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新型Liu混沌系统的模糊反馈同步方法
单梁, 张刚, 李军, 王执铨
2007, 29(10): 2508-2511. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00310  刊出日期:2007-10-19
关键词: Liu混沌系统;混沌同步;反馈控制;T-S模型;模糊控制
论文研究了新近提出的Liu混沌系统(2004)的模糊反馈同步方法。Liu混沌系统结构不同于以往的连续混沌系统,本文基于T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型重构了Liu混沌系统;然后用Lyapunov理论和反馈同步的思想推导了两个重构的Liu系统同步的稳定性条件,并给出了误差系统以衰减率全局渐近稳定的充分条件;最后基于LMI方法进行了仿真实验。良好的仿真结果验证了本文算法的有效性和快速性。
基于承诺的可验证公平性微支付
刘忆宁, 赵全玉
2017, 39(3): 743-748. doi: 10.11999/JEIT160300  刊出日期:2017-03-19
关键词: 微支付, 承诺, 公平性, 可验证性
微支付交易具有交易量极大且单次交易额极小的特点,使得复杂的认证协议不适用于微支付。Micali等人(2002)提出的基于概率选择微支付方案,把微支付聚合成宏支付,大幅提高了微支付的效率。Liu-Yan在(2013)提出了保证所有参与者的数据融入概率选择结果的生成, 而且使得所有参与者可以验证结果的公平性。然而,Liu-Yan方案中银行可能获得额外利益,从而破坏了协议的公平性。该文首先分析了Liu-Yan方案的安全威胁,并且以1个用户-1个商家的模型代替Liu-Yan方案中大量用户-1个商家的模型,以数据承诺技术为基础保障结果的公平性与可验证性。
理想导电劈的时域并矢格林函数和时域特性
张钧, 黄广连, 张建
1990, 12(6): 569-574.  刊出日期:1990-11-19
关键词: 导电劈; 时域并矢格林函数
本文采用本征矢量函数展开(OhmRayleigh)法和Laplace变换导出了理想导电劈的时域并矢格林函数,并系统地分析了它的时域特性。得到了一些结论,完善了C.T.Tai(1973)的理论,为进一步分析劈的时域性质(如时域RCS)提供了参考.
d-元广义分圆序列的线性复杂度及自相关函数性质分析
柯品惠, 李瑞芳, 张胜元
2012, 34(12): 2881-2884. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00804  刊出日期:2012-12-19
关键词: 网络安全, 广义分圆, 线性复杂度, 自相关
该文推广了Liu Fang等人(2010)给出的周期为pn, p为奇素数,n为正整数的广义分圆序列的构造,并确定了新构造序列的线性复杂度和自相关函数值的分布。结果表明,推广的构造保持了原构造的高线性复杂度等伪随机特性。由于取值更灵活,较之原构造新构造序列的数量要大得多。
几种可转换环签名方案的安全性分析和改进
王化群, 郭显久, 于红, 彭玉旭
2009, 31(7): 1732-1735. doi: 10.3724/SP.J.1146.2008.00928  刊出日期:2009-07-19
关键词: 环签名;密码分析;可转换性
通过对Zhang-Liu-He (2006),Gan-Chen (2004)和Wang-Zhang-Ma (2007)提出的可转换环签名方案进行分析,指出了这几个可转换环签名方案存在可转换性攻击或不可否认性攻击,即,环中的任何成员都能宣称自己是实际签名者或冒充别的成员进行环签名。为防范这两种攻击,对这几个可转换环签名方案进行了改进,改进后的方案满足可转换环签名的安全性要求。
圆形波导有源区域DGF的特性研究(Ⅰ)
潘生根
1986, 8(1): 14-22.  刊出日期:1986-01-19
本文是作者研究圆形波导有源区域并矢格林函数(DGF)的计算及其普遍性质的第Ⅰ部分,文中建立了有源区域DGF并矢运算的分布理论法,导出了圆形波导DGF并矢运算的完整表示式,纠正了文献中存在的一些错误和模糊之处。 本文的结论与基斯留克(Kisliuk)(1980,1983)的结论不同,它表明DGF的无散矢量本征函数展开式和无旋矢量本征函数展开式在有源区域不再是纯的无散和无旋场。此外,我们还指出戴(Tai,1973)通过互换并矢算子和有源区域DGF展开式中的积分号来进行并关运算是不恰当的。
多目标量子编码遗传算法
邹谊, 魏文龙, 李斌, 肖金超, 庄镇泉
2007, 29(11): 2688-2692. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00457  刊出日期:2007-11-19
关键词: 量子遗传算法;多目标优化;Pareto最优解
如何使算法快速收敛到真正的Pareto前沿,并保持解集在前沿分布的均匀性是多目标优化算法重点研究解决的问题。该文提出一种基于量子遗传算法的多目标优化算法,利用量子遗传算法的高效全局搜索能力,在整个解空间内快速搜索多目标函数的Pareto最优解,利用量子遗传算法维持解集多样性的特点,使搜索到的Pareto最优解在前沿均匀分布。通过求解带约束的多目标函数优化问题,对该文算法的多目标优化性能进行了考察,并与NSGAII,PAES,MOPSO和Ray-Tai-Seows算法等知名多目标优化算法进行比较,结果证明了该文算法的有效性和先进性。