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文献检索:
  • 纳米金属材料热稳定性及其表征方法研究进展
  • 高温条件下,纳米金属材料晶粒易于长大,导致其强度、硬度等力学性能的退化,这一问题限制了纳米金属材料的工艺发展及应用.纳米金属合金的热稳定性研究致力于通过动力学或热力学手段抑制纳米晶粒高温下的生长,提高纳米金属材料的热稳定性.本文简要地介绍了纳米金属材料研究中的热力学与动力学机理发展,重点梳理了纳米金属材料热稳定性研究所涉表征方法,包括X射线衍射仪(XRD)、电子显微镜系统(SEM和TEM)、聚焦离子束成像系统(FIB)、热分析系统(TA)、原子探针系统(APT)等,系统地介绍了有限配比纳米合金(纳米铁合金、纳米铜合金、纳米铝合金等)和多元纳米合金(纳米合金钢、氧化物弥散增韧纳米合金等)的热稳定性理论和实验研究,并对当前纳米金属材料的热稳定性研究进行了总结.
  • 基于多样变异随机搜索的差分进化算法
  • 为解决差分进化算法(DE)易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,提出一种基于多样变异随机搜索的差分进化算法(DMSDE),并证明算法依概率收敛.DMSDE算法在保留DE算法变异操作的同时采用变异比例因子自适应调整策略提高种群进化效率;然后利用改进的交叉算子加快算法收敛速度;此外,构造了一个新颖的多样变异算子来增强算法局部搜索能力并确保种群多样性.通过8个常用标准测试函数上的实验表明,所提出的算法在收敛精度、稳定性、收敛速度方面都优于其他5种算法,具有较高的优化性能.
  • 面向JPEG图像的隐写分析盲检测方法
  • 隐写分析盲检测存在着检测模型的检测准确性和通用性难以兼顾的问题.本文提出一种用于隐写分析的快速支持向量分类算法FC-SS2LM(fast classification for small sphere with two large margins),通过构造最小超球体和双边最大间隔隐写分析模型,使检测模型既能准确构造分类边界又能考虑不同隐写样本的分布特点,达到了兼顾检测准确性和通用性的目的.在BOSSBase标准图像库上对提出的隐写分析盲检测模型进行验证,实验结果表明,该方法在一定程度上克服了传统隐写分析模型通用性差的缺点,同时提高了实际应用中训练数据样本不平衡情况下的检测准确率.即使在实际应用中训练集样本过大、支持向量较多的情况下,采用该方法计算也可以减小算法复杂度,提高泛化能力和分类速度.
  • 基于空间四分的Hilbert位置k-匿名算法设计与实现
  • 位置服务在给人们带来便利的同时也带来了很多的位置隐私问题.位置k-匿名作为保护位置隐私的主要方法,一般通过用一块包含至少k个不可区分位置的匿名区域代替真实位置,从而保护用户的位置隐私,但是过大的匿名区域往往会影响位置服务的效果.本文提出基于空间四分的Hilbert位置k-匿名方法,该方法在首先使用间隔匿名法得到满足k-匿名要求区域的基础上,使用Hilbert方法对该匿名区域进行进一步优化.实验结果表明该方法能够得到包含对象数更接近于k值,且面积更小的匿名区域.
  • 面向高校校园网的OTM问题检测
  • 在信息化进程的不断推进之下,高校校园网也得到了迅速发展.为保证网络安全,校园网基于远程用户拨号认证(RADIUS)协议实行实名制上网.但是用户可通过破解路由器等多种方式去实现一个账号同时多人上网,造成用户身份信息的不明确,增加了网络安全管理的难度.基于此,定义一个校园网账号同时段被多人使用的问题为OTM(One-to-Many)问题并对其进行检测和分析.以作者所在学校为背景平台,对校园网流量中的认证流量和Http流量进行属性提取,基于属性相似度对其进行流量关联,最终对关联结果基于规则进行检测得到OTM问题的发生数量,并对发生该问题的用户群体进行特征的分析,包括区域分布特征、年龄分布特征和学院分布特征.实际的检测结果表明,该方法可以明确检测出校园网中OTM问题的发生数量以及用户群体的分布特征,为校园网安全管理提供了数据支撑.
  • 基于相关向量机的网络舆情情感趋势预测
  • 对网络舆情事件中网民评论的情感发展趋势进行准确预测具有非常重要的意义和价值.本文提出将网民评论的情感值作为预测指标,通过对评论的句式分析,利用短语模式计算单句及复句的情感值,构建情感值时间序列,建立基于相关向量机的网络舆情情感趋势预测模型,对网络舆情事件中网民评论情感趋势进行预测.选择新浪微博中关注度较高的头条新闻中微博评论的舆情事件作为实验对象,运用本文模型与基于BP神经网络、Elman神经网络等预测模型进行对比.实验结果表明,本文模型具有较高的预测精度,平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)均优于基于BP神经网络和Elman神经网络的预测模型,能较好地预测出网络舆情事件中网民评论情感趋势.
  • 一种改进Haar-like特征的车辆识别算法
  • 传统的Haar-like特征算法在特征提取过程中仅对图像全局进行特征提取,忽略了目标敏感区域,易受非目标区域的干扰,导致识别率降低.本文对传统的Haar-like特征提取算法进行了改进,将图像分成三个区域,运用的矩形框模板分别从这三个区域中提取像素值,将其中两个区域的像素值减去两倍的另外一个区域的像素值作为特征值.采用高斯随机测量矩阵对高维度的特征值进行压缩,运用Adaboost分类器训练方法,利用构造好的分类器对压缩后形成的特征空间进行分类识别.实验结果表明,本文的方法不仅减少了分类器所需的训练时间,而且识别性能也优于Haar-like特征、颜色纹理融合等传统算法.
  • 基于多尺度全卷积网络特征融合的人群计数
  • 图像中的人群计数在公共安全领域具有重要价值.为了解决由于摄像机透视效果、人群密度分布不均匀和严重遮挡等导致人群计数准确率低的问题,本文提出一种多尺度全卷积网络架构,用于准确地估计任意摄像头视角的静态图片的人群密度.通过利用不同尺度的卷积核,使分支网络能更好地学习图像中头部特征变化.同时,由于每个分支网络设计的网络层数量不同,因此这种多尺度的网络组合能够有效地捕捉高层的语义信息和低层的细节信息.实验结果显示,本方法在Shanghai-tech标准数据集上具有较高的人群计数准确率.
  • 学生日常行为模式挖掘及差异性分析
  • 针对学生日常行为与学业成绩关系问题展开研究.面向反映学生日常行为的手机上下文数据,提出了一种基于关联规则的行为模式挖掘及差异性计算方法.其特点是使用语义化处理方法将数值型数据转换成具有语义信息的数据,采用Apriori算法挖掘关联规则,通过定量计算特征关联规则集合之间的非相似性系数,区分出不同类型学生行为模式之间的差异,进而得出学生日常行为与学业成绩之间的关系和影响,并在公开数据集上对该方法的有效性进行了实验验证.
  • 关于两个幂等矩阵组合群逆的探讨
  • 运用矩阵零空间的性质证明了复数域上两个不同的非零幂等矩阵P,Q的组合a1P+b1Q+a2PQ+b2QP+…+a(2n-1)(PQ)(n-1 )P+b(2n-1)(QP)(n-1 )Q+a(2n)(PQ)n(其中a1,b1,…,b(2n-1),a(2n)∈C,a1,b1≠0)在条件(QP)n=0(n≥2)下的秩与系数的选取无关,进而证明了其群逆存在.另外,还得到了组合aP+bQ+cPQ+dQP在条件(QP)n=0下的群逆表达式.
  • 基于多元copula函数的串联系统应力-强度模型可靠度的非参数估计
  • 针对多部件的串联系统应力-强度模型可靠度的估计问题,利用多元Farlie-Gumbel-Morgenstern copula(FGM)函数或多元Clayton copula函数来度量变量之间的相关性,给出了在变量非删失或右删失情形下模型可靠度的非参数估计,并证明了估计量的渐近性质.数值模拟的结果表明该方法在有限样本下表现良好.
  • 基于S波段多普勒雷达的海风信息提取
  • 针对雷达遥测方式测量海面风信息精度不高的问题,基于S波段多普勒雷达系统,提出了一种海风信息的反演算法.该算法首先利用二维有向海浪谱提取风向,然后把雷达获取的海浪参数代入经验公式得到风速,运用非线性最小二乘法的谱拟合法计算风区,最后将雷达实测数据提取的风信息与风速风向仪结果进行对比,结果表明两者数值接近,误差较小.
  • [综述]
    纳米金属材料热稳定性及其表征方法研究进展(郝尧;李小东;庞锦标;王柱)
    [计算机科学]
    基于多样变异随机搜索的差分进化算法(曾辰子;余旌胡;邹桢苹)
    面向JPEG图像的隐写分析盲检测方法(王丽娜[1,2];王汉森[1,2];翟黎明[1,2];徐一波[1,2];任延珍[1,2])
    基于空间四分的Hilbert位置k-匿名算法设计与实现(林英;谢勇;朱艳萍;康雁)
    面向高校校园网的OTM问题检测(韩珍辉;陈兴蜀;邵国林;曾雪梅;朱毅)
    基于相关向量机的网络舆情情感趋势预测(马晓宁;王婷;王惠)
    一种改进Haar-like特征的车辆识别算法(罗瑞奇;钟忺;钟珞;李琳)
    基于多尺度全卷积网络特征融合的人群计数(彭山珍;方志军;高永彬;黄勃;吴晨谋)
    学生日常行为模式挖掘及差异性分析(王丽娜;史明昊)
    [数学]
    关于两个幂等矩阵组合群逆的探讨(曹秋红;谢涛;左可正)
    基于多元copula函数的串联系统应力-强度模型可靠度的非参数估计(祁辉;魏毅)
    [其他]
    基于S波段多普勒雷达的海风信息提取(何晨阳;陈泽宗[1,2];赵晨;谢飞)
    《武汉大学学报:理学版》封面
      2018年
    • 03

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