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将疲劳力学理论引入靠船墩结构分析,探讨靠船墩的疲劳破坏问题,并进行疲劳可靠度研究。提出了靠船墩疲劳可靠度计算方法,据此可进行靠船墩的疲劳寿命预报,直接指导工程优化设计和施工,分析桩空间布置对结构受力状况和疲劳强度的影响,增大结构的刚度,从而达到经济、安全的目的. 相似文献
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基于GSM语音的汉字隐秘传输方法 总被引:1,自引:0,他引:1
给出了一种基于GSM(global system for mobile communication)语音的机密汉字隐秘传输方法.该数据隐藏方法选择对每帧GSM语音信号中对人的听觉最不敏感的69 bits,最多改变1bit,便可以嵌入6 bits的机密数据.采用该方法可以在规则脉冲激励长时预测编码(RPE-LTP)语音中,每秒隐藏300 bits的机密汉字数据.由于该算法采用二级加密,因此,具有很好的安全性.该信息隐藏方法已通过局域网隐秘传输模拟实验,嵌入机密汉字信息后的语音具有较好的峰值信噪比(peak SNR,PSNR),信号的平均失真(normal average distortion metrics,NADM)也很小. 相似文献
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SP交织算法是一种抗突发误码的方法。采用SP交织算法、纠错编码,给出了一种基于图像的抗突发误码的大容量数据嵌入隐秘传输方法。嵌入方法具有较大的嵌入容量,每(2L 1)可修改比特,最多仅修改其中的L比特便可嵌入2L比特数据。对于一个包含2n×2n个互不重叠8×8子块的图像,任意2n?2×2n?2个8×8子块方阵内的突发误码理论上均可正确纠回。该方法对图像的突发误码和JPEG压缩均具有较好的鲁棒性,且该方法时间复杂度不高,易于硬件实现,可满足实时隐秘传输的要求。该方法已在局域网上进行了仿真实验,获得了较好的结果。 相似文献
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针对网格聚类方法在高维子空间聚类中网格规模随着维度急剧升高的问题,以及差别阈值方法引入干扰小聚簇的问题,提出一种具有两个网格划分阶段的密度意识子空间聚类模型。该模型第一阶段采用粗网格找出可能存在聚类的子空间区域,第二阶段在这些区域中进行等效精度更高的网格划分并找出所有致密单元。该模型在两个阶段处理的网格规模均远低于密度意识子空间聚类模型在相同划分精度下的网格规模,同时利用第一阶段对网格空间的筛选作用降低小聚簇干扰,提高聚类质量。合成数据集实验表明:该模型聚类精准率和查全率性能明显优于原模型;基于真实数据集实验,相比一次划分模型,该模型以损失0.4%数据点的代价提高输出聚类密度19.4%,聚类质量大幅提升。 相似文献
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为满足实时隐秘传输的要求,给出了一种基于DES加密的流媒体隐秘传输方法和硬件实现,该方法在每(2L+1)bit可修改宿主中,最多只修改其中的Lbit便可嵌入2Lbit的流媒体数据。采用了2级加密,具有更高的安全性。仿真实验和结果表明,设计可满足实时流媒体隐秘传输的要求。该方法可有效地应用于保密通信。 相似文献
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基于离散资源配置选项的实时(或软实时)系统资源分配问题,当以系统整体效用最大化为目标时,属于多维多选择背包问题,直接求解最优值的时间复杂度较高.现有的研究中主要通过使用启发式算法,将其时间复杂度降低为多项式级.这些启发式算法不考虑离散资源配置选项之间的联系,因此在求解中存在一些不必要的计算,而且分配结束后的残留资源不能得到利用.为此通过定义连续效用子集,分析了同一个任务的不同资源配置选项之间的联系.对已有的启发式算法HEU加以改进,提出启发式算法(T-HEU),能够用较低的时间复杂度获得与HEU算法相同的结果.根据同一个连续效用子集中的资源消耗函数的连续性,将残留资源分配问题近似归结为线性规划问题,并提出一种能求得近似最优解的启发式算法RRA_HEU.仿真结果表明,当任务数较少时,RRA_HEU的执行时间少于单纯形法和主-对偶内点法.当任务数较多时,用单纯形法求解残留资源分配问题是合适的. 相似文献
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根据钢筋混凝土偏心受压构件的设计理论,建立了深基坑内部支撑的功能函数。考察各杆件的受力情况,忽略其中受力较小的杆件,运用几何法计算剩余内部支撑杆件可靠度。同时把整个支撑体系看成是具有串联子系统的串联系统,并对其进行体系可靠度计算。结果表明,用体系可靠度来反映基坑支撑的稳定性较为合理,为基坑支撑的可靠度研究提供了一种更有效的方法。 相似文献
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针对智能电视操作系统中在线分配资源时第三方应用程序虚报效用获取资源的问题,提出一种采用组合拍卖策略的多资源分配机制(CARA)及其竞胜标求解算法。首先,将系统资源表征为离散资源配置选项,以资源组为单位投标,用暗标第二价格组合拍卖策略进行拍卖;然后,将组合拍卖竞胜标问题转化为多维多选择背包问题,提出一种竞胜标求解算法,在投标集中用贪心法搜索最优投标,并利用共享型资源增加时边际效用递减的特征缩小搜索空间,降低算法复杂度。仿真实验表明,CARA的竞胜标问题求解算法在求得相同解的前提下,比M-HEU算法的时间复杂度低约40%,更适于在线多资源分配。 相似文献
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针对资源受限环境中多任务间的多资源分配问题,提出一种采用高级人工鱼群算法的多资源分配方法(AAFSA-RA)。对多资源分配进行建模,结果表明多资源分配是多约束多维度的复杂函数最优化问题。针对基本人工鱼群算法(AFSA)在寻优过程中速度慢的问题,提出一种高级人工鱼群算法(AAFSA)。通过适当地限制人工鱼的随机游动来改进觅食行为。引入步长和视野的两级动态调整机制,基于鱼群进化过程进行一级调整,基于人工鱼个体的食物浓度及变化情况进行二级调整。根据人工鱼个体食物浓度控制人工鱼的生命周期。基于AAFSA进行多资源分配。仿真实验结果表明:AAFSA-RA可以稳定地搜索到全局最优值,与现有AFSA算法相比,AAFSA寻优速度更快;与传统资源分配方法相比,AAFSA-RA可以达到更高的精度,并且对效用函数无特殊要求。 相似文献