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獅群優(yōu)化核極限學(xué)習(xí)機的分類算法[其他][其他]

在核極限學(xué)習(xí)機(Kernel Based Extreme Learning Machine，KELM)分類應(yīng)用的基礎(chǔ)上，結(jié)合獅群算法(Loin Swarm Optimization，LSO)強全局尋優(yōu)能力與收斂快的特性，提出一種LSO優(yōu)化KELM算法。將測試準確率作為LSO優(yōu)化KELM的適應(yīng)度函數(shù)，根據(jù)移動位置獲取最優(yōu)適應(yīng)度值進行數(shù)據(jù)分類測試的評價標準。采用UCI數(shù)據(jù)集仿真測試，實驗結(jié)果表明，較KELM分類，LSO優(yōu)化KELM可獲得更優(yōu)的分類準確率；較麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm，SSA)優(yōu)化KELM，LSO優(yōu)化KELM收斂速度快，分類性能更優(yōu)。

發(fā)表于：2/10/2022

未來網(wǎng)絡(luò)信息體系密碼技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

網(wǎng)絡(luò)空間戰(zhàn)略意義日益突出，人工智能、邊緣計算、動態(tài)重構(gòu)等技術(shù)廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)空間，未來網(wǎng)絡(luò)信息體系在引入新興技術(shù)的同時也面臨新型威脅和攻擊風(fēng)險。圍繞未來網(wǎng)絡(luò)信息體系多域融合、泛在感知、智慧化、服務(wù)定制和內(nèi)生安全的特點，進行安全保密需求分析和安全威脅與風(fēng)險分析，設(shè)計了一種包括密碼軟硬件平臺技術(shù)、密碼算法和協(xié)議、密碼應(yīng)用和安全目標，層次化的且面向未來網(wǎng)絡(luò)信息體系的密碼體系結(jié)構(gòu)。

發(fā)表于：2/10/2022

基于VR+AR技術(shù)的電纜接頭制作虛擬培訓(xùn)系統(tǒng)設(shè)計[其他][其他]

設(shè)計了一種基于VR+AR技術(shù)的電纜接頭制作虛擬培訓(xùn)系統(tǒng)。首先通過VR虛擬現(xiàn)實和AR增強現(xiàn)實技術(shù)模擬電纜接頭制作場景，并在場景中添加電纜接頭組件和工具箱供制作人員操作和使用；其次通過深度學(xué)習(xí)方法捕捉和識別制作人員手部動作,并與標準動作進行對比來判別其動作規(guī)范性，從而可以對受訓(xùn)人員進行考核，完成反饋互動。整個系統(tǒng)包括理論學(xué)習(xí)、電纜接頭制作模擬、故障檢修、考核評估四部分。利用VR及AR技術(shù)所創(chuàng)造出的模擬環(huán)境高度還原電力作業(yè)現(xiàn)場，可以使工作人員在不存在任何危險的狀態(tài)下完成訓(xùn)練，降低了風(fēng)險，提高了培訓(xùn)效率，同時還能提高作業(yè)人員動作標準化程度。

發(fā)表于：2/10/2022

基于GAMP的實時PPP軟件實現(xiàn)及性能分析[其他][其他]

針對GAMP精密單點定位解算軟件現(xiàn)階段無法進行實時定位解算的問題，分析和研究了軟件中事后精密單點定位算法的原理和流程，對比實時及事后精密單點定位數(shù)據(jù)來源和處理方式的不同，結(jié)合現(xiàn)有的實時數(shù)據(jù)處理軟件的處理方式，在GAMP的基礎(chǔ)上增加了實時數(shù)據(jù)流接收及預(yù)處理模塊，同時將衛(wèi)星精密軌道及鐘差的來源從事后精密星歷文件轉(zhuǎn)向廣播星歷結(jié)合實時改正數(shù)的方式。分別通過網(wǎng)絡(luò)接收四測站衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)以及UBLOX-F9T模塊接收數(shù)據(jù)進行實時精密單點定位可以發(fā)現(xiàn)，靜態(tài)實時精密單點定位精度可達厘米級，動態(tài)可達分米級，滿足了實時定位解算需求。

發(fā)表于：2/10/2022

基于聯(lián)盟博弈的D2D網(wǎng)絡(luò)資源分配算法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

無線網(wǎng)絡(luò)中用戶數(shù)激增使得現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)面臨巨大挑戰(zhàn)，如何有效提升系統(tǒng)容量是當前亟待解決的問題。作為5G發(fā)展中的關(guān)鍵技術(shù),終端直連(Device-to-Device，D2D)通信和稀疏碼多址(Sparse Code Multiple Access，SCMA)技術(shù)憑借在增大系統(tǒng)容量上的優(yōu)越性受到了廣泛研究。針對SCMA系統(tǒng)中D2D通信的資源分配問題，以最大化系統(tǒng)吞吐量并保證用戶最低門限速率為目標，將其建模為聯(lián)盟博弈進行求解。由于傳統(tǒng)的聯(lián)盟博弈算法存在復(fù)雜度高、收斂速度慢等問題，提出建立優(yōu)先級指導(dǎo)聯(lián)盟初始化及形成過程，從而減少算法迭代次數(shù)，降低系統(tǒng)復(fù)雜度。最后，通過仿真驗證了算法的可行性。

發(fā)表于：2/10/2022

面向針對性攻擊的SDVN控制層魯棒性方案[通信與網(wǎng)絡(luò)][汽車電子]

將軟件定義網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于車聯(lián)網(wǎng)能顯著提升其性能，但該方法也面臨傳統(tǒng)SDN要應(yīng)對的安全問題。基于軟件定義車聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)中控制平面可能面臨的針對性節(jié)點攻擊問題，提出一種魯棒的控制器放置方法。該方法結(jié)合傳統(tǒng)的SDN控制平面部署問題，首先將控制平面魯棒性問題建模為交換機與控制器的連通冗余性問題，提升交換機在極端情形下與控制器的連通性；其次設(shè)計一個魯棒性指標，以衡量控制平面魯棒性。仿真結(jié)果表明，該方法的魯棒性要優(yōu)于基于時延可靠性的部署方案。

發(fā)表于：2/10/2022

基于FPGA的高精度S型熱電偶溫度測量系統(tǒng)設(shè)計[其他][其他]

針對傳統(tǒng)的多通道S型熱電偶測溫系統(tǒng)測量精度低、各通道精度相差較大的問題，提出了一種以FPGA為核心的高精度S型熱電偶測溫系統(tǒng)。系統(tǒng)以FPGA為核心控制器，采用模塊化設(shè)計，利用AD590溫度傳感器對S型熱電偶進行冷端補償。采用多通道采集、單通道調(diào)理的設(shè)計方法以改善由于元器件差異引起的各通道精度相差較大的情況。同時選用高精度ADC將采集的溫度模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號傳輸?shù)缴衔粰C顯示，上位機通過查表法準確定位溫度值，提高測溫精度。經(jīng)過多次試驗驗證，該測溫系統(tǒng)溫度采集精度優(yōu)于0.2%F.S.。目前該系統(tǒng)已經(jīng)應(yīng)用到工程實踐中，為多通道S型熱電偶測溫系統(tǒng)設(shè)計提供了有效、可靠的手段。

發(fā)表于：2/10/2022

大范圍遠距離分布式爆炸聲波測試系統(tǒng)[其他][其他]

針對爆炸場遠場聲波信號特性測試，提出一種基于北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)和LoRa無線通信技術(shù)的大范圍遠距離分布式爆炸聲波測試系統(tǒng)。該系統(tǒng)以FPGA為核心控制器，利用存儲測試技術(shù)實現(xiàn)了爆炸聲波信號的采集存儲；利用北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的授時、定位功能，實現(xiàn)了遠距離分布式測量中的時間同步和節(jié)點定位；利用LoRa的線性擴頻調(diào)制技術(shù)，組建了大范圍、遠距離、低功耗的分布式傳感網(wǎng)絡(luò)。實驗結(jié)果表明，此分布式測試系統(tǒng)在獲取有效數(shù)據(jù)的同時實現(xiàn)了100 ns的時間同步和2 m的定位精度以及2 km的大范圍網(wǎng)絡(luò)覆蓋。

發(fā)表于：2/10/2022

環(huán)境自適應(yīng)灰度循跡傳感器設(shè)計[其他][其他]

針對灰度循跡傳感器在環(huán)境光照發(fā)生變化時不能自動適應(yīng)調(diào)節(jié)基準電壓的問題，設(shè)計了一種新型灰度循跡傳感器。該傳感器將微處理器與傳統(tǒng)灰度循跡傳感器電路進行結(jié)合。微處理器對多路傳統(tǒng)灰度傳感器電路采集到的檢測電壓信號進行融合計算，得到該環(huán)境光照下最優(yōu)基準電壓，以解決傳統(tǒng)灰度循跡傳感器基準電壓無法自適應(yīng)環(huán)境光照，存在循跡誤判的問題。實驗表明，該傳感器設(shè)計方案提高了灰度循跡傳感器循跡準確性，提高了傳統(tǒng)灰度循跡傳感器環(huán)境適應(yīng)性。

發(fā)表于：2/10/2022

一種高速施密特觸發(fā)器的設(shè)計[其他][其他]

在數(shù)字隔離器系統(tǒng)中，因為存在電路寄生效應(yīng)和隨機噪聲，數(shù)字信號的波形會發(fā)生嚴重畸變。針對該問題，提出了一種電壓—電流模式高速施密特觸發(fā)器，該電路能有效還原信號的波形。電路主體結(jié)構(gòu)采用電流放大器和跨導(dǎo)運算放大器相結(jié)合，在輸入高速數(shù)據(jù)時，電流放大器提供了快速的前饋通路來增加比較器的響應(yīng)速度，實現(xiàn)施密特觸發(fā)器的高速翻轉(zhuǎn)。設(shè)計采用GF_0.18 μm_BCD工藝，在電源電壓5 V的條件下，可實現(xiàn)500 MHz高速信號的整形，信號的傳輸延時為652 ps。

發(fā)表于：2/10/2022

一種新型自毀芯片監(jiān)測和執(zhí)行電路的設(shè)計[其他][其他]

針對當前自毀技術(shù)中，自毀監(jiān)測方式單一且自毀執(zhí)行較長和自毀不徹底、不穩(wěn)定導(dǎo)致自毀成功率較低的問題，設(shè)計了一種同時具備自毀實時監(jiān)測和執(zhí)行的電路系統(tǒng)。該電路系統(tǒng)設(shè)計了封裝拆卸和上電時序兩種自毀監(jiān)測方式，使自毀監(jiān)測的方式更加多樣，提高結(jié)果的準確性。同時利用MOS管作為開關(guān)特性，來減少自毀執(zhí)行的時間。實驗結(jié)果表明，該電路系統(tǒng)在3.3 V的供電電壓且鉭電容存儲電壓為20 V時，可以通過自毀監(jiān)測電路對工作芯片進行實時的監(jiān)測，同時經(jīng)過測試表明，從監(jiān)測到自毀信號到自毀執(zhí)行開始，需要時間為0.28 ms。

發(fā)表于：2/10/2022

基于雙向GRU模型的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測的研究[其他][其他]

當前使用門控循環(huán)單元(Gated Recurrent Units，GRU)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行流量預(yù)測時，普遍存在滯后性以及預(yù)測準確性不高的問題，因此提出一種改進的GRU模型進行流量預(yù)測的方法。首先基于GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出一種雙向GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)堆疊的網(wǎng)絡(luò)模型，適用于流量特征、時間特征、事件特征等多維向量的輸入；同時為解決部分時間段準確度不高的問題，將訓(xùn)練樣本進行日期分類，針對每一類日期生成單獨的網(wǎng)絡(luò)模型，能大幅提升預(yù)測的準確度以及改善預(yù)測的滯后性。最后，為了提升流量峰值的預(yù)測準確度，采用樣本的再平衡手段以及自定義損失函數(shù)，實驗結(jié)果表明，能較好地達成預(yù)期目標。

發(fā)表于：2/10/2022

基于深度殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的博彩網(wǎng)頁識別算法設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

互聯(lián)網(wǎng)對人民群眾的生活和工作產(chǎn)生了重要影響，然而網(wǎng)絡(luò)空間中隱藏著大量有害的博彩網(wǎng)站或賭博網(wǎng)站，很容易給網(wǎng)民造成損失和困擾，甚至可能擾亂社會秩序，因而研究對此類網(wǎng)站進行高效識別的方法具有重要意義。提出利用深度殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決博彩類網(wǎng)頁識別問題，基于深度殘差網(wǎng)絡(luò)的原理設(shè)計了算法GamblingRec。經(jīng)驗證，算法準確率達到了95.16%,正樣本召回率為93.21%，表明基于深度殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法能夠用于博彩類網(wǎng)頁識別，并能達到較高的識別性能。

發(fā)表于：2/10/2022

6G研究應(yīng)該未雨綢繆[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

由于 5G 還處于開發(fā)和部署階段，現(xiàn)在規(guī)劃新一代無線通信技術(shù)似乎還為時過早。實現(xiàn)無處不在的 6G 在技術(shù)、監(jiān)管、地域和教育等方面還有重重挑戰(zhàn)。然而，考慮到當前一代技術(shù)設(shè)定的宏偉目標，現(xiàn)在就開始準備應(yīng)對這些挑戰(zhàn)并非操之過急。

發(fā)表于：2/9/2022

數(shù)字化轉(zhuǎn)型下的企業(yè)人力資源信息系統(tǒng)研究[其他][其他]

介紹了企業(yè)人力資源信息系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀，指出了數(shù)字化轉(zhuǎn)型下人力資源信息系統(tǒng)現(xiàn)階段存在的不足和未來發(fā)展趨勢，并結(jié)合當下企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求，提出了一套數(shù)據(jù)驅(qū)動的人力資源信息系統(tǒng)架構(gòu)，并具體闡明了架構(gòu)中每一層的技術(shù)實現(xiàn)方式，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中人力資源信息系統(tǒng)建設(shè)提供了可靠的系統(tǒng)架構(gòu)基礎(chǔ)。

發(fā)表于：2/9/2022