Web服务运行管理平台安全结构的研究与实现

使用安全管理域等基本概念分析了Web服务运行管理平台WSR(Web Service Runtime)的应用模式和安全需求.提出了基于链式处理结构的WSR安全结构.该结构支持多种新型安全技术和规范,灵活、可配置,为WSR及其所管理的Web服务提供了较为全面的安全保护.      

分布式对象柔性化访问控制方法

传统的访问控制机制由于将安全策略与安全机制融为一体,只能支持一种安全策略.为了使访问控制机制能够动态支持多种安全策略,引入了元策略概念,并利用元策略描述框架与基于元策略的访问控制策略模型,提出了一种柔性化访问控制方法,使访问控制机制能够将安全策略与安全策略决策机制剥离,并能够动态支持多种安全策略.上述方法已经在基于CORBA的实验系统中实现,测试结果表明该方法是有效的.      

无线传感器网络三维自身定位方法

针对部署在三维空间的无线传感器网络,提出了一种传感器节点自身定位方法APIT-3D(Approximate Point-In-Tetrahedron),通过判断传感器节点是否位于由锚节点组成的四面体的内部,筛选出可能的位置区域,并最终计算这些区域交集部分的重心,作为待定位节点的位置.仿真实验表明,作为一种不基于测量设备的定位方法,APIT-3D可以达到节点通信半径的40%以下的较高精度的三维定位,而且通信开销相比于二维定位方法增幅不明显.APIT-3D定位方法无需复杂的测距设备和昂贵的外部设施,且通信协议相对简单,因此是一种低成本、低功耗的无线传感器网络三维自身定位方法.      

基于引导型人工免疫算法的最优Lambert变轨

主要研究了燃料最省的Lambert双脉冲变轨问题.首先对普适变量法进行改进以避免奇异,并将其用于Lambert双脉冲变轨问题的求解.然后针对只给定初始时刻追踪航天器和目标航天器的轨道要素及总时间约束的交会问题,引入调相时间的概念,并将其和转移时间作为Lambert变轨的优化变量.最后采用引导型人工免疫算法GAIA(Guiding Artificial Im-mune Algorithm)对该优化问题进行寻优.仿真算例表明,与自适应遗传算法AGA(Adaptive Ge-netic Algorithm)相比,GAIA具有更强的寻优能力和更快的寻优速度,从而验证了GAIA用于最优Lambert变轨的有效性.     

舵面电动加载系统的自适应CMAC复合控制

针对无人机舵面电动加载系统具有非线性及多余力矩的特点,提出了一种自适应CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)神经网络与自适应神经元控制器并联构成复合控制结构.该控制策略以系统的指令输入和实际输出作为CMAC的激励信号,以系统的当前控制误差作为CMAC的训练信号.提出了利用误差在线自适应调整学习率的方法,消除了常规前馈型CMAC的过学习和不稳定现象.建立了无人机舵面电动加载系统的数学模型,给出了具体的控制结构和算法.仿真结果表明:该方法有效抑制了加载系统的多余力矩,增强了系统的稳定性,明显改善了舵面电动加载系统的动态性能.     

基于混合人工鱼群算法的传感器网络优化

针对传感器网络节点优化的问题,提出一种混合人工鱼群算法.该算法在人工鱼群算法优化的末段引入模式搜索法,以人工鱼搜索到的最优解作为模式搜索法的初始解,利用模式搜索法的单调搜索特性,将解引向全局极值.新算法保留了人工鱼群算法全局搜索能力强、寻优速度快的特点,使寻优精度得到了提高.仿真实验表明:混合人工鱼群算法能够有效地优化传感器网络节点部署,提高覆盖率.     

航空发动机内窥故障诊断专家系统研究

采用BP神经网络准确识别内窥故障信息,并且建立综合基于规则推理和基于案例推理的混合专家系统,对内窥故障进行智能诊断。实验结果证明,该专家系统能快速有效地给出损伤评估和维修策略。     

航空发动机风扇叶片结构损伤识别研究

航空发动机风扇叶片常常因为疲劳裂纹而引起整个结构的损坏,导致重大的安全事故。基于此,提出基于BP神经网络研究航空发动机风扇叶片结构损伤识别的方法,采用有限元法计算出的结构固有频率平方的变化量为标识量进行网络仿真,通过对仿真数据的分析,比较准确地识别出结构损伤的位置和程度,为及时地发现损伤并且进行针对性的维修提供依据。     

一类基于神经网络技术的软件故障静态测试方法

对测控软件可靠性增长模型的现状进行了分析,提出了基于神经网络的可靠性增长模型,选用了具有良好泛化能力和强大的非线性逼近能力的 BP 神经网络,对测试软件进行拟合,并对软件故障数进行静态预测和验证,实验表明,该模型具有很高的预测精度和良好的对非线性映射的逼近能力。     

人工神经网络在目标识别和分类中的应用

首先分析了人工神经网络在目标识别和分类中的应用及其局限性,然后分析了人工神经网络与模糊理论、证据理论、贝叶斯决策理论相结合在目标识别和分类中一般方法和优点。