基于人工神经网络的云自动检测算法

为实现卫星观测数据的高效云自动检测技术,提出了基于人工神经网络的云检测方法,并针对中分辨率成像光谱仪（MODIS）的观测数据建立了BP神经网络模型,给出了算法的应用实例.通过实例分析表明,基于人工神经网络的云检测算法具有良好的时空适应性,检测效果较好,检测速度快,具有业务实用价值.     

基于低秩矩阵分解的遥感图像薄云去除方法

为了较好地去除遥感图像中的薄云遮挡,还原地表图像,提出了一种利用低秩矩阵分解的遥感图像薄云去除算法。该算法根据薄云图像的低秩特性,将图像进行低秩矩阵分解,得到背景、前景和薄云图像。然后将去除薄云信息后的前景和背景信息相融合,得到地物成分。将该算法与其他传统算法应用在卫星影像数据上,对薄云去除效果运用主客观指标进行比较。实验结果表明,该算法能够克服传统算法中细节丢失以及去除不完全的问题,不仅能够在不同地物场景下对薄云进行去除,而且能够较好地保留地物的细节信息。     

基于相互隶属度的云模型相似性度量方法

针对现有云模型相似性度量方法计算复杂度高、结果不稳定、适用性有限等问题,提出了一种基于相互隶属度的云模型相似性度量方法.依据云模型期望曲线以公共面积与自身面积之比定义云模型之间的隶属度,进而利用相互隶属度计算云模型之间的相似度.讨论了不同交点及半云情形下相应面积的计算方法,并给出了相似度的计算公式及性质证明.仿真实验表明,该方法能够在多种情形下合理地度量云模型的相似性,并且具有较高的结果准确度和较低的计算复杂度,基于云模型的评估实例进一步验证了该方法的有效性.      

酸性木聚糖酶产生菌XYW5的筛选及酶学性质

【目的】选育优良的产酸性木聚糖酶的微生物,考察酸性木聚糖酶的酶学性质(尤其是pH值为4.0),为实现纤维素乙醇低成本清洁生产打下基础。【方法】从广西大学农场采集土壤,富集后经产酸性木聚糖酶的培养,比较酸性木聚糖酶酶活力,选育酸性木聚糖酶高产菌株,鉴定菌种,分析酶学性质。【结果】筛选出产酸性木聚糖酶酶活力较高的菌株XYW5。扩增菌株XYW5的ITS rDNA序列,经测序分析比对,将其初步鉴定为日本曲霉Aspergillus japonicus XYW5。菌株XYW5产酸性木聚糖酶和酸性木糖苷酶的酶活力最高分别达(26. 26±0. 97)U/mL和(0.63±0.02) U/mL,比活力分别为(85.50±0.63) U/mg和(1.80±0.01) U/mg;其酸性木聚糖酶最适温度和最适pH值分别为65℃和6.5,酸性木糖苷酶最适温度和最适pH值分别为70℃和4.5;酸性木聚糖酶兼有酸性CMCase酶活力,达到8.54 U/mL。【结论】菌株XYW5所产的酸性木聚糖酶具有开发成为优良工业酸性木聚糖酶的潜力。     

橄榄油洗发露的研制

对洗发露表面活性剂和助剂的配伍性、橄榄油的乳化进行研究.通过热冷稳定性进行配方筛选,以及正交实验法研究配方中主要表面活性剂的最佳配比,并用IBM SPSS Statistics软件进行正交设计和数据处理,并根据洗发液(膏)国家标准对产品的各项性能指标进行测试.实验结果表明:橄榄油以6.0%的比例加入到洗发露配方中,和表面活性剂具有良好的配伍性.对洗发露进行热、冷稳定测试,24 h后观察样品,均无变色、分层;p H值为6.26,在4.0~8.0间;有效物含量为22.994%,大于10.0%;粘度为7.12 Pa·s在4.0~10之间;泡沫的高度为112 mm;无粪大肠杆菌、金黄色葡萄球菌、绿脓杆菌、霉菌和酵母菌,细菌总数为480 CFU/g.     

基于云理论的斜拉索可靠性评价方法

为准确评估易损难修的斜拉索的可靠性，保证行车安全舒适，提出一种基于云理论的斜拉索可靠性评估方法.首先根据拉索力学特点和常见病害，以斜拉索的运营状态应力极值、恒载索力变幅、应力幅、基频、服役时间、PE护套开裂程度及阻尼系统完好程度为指标，建立了斜拉索可靠性评估指标体系.咨询专家意见建立权重云模型，并根据泛概念树的概念扩充原理实现权重的群决策.最后将指标对各等级的平均确定度与权重云模型加权汇总，得到可靠等级确定度的云模型并以此确定最终评级.规范评估结果与拉索实际病害情况对比验证了所提方法结果的合理性和可操作性.     

具有关键字搜索性质的云存储加密方案

Dan Boneh等人提出了具有关键词搜索性质的公钥加密方案,并且构造出了在随机预言模型下可证明安全的基于BDH困难问题的双线性映射对下的具体构造.本文给出了一个具有关键字搜索性质的高效云存储加密方案,而且在随机预言模型下可证明CCA-安全.该方案能够安全高效的管理云服务器中的加密文件,能够对已经加密的文件进行相等配对.构造方案能够在无安全信道环境中传输陷门Tw.     

电子政务云平台实用化研究

阐述了推进电子政务云平台建设的意义,详细介绍了电子政务云平台实用化实施的步骤。     

基于位置和散度效应因子分类筛选及仿真试验

针对供应链及其它计算机仿真试验中所涉及因子数目众多的情形,序贯分支方法因筛选效率较高被广泛采用.然而,现有的序贯分支方法忽视对散度效应起显著作用的因子.由于相比位置效应,散度效应在产品或供应链系统的质量设计中是同等甚至更为重要的,故提出一种基于位置效应与散度效应的序贯分支方法.首先,将影响位置效应与散度效应的显著因子分类为调节因子,重要因子和稳健因子;然后,结合序贯概率比检验(sequential probability ratio test,SPRT),在控制筛选过程中第一类错误和第二类错误的基础上,采用序贯分支方法分类地筛选出显著因子;最后通过仿真试验说明此方法能够有效且分类地处理位置效应与散度效应下的显著因子筛选问题.     

CloudSim中基于优先级的轮询服务代理算法

针对服务代理采用的现有数据中心选择算法存在系统性能低和总体成本高等问题，提出一种基于优先级的轮询服务代理算法。该算法对数据中心的优先级进行定义，并根据数据中心的优先级选择数据中心。通过基于CloudSim 仿真器的实验，结果证明该算法比现有数据中心选择算法拥有更好的性能。