Desargues定理的推广

本文将射影几何著名的Desargues透视三点形定理推广到四面体和三维射影空间的完全n(n≥4)点形(体)中。     

信息安全与数学科学

随着互联网、计算机和通信技术的飞速发展,全球正步入信息化时代.每天有海量信息在互联网上传输,其中不乏有大量涉及政治、经济、金融及人们生活的敏感信息.     

冒泡排序算法的改进

本文作者对传统的冒泡排序算法进行了时间复杂性分析，指出其效率不高的缺陷，提出了双向同时浮沉的改进方法，并编程予以实现。其效率较传统的冒泡排序算法有一定程度的提高．     

三对角方程组行处理法并行算法模拟

给出一个串行模拟在分布式存储ＭＩＭＤ一级３叉树机上求解任意三对角线性代数方程组的分布式迭代算法的Ｃ语言程序。     

A ciosed-loop algorithm to detect human face using color and reinforcement learning

A closed-loop algorithm to detect human face using color information and reinforcement learning is presented in this paper. By using a skin-color selector, the regions with color “like“ that of human skin are selected as candidates for human face. In the next stage, the candidates are matched with a face model and given an evaluation of the match degree by the matching module. And if the evaluation of the match result is too low, a reinforcement learning stage will start to search the best parameters of the skin-color selector. It has been tested using many photos of various ethnic groups under various lighting conditions, such as different light source, high light and shadow. And the experiment result proved that this algorithm is robust to the vary-ing lighting conditions and personal conditions.     

数字调制方式的识别研究

数字调制方式的识别对于通信信号分析有着重要的作用 .此文首先介绍了数字调制方式的识别算法(DMRA) ,即判决理论算法的原理 ;然后提出了一种基于该算法的判决流程 ;最后在软件环境中进行计算机仿真 ,通过实验数据对该算法进行修正 .仿真结果表明 ,该修正算法具有较高的识别率和良好的可行性 .     

Millikan油离实验中的仪器故障分析与排除

本在大量实践的基础上，运用系统分析的方法，针对Millikan油滴实验中常见的故障，分析了产生的原因和排除的方法，对指导Millikan油滴实验教学具有实用价值。     

煤的耗氧速度及其影响因素恒温实验研究

耗氧速度是评价煤自燃性的重要指标，一般认为相同温度下煤的耗氧速度和氧浓度成正比，但据此计算的耗氧速度与实际偏差有很大，在不同温度和氧浓度水平下对煤进行等温氧化实验，推导出据等温实验测算煤氧化反应的级数和反应速度常数的公式，从而能确定相同温度下氧浓度与耗氧速度间的函数关系，该关系式能更准确地反映煤氧复合过程的耗氧规律。等温实验研究表明，煤氧化反应的平均级数通常不为1，反应级数和速度常数都是温度的函数。     

SNORT规则匹配算法改进

检测引擎作为入侵检测系统(IDS)的核心模块,基本上采用基于模式匹配的检测方法,选择设计1个好的模式匹配算法对入侵检测系统的性能至关重要。对SNORT的原有规则匹配算法bm进行改进,在改进规则匹配算法中,将具有相同前缀的规则生成1棵规则树,在规则匹配的过程中将数据包内容和规则树进行匹配,在匹配时,可以和多个规则同时进行,大大减少了在规则匹配中花费的时间,从而提高了SNORT的性能。改进后的系统和原来系统进行了几种测试,通过测试改进后的系统比原来的系统速度明显提高。在流量大的情况,丢包情况也减少了。     

IFS-BN结合的辐射源威胁评估方法

针对辐射源威胁评估实时性、复杂性和信息不确定性的问题,将直觉模糊集与贝叶斯网络相结合,提出一种基于IFS-BN的辐射源威胁评估方法。IFS-BN算法通过直觉模糊集刻画贝叶斯网络的节点信息,充分描述节点信息的确定性,不确定性以及犹豫度。同时,将直觉模糊集求得的各辐射源先验概率代入贝叶斯网络模型之中,得出后验概率进行威胁等级排序,并在此基础上建立了相应的评估指标体系。仿真分析表明,算法具有较好的可行性与有效性。与经典贝叶斯网络评估方法相比,IFS-BN算法的结果更加客观合理。