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文档格式:PDF 文档大小:379.17KB 文档页数:6
为了解决社交网络中用户申请加入群组的合适性判断问题,将安全多方计算技术中的求和协议与秘密比较协议相结合提出了保护私有信息的合群判定协议.其中基础协议解决一维线性模型下问题的安全求解,扩展协议对基于圆边界的多维模型情况进行判定.针对单一申请者与网络群组多用户的特点,将问题转换为两方计算模型可实现的形式,在证明了协议正确性的基础上分析协议的复杂度,并且利用安全视图的方法逐步验证了在协议执行过程中不会泄露任何个人的隐私数据.实际使用中协议能够有效地回避盲目的系统推荐和管理员离线所产生的判定时延,同时保护申请者和群组成员的隐私数据
文档格式:DOC 文档大小:191.5KB 文档页数:24
一、中国互联网络宏观状况 网民人数、上网计算机数、域名数、网站数、网页数、网络国际出口带宽以及 IP 地址数等信息可以从整体上反映一个国家的互联网络发展程度与普及程度。对中 国互联网络信息中心(CNNIC)历次调查中这些基础性统计数据的深入分析,有助 于从宏观角度更深刻地认识互联网络在中国的发展状况
文档格式:PPT 文档大小:329KB 文档页数:54
随着微机的发展,其应用越来越广泛。目前微机不仅应用于 生产管理、办公室自动化、数据处理、通信、网络等方面,已愈 来愈多地进行实时控制和实时数据处理,即用于控制和检测生产 过程中的各种参数,已达到控制整个生产过程的目的。 生产过程中的各种参数大部分是连续变化的模拟量,需要转 换成离散的数字量( 通过A/D转换 )才能输入到计算机进行处 理;而计算机处理后的数据为数字量,需经过D/A转换变成模拟 量输出,从而实现对被控对象的控制
文档格式:PPT 文档大小:454.5KB 文档页数:45
5.1 应用背景与需求说明 5.2 数据库设计 5.3 数据库开发环境 5.4 创建数据库 5.5 创建数据库应用程序 5.6 网络环境下的数据库应用规划
文档格式:PDF 文档大小:738.8KB 文档页数:8
采用FLAC3D程序和离散裂隙网络技术构建的遍布节理岩体模型能同时考虑节理岩体中节理和岩体的作用,具有概念清晰、建模快捷、计算效率高等特点.首先对现场结构面测绘数据进行统计分析,获得其概率分布特征参数,在此基础上分两尺度考虑节理并确定其离散裂隙网络模型;其次基于离散裂隙网络模型构建相应的节理岩体模型,研究其强度特征并获取工程岩体单轴抗压强度;结合Hoek-Brown、Mohr-Coulomb准则及最大围压拟合综合确定节理岩体力学参数;最后将拟合所得参数用于边坡稳定性分析,分别运用强度折减法和极限平衡法计算两种模型的安全系数,对比发现计算结果基本一致,表明所提出的研究思路用于确定节理岩体参数是可行的
文档格式:PDF 文档大小:399.96KB 文档页数:6
为提高开关电流电路故障诊断的精度,提出了一种基于小波包优选和优化BP神经网路的开关电流电路特征抽取与识别方法.首先对开关电流电路原始响应信号进行多层次的小波包分解,接着计算N层分解后的归一化能量值,以特征偏离度作为评价选择最优小波包基,构建最优故障特征向量,最后将提取的最优故障特征通过遗传算法优化的BP神经网络进行分类.该方法以实例电路进行验证,结果表明所有的软故障均得到了有效的分类,说明了该方法在开关电流电路故障诊断中的优越性
文档格式:PDF 文档大小:1.01MB 文档页数:95
包括以下21门课程:运筹学、信息安全数学基础、复变函数、数学建模、工具软件、信息工程概论、微分方程数值解、图形图像处理、数学实验、信息与博弈、分析选讲、代数选讲、密码学、随机过程、软件工程、计算机网络、泛函分析、计算机图形学、信息论基础、网站规划与网页设计、统计与预测
文档格式:PDF 文档大小:320.06KB 文档页数:4
提出了板坯连铸二冷区全智能控制系统的构想,并用人工神经网络和模糊控制的方法对该系统进行了计算机仿真.结果表明,该系统不但能完成二冷各区段铸坯表面温度的动态控制,而且具有良好的自适应性和自学习功能
文档格式:PDF 文档大小:194.59KB 文档页数:4
提出了用神经网络插值代替拉氏插值计算裂纹形成时间(TTCI)值,用极大似然估计代替均秩估计法估计分布参数的方法.考虑到仅对一组TTCI值进行参数估计具有较大的随机性,文中对每种参考裂纹尺寸对应的TTCI值均进行极大似然估计,得出多组TTCI分布参数;然后利用不同参考裂纹尺寸对应的TTCI分布参数之间的关系确定结构细节的当量初始缺陷尺寸分布参数.对某零件的疲劳实验及其原始疲劳质量分析证明了该方法的可行性和合理性
文档格式:PDF 文档大小:776.61KB 文档页数:7
鉴于炉热状态判断对电石冶炼的重要性,在对电石炉冶炼过程特点分析的基础上,提出炉热指数的基本概念.建立了基于两段式热平衡分析的炉热指数计算模型,在此基础上建立了基于BP神经网络的电石液温度预测模型.采用这两种模型可以更有效地对电石炉热状态进行判断.模型仿真研究表明,电石液温度与高温区热盈余线性相关,用炉热指数判断电石炉热状态是可行的.电石液温度预测模型的命中率达到86.7%
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