本发明涉及超声清洗机技术领域，具体涉及一种可变压可变频超声清洗机发生器及控制方法；可变压可变频超声清洗机发生器包括整流电路、BUCK变换电路和H桥逆变电路；BUCK变换电路和整流电路连接；H桥逆变电路和BUCK变换电路连接；BUCK变换电路和逆变电路H桥为串联结构，分别设计有独立的控制信号，通过对BUCK变换电路和H桥逆变电路进行控制，输出超声换能器所需的高频振荡信号的正脉冲和负脉冲，使用嵌入式控制器等，结合换能器的谐振频率要求，编写控制程序，交替输出脉冲控制信号，H桥逆变电路即可输出与超声清洗机换能器谐振频率相对应的高频振荡电信号，本申请能够根据需要对超声发生器输出信号的幅值和频率进行调节。

本发明属于通信技术领域，特别涉及一种RIS辅助毫米波通信的信道估计方法，包括通过求解行列非零支撑集来确定角度域级联信道的非零元素位置，即通过接收信号的功率确定所有用户的行支撑集，即计算接收矩阵每一列的功率，并对K个用户进行求和，从中选取LR个功率最大的列索引作为行支撑集，使用改进的CoSaMP算法计算每个用户的每个非零行对应的列支撑集；再使用最小二乘算法进行角度域信道的恢复；本发明对CoSaMP算法的迭代判断条件进行创新，通过判断本次迭代和上次迭代的残差是否相等来决定是否跳出循环，既能够达到性能要求也能够减少不必要的迭代计算。

本发明公开了一种面向云服务的聚合流的接纳控制方法，属于网络管理与网络QoS保障领域。包括步骤：用户端发起接入云服务的请求，通过整形器整形得到整形业务流，若干整形业务流汇聚并经过复用器的复用产生聚合流；采用网络微积分法对聚合流的有效带宽EB或/和等效容量EC进行计算；有效带宽EB≤C时，则用户请求被接纳，否则拒绝请求；当等效容量EC≤C时，用户请求被接纳，允许进入网络域，否则拒绝请求；本发明在节点输出速率一定时，聚合流的接纳控制方法比传统单流的接纳控制方法能接纳更多的业务流，即提高了网络吞吐量。

本发明公开了一种面向多安全等级虚拟桌面安全认证方法及系统，涉及基于用户行为的身份认证方式及系统实现，首先，安全认证方法引入用户行为认证机制，提出用户域内与跨域行为的收集、判定和预测方法，实现角色权限结合用户行为的安全认证方法设计；其次，认证方法中的加密部分采用基于椭圆曲线的数字签名，签名算法中引入对称加密算法，为了降低算法计算复杂度，签名方程中消除了大整数求逆运算，提高了签名的效率，保证了认证方法及系统的安全性；最后，该系统实现用户的统一身份认证，减少认证服务器的部署，降低成本。本机制可以广泛用于云计算虚拟桌面安全认证，多安全等级等相关领域。

本发明请求保护一种基于灰色系统理论的热点话题群体影响力分析方法，涉及社交网络领域。首先分析用户行为，研究推动热点话题的群体态势，根据社会认同度、互动行为、传播深度、意见领袖，形式化定义用户个体推动，好友双向推动，团队推动三个要素；然后针对话题生命周期各阶段数据不均匀、稀疏性问题，利用灰色系统理论构建影响力模型，挖掘推动话题的群体对象；进而动态展现群体驱动话题演化的过程。本发明不仅能够量化热点话题下用户影响力而且对话题的未知动态进行有效预测。

本发明申请保护一种扇形域改进型幻影路由的源位置隐私保护方法。针对目标监测型无线传感网中源节点位置隐私保护问题，本发明通过从源节点至幻影节点的扇形区域划分以及扇形域中改进型幻影路由对源节点的位置隐私保护，使得相邻时序产生的幻影节点之间可以保持一定的安全距离DSecure，即便攻击者捕获到一个幻影节点，也不能判断源节点位置。发明还可以对路由到同一个幻影节点的可能性进行一定时间内的控制，数据包的转发不会路由到同一幻影节点，由此极大的提升了无线传感网中源节点位置隐私的安全性。

本发明公开了一种基于车联网的网格化路径推荐方法，属于信息检索领域。本发明采用网格划分法，构建网格OD矩阵，以目标用户输入的起始地和目的地为搜索中心，划分九宫格的搜索网格，仅从搜索网格中，考虑个体移动特征、网格的路径静态特征和动态特征，线性组合路径开销函数，根据路径开销函数得到目标用户的路径最近邻居集，针对搜索半径，提供迭代搜索目标用户更为准确的邻居集，提升了推荐结果的准确度。该方法减少了计算网格的时间复杂度，克服传统路径特征计算单一性的问题，重新定义了路径特征的构成及其计算规则。可以广泛应用于交通运输、社交网络等相关领域。

本发明请求保护一种基于网络中间设备的软件定义移动网络安全策略。首先，为了把相应中间设备放在网络中最合适的位置，结合dataflow抽象技术，针对外部网络以及内部网络文件系统(NFS)，本文制定了不同的策略及其对应的中间设备序列，从而更加灵活地处理网络路由；其次，为了避免某一中间设备成为网络热点造成单点失效，本文基于中间设备和SDN交换机容量限制,制定了整数线性规划(ILP)逻辑路由减枝算法以及线性规划(LP)流量控制算法，使得整个网络能够负载均衡；最后，为了避免中间设备的缓存阻碍访问控制策略的实施，结合常用的数据流跟踪技术，本文对流经中间设备的数据包头部添加标签，使得访问控制规则能正常运行。

本发明请求保护一种基于高维路网和循环神经网络的交通轨迹预测方法，属于智能交通分析领域。首先，获取数据源，提取相关属性并对轨迹数据集根据车速阈值进行筛选。然后，通过近邻规则对轨迹数据进行二次筛选，获取完整的格式化轨迹数据。建立路网模型，通过时间窗口对轨迹数据集进行提取，获取目标卡口上下文关系，然后利用嵌入算法将目标卡口编码嵌入高维空间，完成二维平面路网到高位空间路网的映射，在高维空间中，卡口之间不再包含复杂的拓扑关系，使用高维相似度可以度量卡口之间在轨迹数据中的角色相似度。最后，使用双向循环神经网络对轨迹矩阵进行双向学习预测，结合前后向信息对轨迹数据进行学习预测。本发明提高了预测效率。

本发明请求保护一种针对交通流无差异性划分和数据稀疏的动态短时交通流预测系统。首先，获取数据源。其次，路口相关性分析。根据空间路口在同一时间周期下得到的短时交通流数据，利用层次聚类，设置距离阈值，度量交通流相似性，加强了预测路口内部相关性。第三，建立模型，根据多维数据处理基础思想和方法，结合时间上的周期特性，同时针对数据稀疏问题，构建短时交通流张量预测模型。第四，预测和分析过程。引入滑动窗口，使张量成为在时间序列上的动态张量流，利用张量分解的数据压缩和维度转换特性，通过对缺失值的不断迭代，优化处理过程，实现动态的短时交通流预测。本发明有效改善了数据稀疏性产生的问题，提高了预测性能。