基于ECC存在特权集的(t,n)门限群代理多重签名方案

为了解决门限群签名方案中联合攻击、伪造攻击、权限、抵赖等问题,本文基于hash函数的单向性、椭圆曲线离散对数问题的难解性,结合Shamir(t,n)门限方案,提出了一种基于ECC存在特权集的(t,n)门限群代理多重签名方案,满足((t1’,n1';t1,n1)(t2’,n2';t2,n2))门限特性.该方案利用公钥环境下交互式身份验证的方法,增加成员认证密钥,有效防止密钥管理中心和签名服务者的串通陷害;签名者通过等式验证密钥管理中心分配的秘密份额是否有效;代理授权份额的生成由原始签名者和代理签名者共同完成,单个签名的生成使用了签名者的私钥和随机数,有效防范抵赖.安全性分析表明,该方案具有抗联合攻击、强不可伪造性、门限特性和匿名性等特点,满足门限群代理签名应有的性质.     

θ（t）型奇异积分算子在各向异性Hardy空间的有界性

对于伴随于一个扩张矩阵A的各向异性Hardy空间H^p（R^n）,利用此空间的原子分解和分子分解,本文讨论了伴随于A的θ（t）型奇异积分算子在各向异性Hardy空间H^1（R^n）到L^1（R^n）空间的有界性,以及在各向异性Hardy空间H^p（R^n）自身上的有界性。这些结果拓展了θ（t）型奇异积分算子在Hardy空间有界性的结论。     

基于节点转移的ZigBee网络路由改进算法

ZigBee网络的一个主要的目标就是降低网络的耗能,以延长网络的使用时间.但ZigBee协议中的网络结构和路由算法并没有完整的讨论能量消耗问题.该文提出一种改进的分布式路由算法,该算法尽可能通过电源供电路由节点转发数据,最终减少电池供电路由节点的能量消耗来延长网络的生存时间.仿真结果表明,该算法只需少量的通讯开销就可以明显地减少电池供电路由节点的耗能.     

板块运动的纬向重力模式

按照“纬向正常密度假说”的观点提出了“纬向密度异常”和“纬向重力”的概念,进而提出了板块运动的“纬向重力模式”,按照这一模式,纬向重力总是把地球物质从“纬向密度异常高”的地区推向、纬向密度异常低！”的地区,一方面,,纬向重力驱动岩石圈沿水平方向运动,另一方面,因纬向重力驱动软流圈物质沿水平方向运动而使得岩石圈沿垂直方向发生,同密度异常高地区的岩石圈会因软流圈物质的流失而下沉,纬向密度异常低地区的岩石圈会因为软流圈物质的补充而上升。     

基于EFICA的AD微阵列数据基因网络分析

将EFICA(Efficient Variant of Algorithm FastICA)方法与基因网络相结合分析一组阿尔茨海默病(AD)微阵列数据.根据分类结果提取特征基因集并探寻与早期AD相关的基因网络,实验结果表明,EFICA方法比传统的Fastica方法能够获得更好的分类效果.并且通过对基因网络的研究,扩展了EFICA在生物信息学中的应用,为AD疾病的进一步研究提供新思路.     

静定化假设对结构优化设计解的影响

研究了结构优化设计通常采用的静定化假设对最优解的影响．建立了桁架结构优化的数学模型,分别得到了解析的约束条件和基于静定化假设的约束条件的近似显式表达．以两个超静定桁架为例,分别用相对微分法求解析最优解和近似最优解,比较两者后得到结论：除了仅有应力强度约束的问题,静定化假设对最优解没有影响;在仅有应力强度约束的情况下,静定化假设导致满应力准则设计,从而影响最优解;凡存在全局约束、其他局部约束或稳定约束为最严约束,则静定化假设不影响最优解．     

现代网络流量的混沌奇异吸引子

网络流量的预测和控制是现代网络中的一个重要方面,但是它所呈现出来的长相关、分形等特征已经无法用传统的流量模型来描述.利用相空间重构方法,通过计算两组典型网络流量的Lyapunov指数、关联维来找出具有共性的现代网络流量的特征量,从而刻画网络流量的混沌奇异吸引子.仿真结果表明,现代通信网流量存在有共性的奇异吸引子.从而为网络的混沌建模及分析给出了理论上的支持.     

基于多种群共生进化的RFID网络优化

在RFID(radio frequency identification)网络实际大规模部署与应用方面,如何有效地进行RFID网络规划,使网络资源得到优化分配,在保证高读取率和网络负载平衡的前提下,减少读写器冲突,提高标签读取率是决定RFID系统服务质量的关键问题.分析了RFID网络规划和RFID网络环境下的读写器防冲突问题,对两类问题分别建立了相应的数学优化模型.基于生态系统中的不同物种间的互利共生现象,提出了一种多种群共生进化优化算法SMSO(symbiotic multi-species optimization).试验结果表明,将该算法应用于RFID网络规划与防冲突问题,体现了进化的多样性和多层次性,在寻优能力、收敛速度以及克服早熟收敛等方面均具有很好的性能.     

一种新的可信修复网络模型及其实现

为解决目前缺乏一种可行的可信修复网络框架问题,提出了一种新的、可行性强的可信修复网络模型,详细说明了该模型提供的功能和工作流程,着重阐明了可信修复网络的通讯机制和认证方法.仿真实验表明,该框架在保证网络系统安全性和可信性的同时,实现了为不满足可信网络安全策略的终端用户提供及时可靠的修复服务.     

模拟退火优化BP神经网络进行云相态分类

为利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)多通道云图数据对云相态进行分类,提出了一种利用云图红外、可见光谱段数据,基于SABP神经网络的云相态分类算法.算法基于BP人工神经网络学习算法及模拟退火算法.在两算法结合的基础上,作出了有益于云相态分类的改进.基准网络模型为3层前馈BP网络,其中,隐层和输出层使用不同的激活函数.选取了5种光谱特征作为网络输入,输出两单元判定结果.为加速收敛速度,避免振荡,采用了一种自适应的变学习系数、惯性系数策略.个例分析表明,算法在中低纬度地区效果良好.