非专用谷物装载船满载舱谷物倾侧体积矩的求取方法

依据IMO谷物装运规则,建立了非专用谷物装载船谷物倾侧数学模型,针对货舱形状及结构尺度的差异性,区分出不同结构条件对谷物倾侧体积矩产生的影响,分别推导出装载舱舱口两端、舱口内和舱口两侧谷物倾侧体积矩的计算公式,从而形成了完整的谷物倾侧体积矩的计算方法.     

路由查找技术的分析及研究

从数据结构的角度分析各种路由查找技术的原理.并针对IPv6可聚类的全局单播地址,提出面向IPV6的路由查找算法.通过研究对比各种路由查找技术及其优化策略,为实际工作提供理论依据.     

考虑员工移动成本的车缝生产线平衡问题

针对车缝生产线多品种小批量和自动化程度低等特点,提出了考虑员工多工序作业移动成本和为瓶颈工序增设适量设备的车缝生产线平衡问题。通过引入虚拟工作站和标准在制品（SWIP）库存概念,构建最大平衡率和最小生产节拍的双目标优化模型。最后,通过设计枚举算法和基于贪婪搜索策略的多目标遗传算法获取新增设备方案、标准在制品数量以及线平衡优化方案。车缝生产线实例计算结果表明,线平衡率及生产效率得到大幅提升,验证了模型和算法的合理性与有效性。     

WO3-Bi2WO6基气体传感器的构建及其对三乙胺气敏性能优化的作用机理

三乙胺气体是工业中和腐败食品中常见的有毒有害气体,对人体和环境危害较大,因此对三乙胺气体的检测十分有必要.Bi₂WO₆和WO₃由于其优秀的物理和化学特性,被广泛用于气体传感领域.本文通过水热法制备了Bi₂WO₆,WO₃和WO₃-Bi₂WO₆气敏材料,采用一系列表征方法,对所制备样品的晶体结构、元素组成、形貌、光学和电化学性质进行了分析,并对气敏材料的最佳工作温度、选择性、响应恢复时间、稳定性及抗湿能力进行了全面的研究.结果表明,0.5 WO₃-Bi₂WO₆样品在300℃下对30 ppm三乙胺气体表现出最高的灵敏度(33.0),较短的响应恢复时间(12 s/36 s),同时也表现出良好的稳定性和选择性.根据以上分析,提出了0.5 WO₃-Bi₂WO₆的气敏性能增强...     

Bloom Filter和Weighted Bloom Filter的比较与研究

Bloom filter是一个简单的空间效率极高的数据结构,用于判别一个元素是否属于某个集合.Weighted Bloom filter和Bloom filter已经被建议作为共享Web cache信息的一种方式.利用Bloom filter表示共享信息的内容,大大降低了用于存储索引的空间消耗,减少了访问延迟.因为在代理之间只需传输Bloom filter而不是完整的cache目录表.分别从理论和实践方面比较了Bloom filter和Weighted Bloom filter,结果证明Bloom filter比Weighted Bloom filter更好.     

基于IPv6的分布式实时网络测量系统设计

针对当前许多网络测量系统无法进行实时网络流量监测以及无法支持下一代互联网协议IPv6等不足,提出了一种基于IPv6的比特模式流定义方法和数据结构实时网络测量系统.系统通过在IPv6扩展首部中承载测量信息实现精确流测量,减少了测量开销,提高了测量效率.比特模式流定义方法提供了一种灵活的按需流定义方式,使系统能在IPv4/IPv6环境下实现流测量工作.实验证明,整个系统运行正常、效果良好.     

基于Kriging模型的多点加点准则和并行代理优化算法

针对并行仿真环境下复杂工程系统的优化设计问题,提出一种基于Kriging模型、多目标策略和聚类方法的并行代理优化算法.该算法的多点加点准则,以同时优化期望改进准则和可行性概率准则为目标,首先生成兼具目标响应改进和可行域边界刻画功能的备选试验点集;再利用聚类方法从备选点集中选取多个有代表性的新试验点.通过两个数值算例和一个工程算例,将所提并行优化算法与已有算法做比较,结果表明所提算法具有更高的优化精度、效率和稳健性.     

隐私侵犯经历对网络用户自我披露的影响机制

网络用户的自我披露对以用户生成内容为业务基础的互联网企业具有战略意义.然而,隐私侵犯事件层出不穷.如何鼓励有隐私侵犯经历的用户持续披露个人信息对互联网企业至关重要.采用系统性随机分层抽样,结合代理理论和社会契约理论构建模型,研究了隐私侵犯经历对自我披露的作用机制.结果表明,隐私侵犯经历对自我披露意愿具有直接效应和间接效应:隐私侵犯经历与自我披露意愿之间存在强烈负向关系,并通过影响网络用户对隐私政策、隐私保护技术、行业自律和法律执行的有效性感知影响自我披露意愿.本研究阐明了隐私侵犯经历对自我披露的具体作用机制,为互联网企业鼓励有隐私侵犯经历的用户持续披露个人信息提供可操作性建议.     

基于共识粒子群的全局优化求解方法

针对粒子群优化(PSO, particle swarm optimization)和高效全局优化(EGO, efficient global optimization)两种算法的特点,提出一种共识粒子群和局部代理模型协同的全局黑箱优化算法(CPSO-LSM, consensus particle swarm optimization and local surrogate model)。该算法固定PSO算法周期对粒子进行分群并在粒子达成共识后停止,将每群粒子周围的优质子区域输出作为代理模型的建模区域,通过比较各区域最优值获得高质量最优解甚至全局最优解。不仅避免了PSO冗长的计算过程、提高了建立代理模型的速度和精度还可以避免陷入局部最优。通过对比其他算法在标准测试函数的仿真结果,CPSO-LSM具有较好的收敛速度和求解精度。     

移动Agent综述

移动Agent技术是随着网络技术发展而产生的分布式计算模型。现在它已经广泛应用到各个领域。本文将对移动Agent的相关研究工作,包括概念,系统结构,关键技术,安全性,典型的主体系统,以及面临的问题做全面的综述。