基于抽象汇编指令的恶意软件家族分类方法

恶意软件变体的大量出现对网络安全造成巨大威胁。针对基于汇编指令的恶意软件家族分类方法中，操作数语义与运行环境密切相关而难以提取，导致指令语义缺失，难以正确分类恶意软件变体的问题。提出了一种基于抽象汇编指令的恶意软件家族分类方法。通过抽象出操作数类型重构指令，使操作数语义脱离运行环境的约束；利用词注意力机制与双向门循环单元（Bi-GRU）构建指令嵌入网络以捕获指令行为语义，并结合双向循环神经网络（Bi-RNN）学习恶意软件家族共性指令序列，以减小变体技术对指令序列的干扰；融合原始指令和家族共性指令序列构建特征图像，并通过卷积神经网络实现恶意软件家族分类。公开数据集上的实验结果表明:所提方法能够有效提取操作数信息，抵抗恶意软件变体中无关指令的干扰，实现恶意软件变体的家族分类。      

运载火箭风场高精度拟合方法

针对运载火箭风场传统拟合方法精度低的问题，提出一种基于最少参数神经网络的高精度拟合方法。该方法将运载火箭飞行高度作为网络输入，将风场的速度和朝向作为网络输出，在满足精度要求下使用最少的网络层数和神经元个数完成风场拟合，并给出了隐层节点数的下界公式。和传统的最小二乘多项式拟合及其分段形式相比，最少参数神经网络只使用一套框架即可完成风速和风向的拟合，并提高了拟合精度。大量仿真结果充分说明了所提出方法的有效性、简洁性和鲁棒性。     

大气探测激光雷达组网观测一致性研究

通过激光遥感获取气溶胶、云垂直分布情况，对研究气溶胶、云微物理特性、辐射强迫效应以及污染物传输等具有重大意义。在实际应用中激光雷达受激光器能量、发散角以及透过率等影响，会导致各雷达面对同一目标物探测数据不一致。随着地基大气探测激光雷达逐步规模化、标准化，对雷达组网观测一致性开展研究具有重要意义。为保证组网激光雷达数据高质量和高可靠性，在雷达系统自标定基础上，利用太阳光度计、大气分子模型获取激光雷达系统常数，确保各激光雷达回波信号定量可比。通过激光雷达组网观测进行探测目标一致性比对试验，以验证激光雷达系统探测一致性精度。结果表明：标定后，532 nm距离修正信号在1~2 km区间相对偏差从64.89%降低到22.16%，在2~5 km区间相对偏差从49.26%降低到8.90%，在9.5~11.5 km相对偏差从46.83%降低到10.91%；532 nm退偏比在1~2 km区间相对偏差从69.68%降低到20.68%，在2~5 km区间相对偏差从71.24%降低到6.69%，在9.5~11.5 km相对偏差从140.24%降低到9.02%；532 nm后向散射系数在1~2 km区间相对偏差从37.45%降低到23.63%，在2~5 km区间相对偏差从29.15%降低到21.45%，在9.5~11.5 km相对偏差从76.02%降低到24.16%。组网激光雷达数据结果一致性较好，可在多站点进行高精度探测，在气候变化研究、碳排放监测和环境研究等领域发挥重要作用，为大规模大气变化规律研究提供高质量、有效数据。     

超高温陶瓷改性C/SiC复合材料的制备及其性能

以碳纤维为增强体,聚碳硅烷和聚烷基铪为前驱体,采用前驱体浸渍裂解(PIP)工艺制备C/Si C-HfC复合材料,将其与同种工艺所得C/SiC复合材料进行对比评价分析。发现C/SiC-HfC复合材料具有较低密度和较好的高温力学性能,且在1 650℃静态氧化实验中,含有HfC的基体对纤维具有更佳保护效果。C/SiC-HfC密度约为1.92 g/cm~3,常温弯曲强度为345 MPa,1 800℃高温无氧环境弯曲强度可达424 MPa。C/SiC-HfC复合材料表现出更加优异高温力学性能是由于HfC组分的添加抑制了SiC晶粒的生长,降低了基体内部较大裂纹产生的概率。在1 650℃空气环境下,含有HfC的基体对纤维具有更佳保护作用,主要是由于HfC组分的添加使材料表面的SiC及时氧化成SiO_2,SiO_2在纤维和基体表面形成包覆层,防止了材料内部的进一步氧化。     

离心喷嘴声学相关热试验频率分析与计算

针对采用离心喷嘴的氢氧预燃室，基于高频脉动压力的热试验数据，对比了试验频率的变化趋势和与之相关的主要测试参数的变化规律，初步推测影响热试验频率的根本因素是离心喷嘴内部液膜的声速和燃烧室压力。发展形成了基于声学理论计算喷嘴频率的半经验公式，使用喷前压力和修正了的液氧温度查询声速计算的喷嘴频率。半经验公式的计算结果与试验实测频率吻合很好，分析认为类似管路声学频率计算的半经验公式同样适用于离心喷嘴。声学频率决定了离心喷嘴液膜主导表面波波长的初始值，主导表面波流动所受气体阻力随压力及液膜速度升高而增大使其波长减小，液膜一次破碎的频率升高，可能是热试验频率与燃烧室压力正相关的影响机制。     

Android恶意APP多视角家族分类方法

针对现有Android恶意软件家族分类方法特征构建完备性不足、构建视角单质化等问题，提出了一种多视角特征规整的卷积神经网络(CNN)恶意APP家族分类方法。该方法结合MinHash算法。将软件中Android框架系统API、操作码序列、AndroidManifest.xml文件中的权限和Intent组合3个视角的原始特征在保留APP间相似度情况下进行规整，并利用多路卷积神经网络完成对各视图的特征提取和信息融合，构建一套恶意APP家族分类模型。基于公开数据集Drebin、Genome、AMD的实验结果表明:恶意APP家族分类准确率超过0.96，证明了所提方法能够充分挖掘各视角的行为特征信息，能有效利用多视角特征间的异构特性，具有较强的实用价值。      

基于试验分岔分析的翼身融合飞行器纵向稳定性

针对翼身融合布局飞行器的纵向稳定性问题，基于分支和突变理论，求解迎角随升降舵变化的平衡分岔图，并对平衡分支的稳定性和突变点进行了分析。结合风洞虚拟飞行试验技术，发展了试验分岔分析方法，并设计了基于非线性动态逆的伪线性控制器，由此获得并分析了开环试验和闭环试验平衡分岔图。对比分析表明，理论分岔分析与开环试验分岔分析在小迎角范围结果基本一致，验证了试验分岔分析方法的可行性和准确性；翼身融合飞行器产生纵向失稳的主要原因是机翼表面流动分离，从而导致C_mα发生突变引起的；闭环试验分岔分析实现了翼身融合飞行器非线性全局稳定性控制，通过纵向非线性控制器，可以将不稳定平衡分支改造成稳定的平衡分支。     

锂离子电池快速寿命评价技术与方法

随着锂离子电池寿命特性的提升，以及电力储能、电动汽车和航空航天等应用领域对长期运行可靠性的需求，迫切需要在较短时间内完成锂离子电池的高精度全周期寿命评价。近年来，针对锂离子电池剩余寿命的研究较多，但对以锂离子电池寿命特性验证与鉴定为目的的快速寿命评价技术和方法缺乏系统梳理。本文分析了锂离子电池寿命评价的快速、高精度、强适用性等特点，归纳了锂离子电池寿命预测的通用技术和加速寿命试验设计流程，总结了4种可操作性强的快速寿命评价方法实例，为锂离子电池设计、制造和应用提供参考和借鉴。     

基于多目标决策的 对岸火力支援火力分配模型

在建立对岸火力支援作战中火力分配思维机制的基础上,根据最优火力分配的基本要素,构建了基于多目标决策分析的火力分配模型。通过改进后遗传算法对模型进行仿真求解,结果验证了多目标决策分析方法在对岸火力分配问题中的适用性,运用改进后的遗传算法对火力分配模型求解具有明显的优势。