切换网络下加速分布式在线加权对偶平均算法

研究了切换网络下加速分布式在线加权对偶平均算法,提出了A-DOWDA算法。首先利用加权因子对对偶变量进行加权,其次在有向切换网络是周期强连通,且对应的邻接矩阵是随机的而非双随机的条件下,加速了算法的收敛速率,最后通过数值实验验证了算法的可行性。     

抗污染攻击的流内安全网络纠错编码

传统的网络路由并不能达到多播网络中"最大流-最小割"定义的Shannon容量限,而网络编码很好地解决了上述问题,在增大吞吐量的同时还可以均衡网络负载,提高带宽利用率.但是当网络中存在恶意攻击时会引入错误数据包,在线性网络编码操作下会带来数据包的"错误扩散",不仅影响网络性能,还会造成资源的严重浪费.因此如何在优化网络传输性能的同时提高通信网络的安全性成为目前亟待解决的问题.本文采用基于同态校验的线性网络纠错编码机制进行差错控制,拟解决多播网络中的污染攻击问题,对安全性能以及传输性能进行了分析.仿真结果表明基于同态校验的网络纠错编码能够在不破坏数据包编码规则的前提下及时地进行错误的检测和纠正,得到较好的差错控制性能,能够对抗网络中恶意节点引起的污染攻击问题.      

天线时域平面近场测试的信号源误差修正

提出了天线时域平面近场测试中信号源稳定度误差的修正方法.建立了误差修正所需的参考信道,分析了信号源误差所包含的误差项,根据时域近场测试对采样信号进行近场重建和近远场变换的两种方式,分别给出时域-频域结合修正和纯时域修正的两种修正方法,针对信号源误差包含的误差项对采样信号进行修正.实测结果证明修正后得到的频域方向图和时远场波形与参考结果都比较吻合,证明了两种修正方法的正确性.      

基于3次样条插值的数控机床几何与热复合定位误差建模

通过分析机床整个温升直到热平衡的误差数据,总结误差分布的数学规律,将热误差和几何误差分离,运用基于压紧样条条件下的3次样条插值算法,以线性拟合后的余差为建模数据,建立了数控机床几何与热复合定位误差数学模型.实验结果表明,该数学模型能很好地拟合数控机床定位误差曲线,补偿后数控机床定位精度提高了80%以上.该方法可运用于不同时刻或不同机床温度下的机床定位误差补偿,建模原理明了、过程快速,模型适用性好.     

平面上一类特殊齐次Moran集的Packing维数下界

研究构造了平面上一类特殊的齐次Moran集,通过分析其结构并利用分形几何中计算维数的方法和技巧,证明得到了它们的Packing维数下界。     

基于语料库的虚拟语气研究简

基于语料库的虚拟语气研究表明：中国英语学习者在使用虚拟语气方面并不理想,不同水平学习者在使用上存在差异,学习者的英语水平与误用的频率正相关,产生误用的原因主要是语际迁移,语内迁移、教学失误等.     

Review of public-key cryptosystem based on the error correcting code

The paper review the public-key cryptosystems based on the error correcting codes such as Goppa code, BCH code, RS code, rank distance code, algebraic geometric code as well as LDPC code, and made the comparative analyses of the merits and drawbacks of them. The cryptosystem based on Goppa code has high security, but can be achieved poor. The cryptosystems based on other error correcting codes have higher performance than Goppa code. But there are still some disadvantages to solve. At last, the paper produce an assumption of the Niederreiter cascade combination cryptosystem based on double public-keys under complex circumstances, which has higher performance and security than the traditional cryptosystems.     

抛物方程非特征柯西问题的分数次Tikhonov方法

讨论了一个不适定的抛物方程的非特征柯西问题,为了解决这个问题,采用了分数次Tikhonov正则化方法,并提出先验和后验两种参数选取规则下的稳定误差估计。     

L1范数下有噪信号恢复的误差估计

在压缩感知有噪信号恢复的研究中,引入新范数,获得L1范数最小化恢复的误差估计.结论只依赖于噪声本身,改进了压缩感知中已有的误差估计.     

邻域决策一致性的属性约简方法研究

基于邻域决策错误率的属性约简可以在删除冗余属性的同时,提升邻域分类器的留一验证分类精度.但这种约简方式并未充分考虑邻域分类结果在约简前后的差异.为解决这一问题,借助联合分布矩阵,提出了邻域决策一致性的概念,构建了邻域决策一致性与邻域分类精度的调和平均值,并将其作为约简求解的度量准则.在12个UCI数据集上的实验结果表明,所提出的新约简不仅能够有效地提升邻域分类器的决策一致性,而且在多数情况下能够进一步提高邻域分类器的留一验证分类精度.