基于支持向量机的多元文本分类研究

根据文本分类的特点,在对最小二乘支持向量机方法进行详细分析的基础上,创建了基于最小二乘支持向量机的多元文本分类器.实验表明,采用该文本分类器能够在保持较高分类精度和召回率的基础上,提高训练效率,具有一定的可行性.     

基于本体的受限领域文本信息提取方法

针对指挥信息化模拟训练系统中自由格式报文转换问题,根据仿真驱动信息的需求,讨论了对自由格式报文进行信息提取的实现方法。在受限领域（军事领域）中引入本体概念,构建了领域本体模型及语法规则,提出了基于本体的信息提取方法,采用可扩展标记语言（eXtensible Markup Language,XML）和VC＋＋．NET技术相结合,实现对文书的信息提取,为进一步的数据转换和应用奠定了基础。     

双重系统加密研究: 获得完全安全的IBE及其扩展

双重系统加密技术首先由Waters提出,是用于构造完仝安全的基于身份的加密(IBE)及其扩展方案的有力方法.针对完全安全方案的构造,研究了双重系统加密技术并提出了一个完全安仝方案的通用构造方法,即将一个利用双重系统加密的IBE方案与一个普通的方案相结合,得到一个新的可以利用双重系统加密证明安全的方案.在通用构造的基础上提出了一个实例,该实例是一个基于层级身份的加密( HIBE)方案,具有常密文长度.该方案比Waters提出的双重系统加密HIBE方案更高效,并且在判定BDH假设和判定线性假设下证明是完全安全的.     

密码算法及其在军事通信中的应用

军事通信的安全保密是国防建设中的重要问题,采用密码技术对信息加密是最常用、最有效的安全保护手段。在密码技术中,密码算法是核心。该文在介绍密码学基本概念的基础上,论述了密码算法的发展现状,重点分析了目前典型的对称密码算法和公钥密码算法及其应用的新进展,并对密码算法的未来发展作了展望。     

感受《边城》别样美

这是一部被誉为"现代文学史上最纯净的一个小说文本",小说以爱情为主线(这种情感旋律异于"五四后"作家们在小说中所倡释的"个性解放,争取爱情自由",也不同于上世纪30年代"革命+爱情"的创作路线)。沈从文借助爱情表达了真挚相爱的人际关系,显示出看来平凡而实属崇高的美     

DPA方法对加密系统的FPGA旁路攻击研究

差分功率分析(DPA)方法可有效地对加密的集成电路芯片进行攻击解密,它绕过了加解密算法繁琐的数学分析,从而获取密码和信息。以DPA攻击嵌有DES算法的芯片为例,论述了搭建实验平台,获取功率消耗数据并用统计学和密码分析学的方法推导分析得出结论,从而成功破解加密系统。     

基于混沌系统的扩频通信多源异构数据加密算法

多源异构数据体量呈指数级别增加,数据时序混乱,为此提出基于混沌系统的扩频通信多源异构数据加密算法研究.引入混沌系统,利用Logistic混沌映射多源异构数据,以混沌映射轨迹点为基础,生成多源异构数据混沌序列,通过Merlay状态机控制数据时序,提供子密钥产生信号,以时序控制信号为依据,利用特定阀值函数产生子密钥,采用子密钥对多源异构数据进行正向、反向异或以及取模,实现扩频通信多源异构数据的加密.测试结果表明,密钥相差+10-13无法解密出正确数据;加密后图像、音频数据相关性急剧下降;加密时间范围为16.451 s～18.630 s,低于最高限值.测试结论:密钥敏感性、抗统计特性以及加密效率较好,适合大力推广应用.     

21世纪军事写作前瞻

随着军队兵员素质的不断提高,军事干部知识结构改变,军队武器装备自动化程度的加强,军事宽带住处网的日益完善,军事写作由手工写作向电脑写作发展的速度已越来越快,要求也越来越高。因此,未来的军事写作工作者进行写作活动时,可以首先将相关军事生活或战争信息存入电脑记事本或输入数据库,再根据工作和战争的需要,或调用计算机中的现存材料,或通过网络查寻和下载相关资料,然后敲键行文,组织文章,也可以根据指定路径点击,调出自动生成的军事写作文本,还可以用更先进的传感装置将作者大脑中的写作信号传送到电脑中,尽可能充分发挥电脑网络的信息优势,准确而快速地反映军事写作者的意愿和思维。     

GPS在导航战中的作用及其干扰对抗研究

论述导航战的作用和军用范围,进攻导航战的目标和防御导航战的措施以及GPS系统中C/A码的扩展和加密应用,新码的发展和抗干扰能力。并通过应用实例进一步论述对GPS接收机的干扰原理和干扰效果分析以及美、俄两国发展GPS干扰机的技术现状。     

基于深度学习的跨语言文本情报分类方法研究

文本情报分类工作是情报分析领域的基础性工作。目前,文本情报分类工作通常面向单一语言,跨语言文本情报分类研究相对较少。针对跨语言文本情报分类问题,提出了“XLM-R+TextCNN”模型,通过基于大规模多语种语料训练的跨语言预训练模型(XLM-R)生成与具体语言表示形式无关的文本情报向量,将文本向量输入TextCNN模型,获取文本情报的类别特征,实现对跨语言文本情报的分类。以开源国防科技情报为基础,构建了跨语言文本情报分类数据集,并对模型进行了测试。实验表明,该模型在多项对比评测中,取得了不错的成绩,验证了本方法的可行性与有效性。