NiTi形状记忆合金振动感知与主动控振研究

分析了复合于基体材料或嵌入机械结构中的ＮｉＴｉ丝对动、静应变的感知性能，基于ＮｉＴｉ形状记忆合金的振动感知和驱动特性，实现了机械系统振动的智能化控制，建立起机械系统的动力学模型。基于机械系统参数时变的特点，应用时频分析方法很好地描述了机械系统非平稳振动响应的过程，结果表明，ＮｉＴｉ形状记忆合金可灵敏地感知动、静应变，并可迅速作出反应，有效控制振动。     

听觉临界频带及其在声频信号处理中的应用

本文首先从临界频带概念的提出、临界频带带宽的测评和临界频带率度量等几个方面详细分析阐述了临界频带这一听觉的十分重要的概念,然后以响度模型和音频压缩编码中的感知编码为实例,说明了临界频带在声频信号处理中的应用.     

内存集群计算:交互式数据分析

本文围绕大数据分类中决策数据的管理和分析进行展开.重点分析了大数据时代关于商务智能(Business Intelligence,BI)技术新的应用需求;讨论了计算机硬件和体系结构的发展为决策数据管理和分析带来的挑战和机遇;通过对新兴典型应用的分析和相关技术和系统特点的总结,说明了基于内存计算的高性能数据管理和分析技术是当前亟待解决的问题,具有广阔的应用前景.在全内存式(in-memory)数据管理环境下,网络通讯将成为整个系统的主要瓶颈.结合内存的特点(数据易失性、内存墙瓶颈),设计针对高性能服务器的无共享分布式内存系统拓扑结构;研究面向异构、多层次缓存和内存结构的分布式数据布局与索引策略,跨核、跨处理器、跨服务器的多粒度并行处理框架,缓存感知、内存感知的分布式数据一致性维护等关键技术,轻量级面向按列存储的数据压缩机制及压缩感知的数据处理机制,将是基于内存计算的高性能数据管理与分析技术的重点研究内容,并将最终实现实时交互式分析处理.     

面向蜜场环境的网络攻击流重定向机制的研究与实现

网络攻击流重定向是蜜场中的关键技术之一.文中对其机制进行了研究,提出了基于网络环境信息自动感知技术与入侵检测技术相结合的网络攻击检测机制,以及基于OpenVPN与策略路由的透明网络流重定向机制,并实现了一个基于上述机制的网络攻击流重定向系统,最后通过实验验证了系统的有效性.     

网络安全态势感知研究新进展

网络安全态势感知(Network Security Situation Awareness,NSSA)是目前网络安全领域的热点研究内容,开展NSSA的研究,对提高网络安全水平有着重要的意义。首先对态势感知和网络态势感知的含义进行了介绍,然后给出了NSSA的概念;其次,对NSSA模型进行了详细的描述,并重点介绍了国内外基于融合的NSSA模型的研究现状;再次,对NSSA的关键技术进行了详尽的阐述和分析,主要包括多源融合、态势感知和态势预测等技术;以此为基础,提出了一个具体的NSSA系统实现;最后,总结了全文并对NSSA的发展做了展望。     

汽车后桥总成主噪声源的识别与噪声控制

本文以汽车后桥总成为研究对象,应用故障诊断技术确定了不合格产品的故障原因与主噪声源.为提高产品质量指明了主攻方向.本文还简要介绍了我们新研制的减噪装置及其减振降噪性能.     

汽车自适应巡航控制系统研究现状与发展趋势

作为传统定速巡航的升级,自适应巡航控制(adaptive cruise control,ACC)系统可以提高驾驶舒适性和行车安全性.论文概述了ACC系统的发展历程,从环境感知技术、驾驶员跟车行为特性、车辆动力学建模、ACC系统控制算法、ACC系统功能扩展等方面对近年来ACC系统的最新研究成果进行了详细论述,在此基础上讨论并展望了ACC系统研究的共性问题与发展趋势.     

基于遗传优化策略的传感器配置算法

传感器配置是传感器网络研究的核心问题之一.传感器网络配置可以有效布置传感器网络节点、合理覆盖感知数据区域、延长感知区域传感器网络的运行周期,既能够准确地采集感知区域的数据信息,又能够充分管理传感器网络资源.本文提出了在传感区域中一个有效的基于遗传算法策略的的传感器配置算法,算法目标在于优化传感器数量并且确定它们的位置以...     

关系营销、感知价值与网络购物信任维系的实证分析

采用实证分析方法研究了关系营销策略对网络购物信任的影响,并检验了消费者感知价值的中介作用.研究得出网络商家的关系营销策略可以提高或维系消费者网络购物信任,网络商家实施关系营销可以增加消费者的经济性感知价值、体验性感知价值和情感性感知价值,消费者感知价值是网络购物环境下消费者信任的重要驱动因素.     

基于改进随机森林的企业破产预测研究

企业破产数据中存在高维不平衡的特性,会导致模型预测性能降低且预测结果偏向于多数类.为了提高具有破产风险企业的预测准确率,将从特征、数据、模型3个方面综合考虑.首先提出一种Pearson相关系数特征提取规则进行特征选择,再使用已有的平衡化技术进行数据平衡化处理,最后提出了一种基于改变分类阈值的随机森林算法构建企业破产预测模型.在包含10173个公司数据集上的实验结果表明,本文的研究方法具有一定的优越性,对后续进行企业破产预测研究也具有较高的参考价值.