三相磁阀式可控电抗器研究及展望

本文介绍了三相磁控电抗器的发展历史和研究现状,分析了不同种类的三相磁控电抗器的工作原理和电磁特性,结合其优缺点对未来的研究做出展望.     

可生存性网络的形式化建模与分析方法

首次提出一种基于随机进程代数的网络可生存性形式化建模方法,该方法把形式化建模与性能分析相结合,从而可以在形式化建模同时分析得到系统的各种生存性能参数.在简单介绍随机进程代数的语法和操作语义的基础上,用进程表达式对生存性系统进行形式化描述;然后利用PEPA Workbench工具实现对可生存性网络稳态可用性和瞬时可用性测度的实验,仿真结果验证了该形式化建模与分析方法的有效性和可行性.     

基于模糊矩阵博弈的网络可生存性策略选择模型

为使系统在遭受攻击或入侵时仍能保证关键服务的持续提供,从宏观策略角度提出一种网络可生存性的行为选择模型.首先分析模糊矩阵博弈原理和网络可生存性行为机理,并确定其拟合点,在此基础上建立了基于模糊矩阵博弈的网络可生存性策略选择模型框架及其动态的决策分析方法.实例分析和验证的结果表明,该方法可以有效地为网络系统的可生存性提供保证.     

罗氏线圈电子式电流互感器的设计

介绍了一种基于罗氏线圈的电子式电流互感器的设计.在考虑引起罗氏线圈计量误差的各种原因的基础上,综合应用多种减小罗氏线圈计量误差的方法,绕制了一种罗氏线圈.并利用该线圈设计出由模拟积分器构成的电流互感器和采用DSP芯片的数字输出电子式电流互感器,经测试,其测量精度为0.5级.     

基于CHAM的SA级全路径覆盖方法

文中提出了通过CHAM描述的SA规格说明生成LTS,并根据测试需求进行测试覆盖准则的选取,然后利用全路径测试方法,生成基于此覆盖准则的测试路径.最后以B/ S结构为例,验证了该方法在生成SA级的测试路径上是可行的.     

面向任务代价差异的移动群智感知激励模型

针对感知任务参与者数量不足和提供数据质量不高的问题,该文提出一种面向任务代价差异的移动群智感知激励模型。首先,利用模糊推理方法分析数据量、环境条件及设备消耗对任务代价的影响,将感知任务按照代价差异划分为不同等级,同时为请求者制定预算并给予参与者合适的报酬。其次,通过信誉度评估和参与者优选将感知任务分配给更合适的参与者完成感知任务并上传感知数据。最后,对参与者上传感知数据评估,更新参与者信誉度,并根据参与者完成感知任务的代价等级支付相应报酬。基于真实数据集的仿真实验结果表明,该模型能够利用各个模块间的相互影响,有效招募更多的用户参与感知任务并促进参与者上传高质量的感知数据。     

基于Tangle网络的移动群智感知数据安全交付模型

针对现有群智感知平台在数据和酬金交付过程中存在的安全风险和隐私泄露问题,该文提出一种基于Tangle网络的分布式群智感知数据安全交付模型。首先,在数据感知阶段,调用局部异常因子检测算法剔除异常数据,聚类获取感知数据并确定可信参与者节点。然后,在交易写入阶段,使用马尔科夫蒙特卡洛算法选择交易并验证其合法性,通过注册认证中心登记完成匿名身份数据上传,并将交易同步写入分布式账本。最后,结合Tangle网络的累计权重共识机制,当交易安全性达到阈值时,任务发布者可进行数据和酬金的安全交付。仿真试验表明,在模型保护用户隐私的同时,增强了数据和酬金的安全交付能力,相比现有感知平台降低了时间复杂度和任务发布成本。

     

移动群智感知中基于协同排序的任务推荐方法

针对移动群智感知中参与者积极性不高导致的数据质量低和激励成本高的问题,本文提出了一种基于混合用户模型与列表级排序学习算法相结合的协同排序任务推荐方法.根据参与者的历史行为对其进行分析,初步过滤掉一些劣质感知用户,同时利用参与者间的相似性构建混合用户模型.利用概率矩阵分解对参与者的意愿值进行预测,并根据排序学习得到一个排序模型.根据排序模型生成任务推荐列表,作为目标参与者的优选任务列表.基于真实数据集的仿真实验结果表明,本文提出的方法有效地提高了任务分配的准确率,与此同时减少了感知用户的移动距离.     

高色纯度的红色掺杂型电致发光材料的合成及其性能研究

以吡喃腈作为电子受体、吲哚啉作为电子给体单元, 合成了一种吲哚啉衍生物DADIN作为高色纯度的红色掺杂型电致发光材料, 并对其溶液特性和有机电致发光器件性能进行了研究. 相对于柯达公司经典掺杂型红色发光材料DCJTB, 该发光材料的合成简单、提纯工艺易行、产率高, 并具有更纯正的红色发光. 研究表明, 以DADIN作为掺杂型电致发光材料的有机电致发光器件的电流效率是DCJTB的1.5倍, 实为DCJTB理想的替代品.