基于消息摘要算法第五版和IDEA的混合加密算法

针对消息摘要算法第五版(MD5)算法易破解问题,提出一种基于MD5和IDEA混合安全加密算法。该方法首先将明文用MD5加密;然后对MD5算法的输出进行处理,将每128比特的2进制数密文以6比特为单位进行分组,共分为22组。最后将分组的密文作为IDEA的输入,运用IDEA算法对每个分组处理并得到最终结果。给出了算法的java实现。实验结果表明,改进算法较传统算法的可行性和安全性都有所提高,有效解决了MD5的"跑字典"攻击和IDEA的差分-线性攻击问题。

生物阻抗谱参数提取算法研究

生物阻抗测量技术起源于生物电理论,其利用生物组织的电特性对人体信号提取和分析,用以进行一些生理、病理研究。根据生物细胞等效电路模型建立以各元件参数为求解变量的复阻抗-频率响应函数模型,通过对函数曲线回归求解实现等效电路拟合,采用非线性最小二乘法(NLS)思想,并引入遗传算法(GA)提供初始值估计减小拟合误差。

袁隆平思路与杂交水稻的产生和发展

阐述了３０年来袁隆平先生在杂交水稻领域方面的思路，在袁的思路指引下攻克了一个又一个难关，取得了一个又一个胜利。

一种新的用于MHD方程逆风格式的Jacobian矩阵分裂方法

针对理想MHD方程,提出了一种新的基于MacCormack算法的雅可比矩阵分裂方法,克服了原有方法稳定性差的问题,并成功地应用于理想MHD方程的求解。控制方程在非结构混合网格上进行空间离散,其中对流项采用本文发展的逆风向量分裂格式,并引入了双曲型磁场散度清除技术,时间推进为显式5步龙格-库塔方法。对MHD激波管流动和带均匀磁场干扰的二维高超声速钝头体绕流流场进行了数值模拟,得到了与参考文献相吻合的数值结果,表明本文发展的数值分裂方法可以有效地捕捉MHD流场的流动特征,并且具有比MacCormack方法更高的稳定性和计算精度。

地方应用型高校工科课程混合教学设计

为了更好地培养地方经济发展所需要的应用型人才,基于工程教育理念,以目标为导向,根据社会需求确定人才培养方案和课程体系,通过线上线下混合式教学设计实施课程教学,从而确保达成培养目标。线上教学通过重构教学内容,聚焦知识点推演、原理展示和应用示例,有助于不同层次学生的自主学习,能够培养学生终身学习能力和使用现代工具的能力;线下教学则通过综合运用案例教学、小组讨论、启发式教学、课后项目研讨等教学方式,培养学生高阶思维能力和专业素养。

基于混合粒子群的航班着陆调度优化研究

研究终端区航班着陆调度优化控制问题,为对多目标着陆实现实时调度,克服粒子群算法易陷入局部最优的问题,提出了一种免疫思想和禁忌搜索的混合粒子群调度算法,在粒子群算法的基础上引入了免疫系统的抗体浓度调节机制,以保证群体多样性。针对算法后期进化速度慢的缺点,采用了具有自适应能力的禁忌搜索算法进一步优化性能。最后将混合粒子群调度算法在不同规模的实例上进行了测试,并与其它几种具有代表性的算法进行了比较。实验结果表明,改进算法不仅较好地避免了陷入局部最优,提高了收敛速度,还有效地减少了航班着陆调度中的延迟。

基于模糊物元PSO混合优化算法的客户创意挖掘

针对具有模糊性、缺乏系统性和主题性的新产品开发模糊前端客户创意,提出一种基于模糊物元和改进微粒群算法的混合启发式挖掘方法。首先将模糊理论引入物元分析,将客户的个性化要求、特征及相应的模糊量值结合起来建立其形式化模糊物元模型,应用模糊物元优化方法将客户多需求优化问题转换为单需求优化问题;然后给出了最优客户创意的自适应变异微粒群(AMPSO)算法的求解方法,并与遗传算法加以比较,证明该算法的有效性和先进性。最后将该算法应用于某型号汽车外观造型设计的客户创意挖掘中,有效指导了产品创新的实施。

转型背景下地方高校开展混合教学的策略探索

地方高校转型的核心是人才培养、教学模式的变革,其将引导教师教学、发展逻辑、思维方式发生转变。破解其转型和发展内在逻辑之策是教师教学理念和学校教育质量的同期互动。"互联网+"的现代信息技术在地方高校转型过程中不断地推进教与学的变革,以教学模式转变为契机,充分体现"以学为中心"的教学理念。如安康学院依托混合教学、课程考核改革等模式,借助教师信息化教学能力提升为手段推进课程建设与教学改革,其具体实践措施与经验体现了产教融合视域下的教师教学创新精神被唤醒,各显其才,为同类地方高校的混合教学推进提供了借鉴。

基于双重混合粒子群算法的配电网重构

为进一步优化配电网运行结构,将混合蛙跳思想引入粒子群算法,结合配电网结构简化、支路分组,提出一种基于双重混合粒子群算法的配电网重构策略。为提高粒子搜索效率、防止算法早熟,首先,等效简化配电网结构图,对支路分组,缩短编码维数;其次,将各粒子依据一定规则分组,采用基于混合蛙跳思想的二进制粒子群算法进行支路组搜索,且对粒子历史最优值进行多次分组,组内搜索采用二进制粒子群搜索算法。运用该方法分别对IEEE33节点配电系统和136节点配电系统进行仿真,并与遗传算法和粒子群遗传混合算法进行对比分析,结果表明该方法收敛速度快,可得到最优网络重构结果,有效降低网损。

基于教学云平台的高校混合式学习评价体系探析

成熟的学习评价体系是高效混合式学习的关键因素,通过分析国内现有的学习评价体系的特点及实践中遇到的主要问题,发现平台、教师与学生等主体的参与质量与程度直接影响到学习评价体系的科学性。培养学生主体与责任意识,提升教师教改动力与能力是混合式学习评价体系进一步完善以发挥实效的必要条件。

模型参数优化中的混合方法及其应用

归纳了现代典型混合软计算法的构成,指出其或松或紧融合多种单一要素来提供具有互补性的推理与搜索方法,是解决知识驱动推理或纯数据驱动推理问题的有效变通手段。通过知识域与经验数据的结合增加了模型可靠度和问题解决能力。为了解决最广泛和高复杂性的工程或社会问题,应开发有效整合各类推理搜索技术的智能工具箱,以获得低成本解决方案,并举例说明了混合软计算的应用。

混合式教学模式在概率统计课程中的应用

概率统计课程是一门在高校中广泛开设的公共基础课程,对其教学模式进行研究有着重要的意义。得益于技术手段的不断发展,混合式教学模式由于能够结合网络教学和传统教学的优势,越来越多地融入高校的教学活动中。但是,数学公共基础课由于其受众广,实践环节较少等特点很难将网络教学方面的优势发挥出来。为了更好地调动学生学习的主动性,将“翻转课堂”理念真正融入概率统计课程教学活动中,基于“太极环式”翻转课堂模型及概率统计课程自身的特点,提出了“分层递进”的混合式教学设计思路,针对不同教学阶段制定相应的授课模式及评价模式,并通过教学活动对该思路进行了检验,为今后的概率统计课程教学改革提供了经验和教训。

开关线性复合技术(SLH)及其在电力电子变换领域中的应用

电力电子装置的广泛使用,在电网中产生了大量的谐波,严重污染了电网。解决问题的方法就是消除谐波,当然最好的方法还是使系统不产生谐波,这就是本文的内容。在此提出了一种把PWM技术、LC滤波技术、线性功率放大电路相结合,即开关线性复合技术(SLH)。得到一种新型功率变换单元,分析了这种功率单元的结构特点及典型的拓扑结构,同时提出了这种功率变换的特点及相应补偿方法。最后,通过实验验证了这种功率单元的特性,证明由这种功率单元组成的功率变换装置具有低的谐波含量、转矩具有非常强的鲁棒性。

一种混合加密体制的研究与实现

怎样综合利用分组密码和序列密码两种密码体制来得到较高的安全性,如何保证密码分组链接(CBC)方式中IV的安全性,一直是密码学界很关心的问题。提出了一种混合密码体制方案能够较好地解决这些问题,并结合开发实践对整个解决方案进行了详细的阐述。

航道整治工程中长河段复合模型方法研究

鉴于数学模型在解决水沙运动及河床冲淤变化三维性较强的局部工程问题时存在一定的局限,以及物理模型在模拟长河段时受时间变态影响较为严重的问题,提出综合物理模型和数学模型优点的长河段复合模型。综述国内外复合模型的发展情况、优缺点及发展趋势,结合物理模型和数学模型在航道整治工程中的应用,提出航道整治工程中长河段复合模型研究思路与方法。

基于创新能力培养的线上线下混合式教学研究与实践

以目标为导向,创新构建了“二理念三突出”的线上线下混合式教学模式;采用基于PBL的任务型+启发型教学方法;以“两性一度”金课标准实施混合式教学过程;并以单片机系统开发方法与项目课程为例,开展混合式教学实践。

基于混合式教学模式的《数字媒体界面设计》课程改革研究

为提高数字媒体艺术专业人才培养质量,配合教育技术发展趋势,达到提升课程教学效率的目的,文章以《数字媒体界面设计》课程为研究对象,探究其基于混合式教学模式的课程改革可能性。文章首先对混合式教学模式及其特点进行了概述;其次以课程现状为着力点,对课程改革的意义以及思路进行了分析与探讨;最后从教学模块、教学环节与评价体系三个方面,设计了课程改革的方法。通过文章研究,以期解决现有教学问题,为数字媒体艺术专业其它课程改革提供参考。

复合图书馆读者满意服务策略

介绍了复合图书馆的特点,阐述了复合图书馆“读者满意”的内涵和指标,针对不同的读者群体(现实读者、内部读者、潜在读者、网际读者)提出了相应的满意服务策略。

基于混合遗传算法的偶极子源定位的仿真计算

首先提出一种新的混合遗传算法。在基于实数编码的基础上,通过嵌入一个最速下降算子,结合遗传算法和最速下降法两者的优点,并引入模拟退火的思想,即可改善原算法的局部搜索能力,又能进一步提高优化效率。为了验证算法的可行性,通过对脑电偶极子源定位的仿真计算,证明所提出的新算法与其它优化算法相比,在达到最优解的效率上有了明显的提高。

基于AlphaZero的地铁列车大量速度曲线自动生成算法

在以往的地铁列车自动驾驶研究中,驾驶数据通常通过仿真生成单条运行曲线、对人工驾驶数据进行采样得到,不但实现方式比较复杂,而且效率较低、通用性不强。受AlphaZero系统启发,创新性地提出了人工生成虚拟地铁运行数据的思想。首先,根据一种五段式地铁列车速度曲线的运行方法,实现了虚拟数据的计算;然后,结合人类专家的经验设置牵引制动的区间分级、实际运行速度的分级、车站间距及变速距离分级等实际参数,缩小曲线数据范围,使其合理化;最后,通过Python编程得到大量数据,保存为数据集,绘制地铁列车运行时间频次分布图。通过观测发现,该虚拟数据覆盖各种运行时间,比传统数据更有利于地铁列车智能驾驶算法的研究。