分布式RBAC在社保系统中的应用与研究

基于角色访问控制(RBAC)是实现访问控制的最有效技术，文中探讨了分布式数据库系统下的基于角色访问控制实现机制，并用于大连市机关事业社会保险系统。给出了分布环境下角色、权限的分布管理及域间访问的实现方式，提出了一个新型属性证书。在本分布式系统中，按照业务的实际情况进行了扩充和修改，从安全及可用性上给出了具体的解决方案。     

家电企业营销链整合的途径

营销链是家电企业参与市场竞争的关键环节，对其流通网络的再造具有重要作用，文章总结了家电企业营销链整合的三个途径，分析了渠道自身剥离、建立产销联盟和发展代理销售等可供借鉴的有效方法。     

幂指函数在非线性规划中的应用

给出一种自适应近似函数－幂指函数f^-(x)在非线性规划中的收敛算法。它采用minx∈Enf^-(x)的最优解序列｛x^-｝去逼近原问题minx∈Enf^-(x)的最优解x^*.与传统优化算法相比：该算法最优解｛x^-｝可以通过f^-x(x)=0直接解析得出；该算法不要求序列｛f(x)^k｝具有单调减特性，却能够保证算法的收敛性，该算法的计算量对变量的维数不敏感，从而具有广泛的应用前景，从方法论上，它是采用“特殊非线性”来研究“一般非线性”的一种新方法。     

自动测试系统适配器自动设计技术

 针对当前自动测试系统（ATS）适配器设计中存在的“自动化程度较低、缺乏通用性”的不足，开发了ATS通用适配器自动设计技术。建立了一整套通用适配器自动设计流程，在依次完成通用端口设计、UUT测点资源匹配、适配器开关网络设计、相关工程设计后即可实现自动设计一个通用适配器的目的。以某机载通讯设备自动测试系统为例，采用该技术可缩短ATS适配器开发周期至原来的1/3，降低开发成本，提高设计的标准化、通用化程度，适配器需要量由5个减为1个。     

基于信息熵的舰艇编队反导作战效能

介绍了利用信息熵描述交战网络中信息总量的方法。根据作战任务实际完成时间与期望完成时间之间的关系描述了信息传递的质量。说明提高网络中信息总量可以缩小反舰导弹所在的不确定区域;提高信息传递质量可以提高舰艇编队反导作战预警雷达的探测概率,并结合具体作战想定给出实例仿真结果。     

飞机纵向运动参数BP神经网络估算

针对飞机纵向运动方程复杂,现有的气动参数获得方法实现困难,不便于分析与控制飞机的运动,文中利用BP神经网络进行参数估算,建立了飞机短周期纵向运动参数估算的BP神经网络模型。研究了不同神经网络结构、不同的激励函数对飞机纵向参数估算BP网络模型的影响作用,进行了数字仿真,对误差进行原则性分析并提出改进措施。仿真结果表明,这种方法能较好的估计纵向运动方程中的未知参数。     

基于模糊聚类的模糊神经网络在非定常气动力建模中的应用

建立了一种基于模糊聚类的模糊神经网络模型.该模型利用模糊聚类技术确定系统的模糊空间和模糊规则数,利用BP算法调整模糊神经网络的权系数.应用该模型对某飞机模型做俯仰-滚转耦合运动的非定常气动力进行了辨识.结果表明,基于模糊聚类的模糊神经网络计算速度快,辨识结果与实验结果符合较好.用模糊聚类技术可以解决模糊神经网络的结构辨识问题,基于模糊聚类的模糊神经网络可以很好地用于复杂机动飞行的非定常气动力建模.     

高维小失效概率下的改进线抽样方法

 针对隐式极限状态方程的可靠性分析，提出了一种基于失效域样本模拟的高效线抽样法。该法采用马尔可夫链来快速得到失效域中的条件样本，利用这些失效域中的样本可以得到线抽样的重要方向，并且这些样本还可以作为线抽样的样本，来得到隐式极限状态方程失效概率的估计值。由于该法可以较准确地得到线抽样方法的重要方向，因此线抽样的效率可以得到提高，另外失效域的样本又可以作为线抽样的样本，从而进一步降低所提方法的计算工作量。算例表明所提算法的计算精度和效率均高于传统线抽样方法。     

基于支持向量机回归的电力负荷预测研究

不同于传统的基于经验风险最小化的回归方法,支持向量机回归方法基于结构风险最小化准则.与神经网络相比,该方法在解决学习精度和推广性之间的矛盾方面有明显的优势.本文以城市电力负荷预测为应用背景,对比研究了基于统计学习理论的支持向量机回归方法和神经网络方法.预测结果显示支持向量机可能是一种非常有前景的预测工具,其预测精度明显好于神经网络.     

一个基于WINDOWS环境的网络连接服务

该文介绍了在校园网环境及WINDOWS平台，采用TCP/IP协议设计并开发PING网络连接服务和客户机/服务器功能的VC^ 程序。