树突状细胞分化模型在人工免疫系统中的应用研究

树突状细胞(Dendritic Cell,DC)是先天性免疫系统的重要组件,其分化机制是正确引发与调节适应性免疫响应的关键.首先,在描述DC分化的生物机理基础上,抽象出了DC的信息处理过程.其次,在阐释DAMP等四类外部信号的含义与功能、信号融合过程的基础上,定义了未成熟、完全成熟与半成熟DC Agent,刻画了它们的分化数学模型与演化过程.最后,论证了各类DC Agent数量与生存周期之间的关系.实验结果表明DC分化机制对降低入侵检测误报率、实现自我调节和进一步增强计算机系统安全具有重要的理论意义与应用价值.

基于免疫原理的多代理网格入侵检测系统体系结构研究

为设计具有高检测率和低误报率的网格实时入侵检测系统,借鉴人类免疫系统与网格安全系统的相似性特征,在建立体系结构设计原则的基础上,确立了群体agent实现网格入侵检测系统的交互决策机制;在选定免疫模型与免疫算法的基础上,给出了人类免疫系统与网格入侵检测系统组件间的具体映射关系,从而实现了概念的逻辑移植;在建立agent网格体系结构基础上,设计了网格入侵检测系统的具体模块框架,详细阐释了与模块对应的具体agent结构与功能,从而完成了逻辑实体的物理移植。体系结构的建立为设计功能完善的网格入侵检测系统提供了一种可行的逻辑方案。

基于免疫Multi-agent的网格入侵检测模型

针对传统入侵检测技术难以适应动态的网格计算环境等问题,依据免疫原理,提出了一种基于Multi-agent的网格入侵检测模型(GIDIA)。描述了GIDIA的体系架构,给出了免疫模型、检测Agent、决策Agent和防御Agent的定义,建立了相应的抽象数学模型及推理方程。理论分析和仿真结果表明,GIDIA解决了信任社区内与社区间的协同预警及防御问题,具有检测率高、自适应能力强等特点,为实现网格安全提供了一种新方法。

基于成员角色划分的威胁分析及预防

在集成Web服务的网格计算环境中,为提高安全等级及预防威胁,基于用户任务计算过程中的参与者角色划分,提出了一种新的威胁分类方法和相应的威胁模型.在面向服务的架构中,构建了协同利用基本的安全服务和工具提供多层次防御威胁的安全模型.威胁分析既可作为正确设计安全服务的基础,又可进一步用于正确操作过程的开发.

一类四阶奇异边值问题的正解

利用不动点指数理论以及全连续算子一致逼近技巧对一类四阶奇异边值问题建立了正解的存在性定理,并将所获得结果应用到非线性特征值问题,得到了新的结论.

电子束焊在R0110重型燃机制造中的应用

电子束焊是一种高能束焊接方法,具有特殊的工艺优势,在发达国家应用十分广泛。10多年来,随着我国工业的发展,电子束焊接技术在燃机工业也得到迅速发展,在许多燃机关键零部件制造中得到应用。

小尺寸燃烧室短管的电子束焊接工艺研究

燃烧室短管原设计采用氩弧焊4点焊接,由于短管尺寸小、数量多,氩弧焊焊点在使用过程中容易开裂,造成短管脱落,影响发动机的正常使用。为了解决燃烧室短管的连接强度问题,研究了短管的电子束焊接工艺方法,解决了短管装配定位、焊缝成形差、内部缺陷多等问题,通过电子束流的快速偏转焊接,有效提高了焊缝的质量和焊接的效率。

面向全日制专业学位工程硕士的微循环教学模式研究

针对全日制专业学位工程硕士教学模式中的课程设置、教学内容和教学机制问题,借鉴大工程观教育理念,融合结构和内容体系型课程设置模式,给出了立体课程模块、主题模块和微循环教学机制定义,建立了面向应用领域的跨学科与专业的立体课程模块和案例库,构造了主题模块与案例之间的映射关系,阐释了以主题模块—案例为构件的微循环教学机制.微循环教学模式的构建为实现全日制工程硕士的培养目标提供了一种规范且具有可操作性的新途径.

基于Spark框架的高效KNN中文文本分类算法

针对K-最近邻（KNN）分类算法时间复杂度与训练样本数量成正比而导致的计算量大的问题以及当前大数据背景下面临的传统架构处理速度慢的问题，提出了一种基于Spark框架与聚类优化的高效KNN分类算法。该算法首先利用引入收缩因子的优化K-medoids聚类算法对训练集进行两次裁剪；然后在分类过程中迭代K值获得分类结果，并在计算过程中结合Spark计算框架对数据进行分区迭代实现并行化。实验结果表明，在不同数据集中传统尽最近邻算法、基于K-medoids的群最近邻算法所耗费时间是所提Spark框架下的B最近邻算法的3．92-31．90倍，所提算法具有较高的计算效率，相较于Hadoop平台有较好的加速比，可有效地对大数据进行分类处理。

小叶女贞叶片提取物药用活性研究

对小叶女贞叶片提取物进行体外抗菌、细胞毒性以及抗氧化药用活性研究,结果表明,小叶女贞叶片提取物对铜绿假单胞菌PAO1具有较强的抑制作用,最小抑制浓度(MIC)为8.0 mg/mL;对人肝癌细胞BEL-7404体外增殖具有显著的抑制作用,浓度在0.6 mg/mL时,抑制率达94.2%;同时具有较强的DPPH自由基清除能力,浓度为15.1μg/mL时,清除率为85.9%。活性跟踪测试表明,小叶女贞叶片提取物干柱层析得到的各组分中,低极性组分Fr.1为活性部分。

基于Spark的并行频繁模式挖掘算法

在大数据环境下Apriori频繁模式挖掘算法在数据处理过程具有预先设定最小阈值、时间复杂度高等缺陷,为此采用多阶段挖掘策略实现并行化频繁模式挖掘算法PTFP-Apriori。首先将预处理数据以模式树的形式存储,通过最为频繁的k个模式得到最优阈值。然后根据该值删除预期不能成长为频繁的模式以降低计算规模,并利用弹性分布式数据集RDD完成统计项集支持度计数、候选项集生成的工作。实验分析表明相比于传统的频繁模式挖掘算法,该算法具有更高的效率以及可扩展性。

基于聚类和Spark框架的加权Slope One算法

针对传统Slope One算法在相似性计算时未考虑项目属性信息和时间因素对项目相似性计算的影响,以及推荐在当前大数据背景下面临的计算复杂度高、处理速度慢的问题,提出了一种基于聚类和Spark框架的加权Slope One算法。首先,将时间权重加入到传统的项目评分相似性计算中,并引入项目属性相似性生成项目综合相似度;然后,结合Canopy-K-means聚类算法生成最近邻居集;最后,利用Spark计算框架对数据进行分区迭代计算,实现该算法的并行化。实验结果表明,基于Spark框架的改进算法与传统Slope One算法、基于用户相似性的加权Slope One算法相比,评分预测准确性更高,较Hadoop平台下的运行效率平均可提高3.5~5倍,更适合应用于大规模数据集的推荐。

先进航空焊接技术

从先进航空发动机焊接技术的发展趋势看，过渡液相扩散连接（TLP—DB）、焊接修复及增材制造技术、激光（复合）焊接技术和焊接表面完整性（焊缝性能恢复及增强技术）等会成为今后新结构、新材料连接技术的重要发展方向。

高密度高安定性喷气燃料的制备及性能

对高密度喷气燃料的主要组分、馏程和馏分配比进行了系统设计,以RP-3航空煤油、10#和35#柴油为基础燃料,通过常压蒸馏、切割获得系列直馏馏分,从中选取性能较好的馏分以不同比例调和,对得到的调和燃料进一步精制、改性,制得高密度高安定性喷气燃料.该燃料比我国目前广泛使用的RP-3喷气燃料(密度779kg/m3)的密度提高了8%～10%;对燃料的其它主要性能如闪点、冰点、净热值等进行测定,均达到俄罗斯军用标准ΓOCT12308-80的主要技术要求.其中,闪点由目前RP-3喷气燃料的38℃提高到50℃以上,冰点控制在-50℃;燃料精制后固体微粒、芳烃、元素硫和硫醇含量显著降低,固体微粒去除率达38%～51%,芳烃质量分数低于10%,元素硫质量分数在0.6μg/g以下,硫醇质量分数不高于4μg/g,铜片腐蚀实验结果合格:在有效增加密度的前提下,燃料的净热值将近42 900kJ/kg.

航空发动机先进焊接技术应用

分析了高能束流焊接及增材制造、惯性摩擦焊和扩散焊等技术的特点以及这些技术在国内外航空发动机制造领域的应用现状,结合国内航空航天业需求提出技术研发的方向和目标,同时介绍了这些技术在航空航天零部件修理方面的重要作用。

格雷码式旋转编码器在位移检测中的应用

介绍格雷码式旋转编码器的特点，通过ＰＬＣ转换成二进制式运算的方法，以及在位移检测中的应用。

基于Spark框架的并行聚类算法

针对传统K-means算法在处理海量数据时存在距离计算瓶颈及因迭代计算次数增加导致内存不足的问题,提出了一种基于Spark框架的SBTICK-means(Spark Based Triangle Inequality Canopy-K-means)并行聚类算法。为了更好地解决K值选取的盲目性和随机性的问题,该算法利用Canopy进行预处理得到初始聚类中心点和K值;在K-means迭代计算过程中进一步利用距离三角不等式定理减少冗余计算、加快聚类速度,结合Spark框架实现算法的并行化,充分利用Spark的内存计算优势提高数据的处理速度,缩减算法的整体运行时间。实验结果表明,SBTICK-means算法在保证准确率的同时大大提高了聚类效率,与传统的K-means算法、Canopy-K-means算法和基于MapReduce框架下的该算法相比,在加速比、扩展比以及运行速率上都有一定的提高,从而更适合应用于海量数据的聚类研究。

回归测试用例集优化策略

将测试用例集约简技术和优先级技术相结合,提出3种回归测试用例集优化策略:①渐增式约简算法BU,首先选择必不可少用例,然后选择额外贡献度最大的用例直至覆盖全部需求;②精简式算法BD,每次选择必不可少用例,如果没有,则不断删除贡献度最小的用例,直至覆盖全部需求;③优先级策略BUP,每次将需求集重置为待覆盖,然后调用BU直到所有用例排序完毕。贡献度综合考虑了用例对单个需求以及需求集的重要性。实验结果表明,将测试用例优先级技术引入到约简中,不仅能获得规模较小的目标集,而且能以较快的速度覆盖测试准则。

一种基于数字签名的网页原始性鉴别方法

针对传统网页原始性鉴别方法效率低、安全性差等不足,基于数字签名技术提出了一种改进方案。确认管理员身份无误后,通过数字签名保证上传网页真实、可靠;Web服务器用自己的密钥对接收的文件进行数字签名;用户申请访问网页时,服务器通过验证数字签名鉴别网页的原始性。实验结果表明该方法是可行的,具有安全性好、准确率高等特点,为网页防窜改系统的设计提供了一种新方案。

增强纹理平流算法研究

当以纹理方式可视化三维矢量场时,纹理卷积会降低矢量纹理脉的对比度,容易出现平流纹理细节模糊与粗糙的问题,为此提出一种增强纹理平流算法.首先通过自定义球体半径确定任一噪声点的邻近点,利用当前噪声点与邻近点间的位置关系计算噪声伪梯度,以测试矢量场局部区域内的变化趋势,选取伪梯度的最大下降幅度参与纹理平流;然后根据任一平流位置处的噪声值对最终输出纹理的贡献度自适应调整噪声权重;最后引入盒型滤波递归合成平滑算子进行纹理卷积来生成矢量体纹理.算法的有效性根据可视化对比度的量化分析函数进行客观评价.实验结果表明,该算法能够有效地增加纹理平流踪迹间强度对比,改善绘制效果,高质量地显示三维矢量场的纹理分布.