无可信中心的(t,k)门限RSA数字签名体制

提出了一种新的不需要可信中心的门限数字签名方案.在k个成员组成的群组中,只有t个或t个以上成员才能够代表群组签名,而少于t个成员则不能代表群组签名.方案基于Boneh等学者的分布式RSA密钥产生协议和Shamir秘密共享方案而构建.签名过程分为四个阶段:系统初始化、生成个体签名、生成群签名以及签名验证.在系统的初始化阶段不需要可信中心的参与,并且个体签名的生成、群签名的生成和验证都可以方便地实现.通过对方案的安全性分析显示,个体签名和群签名都是不可伪造的,并且在整个签名过程中都没有系统秘密信息的泄漏.     

基于动态部分缓存共享机制的改进RED算法

为了解决Internet中网络业务流量不断增长而引发的网络拥塞问题,采用部分缓存共享机制对随机早期检测算法进行改进。根据网络节点缓存资源实时使用情况模糊动态调整丢弃阈值,结合采用比例调度算法,提高了网络共享资源的使用效率,保证了不同网络业务的服务质量。仿真试验结果表明,改进RED算法可以提高网络节点的成功转发率,改善关键业务的延迟指标,具有更好的拥塞控制性能。     

基于Hash函数的动态密钥分存技术的改进

指出文献[1,2]的不足,进而给出基于单向Hash函数的动态密钥分存方案的改进算法,使系统在更新系统密钥时,无须更改每个成员的子密钥;而当某个成员的子密钥泄密时,系统只需为该成员重新分配子密钥而不必更改其他成员的子密钥;当有新成员加入时,系统只需为新成员分配一个子密钥,而其他成员不受任何影响;子密钥可无限制地多次使用;具有很好的防欺诈性.     

一种表达图像地物边缘的线段序列检测方法

针对地物边缘提取中准确度与完整度难以兼顾、线段间缺乏连接关系的问题,提出一种表达图像地物边缘的线段序列检测方法。分析线段序列的构建规律,通过边缘分组界定地物边缘范畴,利用相位约束、距离约束、共线约束、连接性约束,解决遮挡或其他地物干扰导致的线段断裂问题,采用相邻性约束和端点共享约束对同边缘组内不同线段进行分类,同时对符合端点共享条件的线段进行更新,以构建线段序列。利用所提方法分别对街景、航空、卫星图像进行地物边缘检测实验,评价结果显示线段序列精度可达98%,表明所提方法能够准确表达地物边缘,提升图像地物边缘表达的能力。     

三相交流电机的受控源等效电路及其分析

根据动态磁耦合电路的观点分析三相隐极型电机定子绕组、转子绕组以及它们之间的关系,得到了电机定、转子分离的受控源电路模型,并通过该电路模型分析电机的各种工作状态.     

基于博弈和多智能体的汽车共享服务联盟协同策略研究

基于演化博弈和多智能体仿真,以加强联盟管理、提升联盟服务商合作积极性为目标,研究汽车共享服务联盟协同策略.从演化博弈视角设计综合考虑服务商自身与联盟内其他成员历史信息的学习规则,构建汽车共享服务联盟的多Agent仿真模型,研究收益、成本及惩罚等不同参数设置对服务商协同策略的影响.依据仿真实验结果提出了不同收益、成本和惩罚参数场景下加强联盟合作的策略,为汽车共享服务联盟的协同策略提供决策支持.     

参照价格效应下的绿色供应链协调机制

在考虑消费者的参照价格效应下,研究绿色供应链的协调机制问题。构建了基于参照价格的分散决策模型、集中决策模型、成本分担契约和收益共享契约,给出了各优化模型下的最优均衡策略,并对其进行了比较分析。研究结果表明：成本分担契约和收益共享契约可以提高供应链系统的利润,却不能达到一体化下的最优利润;收益共享契约优于成本分担契约;随着参照价格效应的增加,产品绿色度、批发价格和零售价格减小,制造商和零售商的利润增加;考虑消费者的参照价格效应可以提高制造商和零售商的利润。     

需求推断差异下供应链成员的运营决策机制

供应链终端随机需求的分布不确定时,制造商和零售商将根据各自掌握信息推断需求分布。若零售商不与制造商分享历史需求数据,制造商将根据零售商的历史订单数据进行需求推断。分析了制造商是否有历史需求数据时的价格决策、零售商相应的订购决策,以及供应链成员之间需求数据分享决策。结论显示：制造商根据零售商订单数据推断的需求过高时,将制定较高的批发价格;零售商的期望利润将比与制造商分享需求数据时少,零售商与制造商共享终端需求数据的可能性较大。进一步分析了激励供应链成员分享需求信息并增加供应链利润的协调机制。     

需求率依赖价格的新能源汽车租赁系统三方协调契约

考虑由新能源汽车制造商、租赁商和政府组成的三方系统,在市场需求率为随机且依赖租赁价格下研究了租赁商的车队配置和租赁价格的最优决策以及系统协调问题。为此,分别建立了分散决策模型、集中决策模型和基于成本共担、收益共享和两部收费的联合契约协调模型。研究结果表明：分散决策下无法实现系统协调,通过引入这种联合契约,当契约参数满足一定条件时,不仅能够实现系统协调且可以使各成员收益达到帕累托改进。最后,通过算例分析验证了模型的有效性。     

基于人车路协同的智能交通出行信息服务系统

近年来,智能交通信息服务受到广泛的关注,针对数据实时性和准确性差、信息交互共享难问题,设计了一种人车路协同的智能交通出行信息服务系统,形成人车路智能协同的工作环境。为解决智能交通结构化多源信息融合,提出了一种由卡尔曼(Kalman)滤波和D-S(Dempster/Shafer)证据理论两种信息融合模型——KD-SF模型,发现采用KD-SF模型信息融合结果与GPS车载采集实际测试数据近似相同,信息融合更精确。通过系统应用验证表明,人车路协同系统与交通服务信息融合后,在高峰时段公交线路平均运行车速明显提升,乘客平均候车时间明显缩短,提高城市公共交通运行效率。