支路功率行为指标是较好的行为指标.通过对IEEE-RTS24试验系统进行的分类计算表明,该分类器不仅网络结构和学习算法简单,而且提高了计算速度和精度.