摘要：为探究江西复杂地形下烟叶种植气象灾害风险,防范或减轻气象灾害造成的损失,基于江西省中南部40个烟叶种植县1959~2018年历史气象数据、2008~2012年烟叶产量数据、农民纯收入以及种植面积等数据资料,从致灾因子危险性、承灾体脆弱性和防灾减灾能力3个方面,构建江西烟区气象灾害综合风险评估模型。基于GIS技术,采用加权综合法、层次分析法和自然断点分级法,开展烟区气象灾害综合风险区划。结果表明:江西烟叶种植区气象灾害综合风险整体处于中高等级,其中高风险区主要分布在抚州市北部的东乡、临川、崇仁以及吉安市北部的新干、峡江、吉水等县区,上述地区需加强灾害防御;较高风险区主要位于赣州西部的崇义、遂川以及南部的龙南、定南、寻乌等县区,上述地区可适当增加烟叶种植面积。同时,设计了江西烟叶种植保险天气指数,得出了各类气象灾害不同程度受灾等级的保险气象指数阈值和保险系数,以期为江西烟叶种植决策和气象保险提供科学依据和支撑。

摘要：根据江西省的气候特点与经济发展水平,结合中国气象局环境气象业务服务系统"十五"建设工作指导方案,对全省环境气象指数预报的工作流程、指数分级、预报用语和运行方式进行了规范与调整,设计了省、市、县3级配套的环境气象指数预报服务系统.

摘要：简要分析了影响户外体育运动、划船活动的主要气象要素,介绍了2种指数计算和程序设计方法,并根据南昌市的气候特点,给出了各个指数的预报分级用语,从而对人们的日常生活起到了一定的指导作用。

摘要：针对当前单机模式下频繁闭图挖掘算法无法处理大规模Internet数据集的问题,通过改进Apriori算法,提出基于Hadoop的迭代式频繁闭图挖掘算法AMR(Apriori based on MapReduce)。首先将动态网络的边集存储在键值表中,并设计了序列化子图编码方案以确保频繁子图的唯一性;然后提出了一种传递子图编码的通信机制,通过整合每个分片的支持度得到全局支持度,从而确保了频繁闭图的准确性;最后通过剪枝得到动态网络的频繁闭图。将AMR算法分别运用于国家级和AS级Internet的动态网络中。结果表明,频繁闭图能够准确表征Internet骨干网络的拓扑结构,说明AMR算法能够快速且有效地挖掘大规模动态网络的频繁闭图。

摘要：构建控制流图(CFG)是二进制程序分析的基础工作,针对静态构建方法无法处理间接跳转,动态构建方法效率低、不适用于大规模程序的问题,提出结合静态分析和动态分析的混合分析方法.使用静态分析获得基础的控制流信息;采用模糊测试生成测试用例以进行动态分析,利用动态插桩获得间接跳转信息;融合静态分析和动态分析结果生成控制流图.基于该混合分析方法,设计并实现了面向x86平台二进制程序的控制流图构建工具CFGConstructor.分别在示例程序和CGC数据集上进行实验,评估该工具的有效性和性能.实验结果表明CFGConstructor相比于静态分析能够构建更加完备的控制流图,相比于动态分析分析效率更高,能够适用于大规模程序.

摘要：针对传统单机算法在计算大规模互联网拓扑特征参数时效率低的问题,基于MapReduce分布式计算框架对网络拓扑特征参数算法进行研究。通过分析单机图算法并行移植时存在的问题,提出了图算法并行化设计的原则和消息传递机制;根据设计原则和消息传递机制,为4个网络拓扑参数设计了并行算法。实验证明,并行的拓扑参数算法能够有效提高计算效率,且具备良好的可扩展性。

摘要：基于MapReduce分布式计算框架对路由器级互联网拓扑的抗毁性进行研究,从连通性和传输效率两个角度衡量网络的拓扑抗毁性,提出了两个抗毁性新测度:网络连通率和网络传输效率比。基于MapReduce设计并实现了互联网抗毁性分析算法(AIIMR),算法在分布式环境下采用不同的攻击策略对互联网拓扑进行仿真攻击。实验对比分析了传统测度在衡量路由器网络时存在的问题,证明了所提测度的有效性。在不同网络上的实验结果表明,路由器级互联网在遭受随机攻击时表现出很强的抗毁性,而在面对蓄意攻击时则表现得十分脆弱。最后,在不同规模的Hadoop集群上进行实验,结果验证了算法的高效性和扩展性。

摘要：模糊测试技术是一种使用不同变异算子生成测试用例对程序进行漏洞检测的技术.当前对模糊测试技术的研究集中在变异算子的设计与程序分析两个方面,对多种变异算子之间的协同调度还没有进行深入研究.文章首先对模糊测试中通用的15个变异算子进行研究,分析不同变异算子在不同类型程序上的变异效率.文章以探索与利用模型为基础,结合变异算子变异效率变化的规律,设计了变异算子调度优化模型EE-POS,以提高模糊测试技术的漏洞挖掘效率.文章在原型系统EE-POS-AFL上实现了EE-POS变异算子调度优化模型,通过与AFL的对比实验表明EE-POS-AFL路径探索效率提高63%,漏洞检测效率提高153%.

摘要：由于电池单体所处温度场不均匀以及电池单体内阻、库仑效率等参数的不一致,电池组在反复充、放电过程中会产生电池单体剩余电量不一致的现象,限制了电池组整体的可用容量。为此,提出了一种基于K-Means聚类分析的串联电池组主动均衡策略,该方法以电池荷电状态(SOC)一致性为均衡目标。以8节三元锂电池串联构成的电池组作为实验对象,在搭建的电池均衡实验平台上进行了实验验证,结果表明,电池组均衡操作前后可用容量分别为1.75和1.87Ah,经过均衡,可用容量提升了6.86%,证明了所提出的均衡策略的有效性。

摘要：为了降低安全风险损失,并在有限的资源下做出最优网络防御决策,设计了一种网络攻防博弈最优策略选取方法。首先,建立网络攻防博弈模型,证明了该模型混合策略纳什均衡的存在性;然后,给出了基于该模型的网络攻防策略选取算法,包括基于网络攻防策略图的攻防策略搜索算法、攻防双方不同策略下基于通用漏洞评分系统的效用函数量化计算方法和混合策略纳什均衡求解方法等;最后,在一个典型的网络攻防实例场景下对模型的有效性进行了分析和验证。实验结果表明,该模型能够有效地生成最优防御决策方案。