大量程柔性铰六维力传感器静态解耦的研究

为提高大量程六维力传感器的测量精度,提出了一种新型的六维力传感器非线性静态解耦方法,该方法结合混合递阶遗传算法和小波神经网络的优点,采用递阶遗传算法与最小二乘法分别对小波神经网络隐层结构参数以及输出层权值进行优化,再将优化后的小波神经网络模型用于六维力传感器非线性解耦。建立了基于混合递阶遗传算法和优化小波神经网络的六维力传感器非线性解耦模型,设计了基于混合递阶遗传算法的小波神经网络结构及参数优化算法,给出了六维力传感器非线性解耦的具体实现流程。以最新研制的6-UPUR大量程柔性铰六维力传感器为对象进行实验,结果表明,采用该方法六维力传感器的Ⅰ类误差和Ⅱ类误差分别为1.25%和2.59%,比采用BP和RBF神经网络方法的测量精度高。

基于概率论和自适应遗传算法的智能抽题算法

给出了一种基于概率论和自适应遗传算法的智能抽题算法的数学模型。该算法首先以概率论为基础优化初始参数,然后用自适应遗传算法对抽题进行操作,优化搜索过程,有效地解决了试题库中的智能组卷问题,具有较好的性能和实用性。

面向数据库加密的秘密同态算法的研究

在Dom ingo提出的秘密同态加密算法的理论基础上,给出了一种将浮点数转换为整数的同态运算,基于复合同态的数学理论基础,提出了类复合同态的概念并扩展应用到了实现浮点型数据的同态加密机制中。最后利用中国剩余定理实现了字符串数据的加密。

基于角色存取控制技术在电子商务安全中的应用研究

本文给出了改进的DBSS模型。通过对传统RBAC模型中角色概念的扩展,提出一种基于应用程序层的RBAC模型。定义了不同的角色关系和操作权限集,给出了角色控制模块中功能层的权限管理,以及数据库访问权限管理的实施方法。

基于Tabu搜索和变区域遗传算法的组卷问题研究

针对目前大型题库中组卷算法效率低的问题,给出了多目标约束条件下的组卷问题数学模型,提出了基于Tabu搜索和变区域遗传算法的TS—CAGA算法。本算法用遗传算法作全局搜索,用禁忌搜索算法作局部搜索,给出了搜索区域动态变化的条件,通过种群规模自适应调整,可以加快收敛速度和避免局部最优化。实验结果表明,算法的组卷效率和选题质量有显著提高。

秘密同态技术在电子商务安全中的应用研究

本文通过对电子商务安全中加密技术的研究,给出了一种将浮点数转换为整数的同态运算,基于复合同态的数学理论基础,提出了类复合同态的概念并扩展应用到了实现浮点型数据的同态加密算法中。

身份认证及RBAC技术在MIS中的应用研究

通过对DBSS进行相应的设计扩展,重新构建了DBSS模型。建立了一个基于改进的身份认证模型,提供了客户端应用程序到应用服务器的数据库系统安全解决方案。定义了不同的角色关系和操作权限集,给出了角色控制模块中功能层的权限管理以及数据库访问权限管理的实施方法。

基于Client/Server模式的智能抽题算法

文章介绍了一种应用于Client/Server模式的计算机辅助测试系统中的智能抽题算法。该算法采用抽题脚本动态获取题目信息,运用优化替换技术对抽取的脚本草稿进行替换修正,具有抽题快捷、网络传输量小、对数据库的完备性要求较低、通用性较强的优点。

基于FAHP的颗粒打散输送系统方案决策研究

为迅速把复合肥半成品大块颗粒打散得到与成品相似的单个小颗粒进行检测,综合考虑打散输送系统所处的高粉尘强腐蚀环境及使用需求后,确定了系统设计的关键因素,提出三种方案。采用模糊层次分析法(FAHP)构建系统决策模型,确定各因素的权值,选择最优方案。经实验对比,打散输送后单个小颗粒与成品颗粒粒度分布相似,验证了决策模型和方法的正确性。