可搜索公钥加密研究进展

随着大数据和云计算技术的不断发展,云平台成为存储海量数据的首选,而用户数据隐私与安全是云计算环境中最重要的问题之一。为确保数据的安全,用户通常将敏感数据加密后再存储在云服务器中,如何在云上高效检索这些密文数据成为了挑战。可搜索加密技术允许用户通过关键词直接检索密文数据,为实现密文数据的高效检索提供了有效的办法,在保护数据隐私的同时减少了通信和计算开销。近几年,可搜索公钥加密(PEKS)技术为了应对不同平台和应用场景,出现了大量基于不同困难问题、查询方式、改变结构的扩展方案。因此针对安全扩展和功能扩展,围绕时下应用需求在权限共享、密钥管理问题、细粒度搜索和访问控制能力方面对PEKS扩展方案进行综述,并对具体阐述的方案性能进行深入对比分析,指出存在的优势与不足。最后对PEKS技术的发展趋势进行总结和展望。

新型耦合数据驱动模型在降雨径流模拟中的应用研究

为解决传统数据驱动模型的不足,使其能实现降雨径流过程高精度连续模拟,提出新型耦合数据驱动模型——PEK,即:基于偏互信息的输入变量选择、基于新型集成神经网络的出流量预测和基于K最近邻模型的出流量误差预测。PEK模型具有以下特点:(1)提出了基于分离式选择策略和滑窗累积雨量的模型候选输入向量,并与基于偏互信息的输入变量选择方法联合使用,提高了输入信息的充分性和无冗余性,对建立精度高、泛化能力强的高质量模型意义重大;(2)提出了新型集成神经网络——EBPNN及其率定方法。联合使用NSGA-II多目标优化算法和早停止Levenberg-Marquardt算法,通过一次优化过程同时确定全局最优个体网络个数、各个体网络拓扑结构和网络参数。个体网络权重由基于AIC信息准则的权重优选方法确定。EBPNN在模拟精度和网络复杂度间取得了良好折衷,精度高、泛化能力强、率定结果客观;(3)PEK模型能够进行多步外推预报,实现了非实时校正模式下的高精度连续模拟,增长了预见期;(4)PEK模型不需要进行流域状态变量的计算,仅需初始出流量就可进行出流量的连续模拟。在呈村流域应用PEK和CLS两个数据驱动模型进行次洪降雨径流模拟及精度比较。结果表明PEK模型使用简便,模拟精度高于CLS模型,实现了多步外推的高精度连续模拟,增长了数据驱动模型的预见期。

基于DVS技术研究木材的动态吸附特性

利用动态水分吸附(DVS)技术测量黑桦和油松2种木材在动态吸附过程中的含水率,再通过平行指数动力学(PEK)模型分析其动态吸附特性。结果表明,相对湿度越高,木材吸附时间越长,平衡含水率越高;黑桦和油松的吸附等温线呈"S"形,是Ⅱ型吸附等温线;各个湿度阶段DVS测试与PEK模型拟合得到的平衡含水率差值小,在–0.08%～0.02%间,拟合度R2均高于0.99;PEK模型中快速(MC1)与慢速(MC2)吸附过程含水率之和近似等于该湿度阶段试样增长的含水率(ΔMC);快速吸附过程与单层吸附相似,MC1折线总体呈下降的趋势,慢速吸附过程与多层吸附相似,MC2折线总体呈上升的趋势;黑桦试样慢速特征时间(t2)范围为51.50～103.20 min,快速特征时间(t1)为3.83～9.27 min,油松试样t2范围为12.72～28.63 min,t1为3.64～7.83 min。

Time-Temperature-Transformation (TTT) Diagram of Epoxy-terminated Poly(Phenylene ether ketone)

Time-temperature-transformation diagram for epoxy-terminated poly(phenylene ether ketone) and 4, 4*-diaminodiphenyl sulfone was studied using a differential scanning calorimeter, thermal grametry analyzer and a cone-and-plate rheometer. Based on a predicting model proposed here, which is used for determining the times to vitrification (tvit), and only few experimental results from DSC, T’GA and cone-and-plate rileometer, TTT diagram can be easily determined.