面向大型机构的统一身份管理方法

通过借鉴自由联盟组织提出的Liberty框架,并针对该框架的结构以及身份提供者之间信任关系的建立模式进行改造,提出一种面向大型机构的新型身份管理联盟。新型的身份管理联盟比Liberty框架更加适用于具有分布性、自治性、全局性和协同性的大型机构。新型的身份管理联盟在物理结构上可看作由多个身份提供者节点组成的一棵树,其中每个身份提供者节点必须并且只能与其父节点和子节点建立信任关系,这与现实中各个大型机构的树状层级结构是完全相符的。在系统实现过程中,依托新型身份管理联盟的树状结构,并采用LDAP实现了用户认证数据的分级存储。此外还通过安全认证网关在网络层对用户的接入进行控制,从而能够同时支持B/S和C/S两类应用系统的单点登录。     

刍议复杂系统视角下的战斗力生成模式转变

信息化条件下的战争正日益表现为复杂系统之间的体系作战能力的对抗,运用复杂系统理论来解析战斗力生成模式,对深入把握战争规律具有一定的参考价值。文章运用复杂理论视角,从生成目标、生成机理、生成过程和生成方式等四个方面,阐述了信息化条件下的战斗力生成模式。     

基于AHP与熵权的舰艇编队信息作战能力模糊综合评估

在确立了舰艇编队信息作战能力评估指标体系的基础上,运用AHP和熵权法,得到评价指标的综合权重.通过模糊综合评判,得出综合评判总分.以某舰艇编队的信息侦察处理能力为例进行综合评估.最后通过进一步研究分析,构建了一种数学模型,用于找出影响舰艇编队信息作战能力的薄弱指标.     

基于二分法的弹道解算决定火炮射击诸元

系统分析了决定火炮射击诸元的方法,提出了一种基于二分法求根思想的解外弹道方程组决定火炮射击诸元的算法,对这种方法的计算步骤进行了具体分析,并应用实例进行验证计算,计算结果表明该方法计算方便、步骤简单、使用广泛、精度高.     

两种数字水印算法的比较

分别介绍迭加水印方案和量化水印方案,对每种方案一些常见算法予以说明,阐明其优缺点,对两种水印方案的相同点和不同点进行了研究。通过实验证明,两种水印方案的PSNR比较相似：迭加水印检测的相关值分布比较扩散,受高斯影响大;量化水印检测的相关值比较稳定,受高斯噪声的影响小。     

试论中小学校长专业发展素质构成要素

校长专业发展是指校长的专业素质结构不断更新、演进和丰富的过程。参照体现校长实现专业发展的五个方面内容,将态度和能力归纳为中小学校长专业化发展素质构成的重要维度。根据心理学理论的划分,将态度及能力的构成经过合理的整合,提出专业精神、专业知识和专业能力是中小学校长专业化发展素质构成的三大要素,并根据校长职业角色维度对三要素进行深入分析和细化,继而提出若干子要素,分析了各要素之间的关系,可作为中小学校长拟(初)从职人员参照依据。     

箔条走廊与空空导弹协同作战的方法研究

为解决箔条走廊掩护攻击机突防与空空导弹协同作战时兼容性差的问题,提出了一种箔条走廊边缘对制导雷达信号的衰减模型.该模型从导弹、箔条走廊、目标和制导雷达之间的空间方位关系出发,通过分析箔条走廊对雷达波束的衰减,得出了载机的最佳空空导弹发射时间阈值.仿真结果表明,该模型的建立可以减少载机雷达的开机时间,同时避免箔条走廊对制导雷达的干扰,一定程度上满足了箔条走廊与空空导弹协同防空作战的兼容性要求,具有实用价值.     

基于单地震波传感器的运动目标参数估计方法

远距离的强振源和近距离的弱振源在接收器中可能会引起相同的信号强度,从而使以检测能级阈值为主的目标区域判别方式造成误判,达不到良好的毁伤效果。利用单个三轴地震波传感器接收舰船航行时产生的水中和海底声信号对目标进行被动探测定位,与舰船产生的信号强度无关,与距离也无关,经理论分析表明:该方法能够检测出舰船的运动参数及从水雷上方通过的时间,从而确定水雷的最佳打击位置。     

逆边界无网格法声源识别的理论与实验

针对逆向求解声源识别中的声辐射传输建模问题,采用无网格法将Kirchhoff- Helmholtz边界积分方程离散为受边界条件约束的有限维线性方程组,通过分块矩阵法对该约束方程组进行求解,得到了离散后声辐射传输模型的数值表达式.在此基础上,进一步研究了逆向求解声源识别问题的基本原理及其不适定性.为克服其不适定性,采用Tikhonov正则化和L曲线正则化参数选取方法,从而确立了有效的逆向求解方法.此外,还进行了扬声器阵列声源识别实验,实验结果验证了逆边界无网格声源识别理论和方法的可行性及可靠性.     

基于PCA与FCM的入侵检测样本数据压缩方法

采用行列双向压缩的数据处理策略,提出了一种基于主成分分析与模糊C-均值聚类算法的入侵检测样本数据压缩方法。该方法首先采用主成分分析法对数据冗余特征进行压缩,然后采用模糊C-均值聚类算法对冗余样本进行压缩,由此可挖掘入侵检测样本数据中的关键特征和关键样本。通过KDD CUP99数据集测试证明:数据双向压缩可减少入侵检测分类器的计算量,进而可提高其实时检测性能和检测推断的准确性。