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一種基于UKF的SOC估算方法[其他][汽車電子]

隨著新能源汽車市場規(guī)模的增長，電池管理系統(tǒng)(Battery Management Systems，BMS)的市場需求也進一步擴大。作為保障電池安全及延長電池壽命的BMS而言，動力鋰電池組的荷電狀態(tài)(State of Charge，SOC)估算是BMS研究的重點。在研究了安時積分法估算SOC時受SOC初始值影響較大，且具有累積誤差的問題，以及擴展卡爾曼濾波算法(EKF)估算SOC時收斂較慢的基礎上，采用二階RC等效電路模型對鋰電池進行建模分析，針對鋰電池各參數(shù)受SOC變化的影響，引進無跡卡爾曼濾波(UKF)算法，給出了鋰電池的SOC仿真實驗。實驗結(jié)果表明，該種基于UKF的估算方法對SOC的估算更準確，誤差更小且收斂速度快，對傳統(tǒng)采用定值電池參數(shù)BMS的改進具有重要意義。

發(fā)表于：12/15/2020

基于GWO-SVM算法的物聯(lián)網(wǎng)入侵檢測研究[其他][物聯(lián)網(wǎng)]

物聯(lián)網(wǎng)時代悄然而至，然而物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在給人們帶來方便的同時，其安全問題也日趨突出。針對物聯(lián)網(wǎng)存在的網(wǎng)絡入侵安全問題，提出GWO-SVM算法實現(xiàn)網(wǎng)絡入侵檢測?；依莾?yōu)化算法(GWO)具有收斂速度快、全局搜索能力強等優(yōu)點，將GWO用于優(yōu)化支持向量機(SVM)的參數(shù)選擇，有助于提升分類模型的準確率。同時通過調(diào)整適應度值函數(shù)，避免分類模型過擬合。在UNSW-NB15數(shù)據(jù)集上，將GWO-SVM分類算法與SVM、PSO-SVM、GA-SVM分類算法進行對比，實驗結(jié)果表明，GWO-SVM算法具有更高的分類準確率和性能，適用于物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的網(wǎng)絡入侵檢測。

發(fā)表于：12/15/2020

云計算中心運維數(shù)據(jù)可視化研究[通信與網(wǎng)絡][數(shù)據(jù)中心]

針對云計算中心運維數(shù)據(jù)分散、可視化程度低等問題，提出了建設基于InfluxDB和Grafana的云計算中心運維指標可視化平臺。該平臺從多個維度對運維數(shù)據(jù)進行展示，使用戶能夠全面了解云計算中心運行情況，提高運維管理工作的效率。

發(fā)表于：12/15/2020

油田工業(yè)控制系統(tǒng)網(wǎng)絡安全解決方案研究[通信與網(wǎng)絡][安防電子]

工業(yè)控制系統(tǒng)現(xiàn)已廣泛應用在油田行業(yè)，隨著兩化融合、智慧油田建設進程的加速，油田工控網(wǎng)絡從相對封閉到趨于開放，工控系統(tǒng)的脆弱性和外部威脅被進一步放大，嚴重影響著國家油田行業(yè)的安全生產(chǎn)、穩(wěn)定運營。從油田工控實際需求出發(fā)，依據(jù)工業(yè)控制系統(tǒng)等級保護擴展要求，結(jié)合油田工業(yè)控制系統(tǒng)協(xié)議多樣、設備可靠性要求高、安全機制不能影響實時性等特點，從安全通信網(wǎng)絡、安全區(qū)域邊界、安全計算環(huán)境、安全管理中心等方面著手，研究貼合油田行業(yè)特征的工控網(wǎng)絡安全解決方案。

發(fā)表于：12/15/2020

淺談信息系統(tǒng)安全集成服務能力建設[通信與網(wǎng)絡][安防電子]

網(wǎng)絡安全已是國家戰(zhàn)略。從事信息系統(tǒng)安全集成服務企業(yè)的服務能力，對于信息系統(tǒng)建設具有重要的影響。安全集成服務認證作為一項自愿性認證受到廣大IT企業(yè)的認可。在從事安全集成服務認證審核中，發(fā)現(xiàn)依然存在一些共性方面的問題。剖析安全集成服務內(nèi)涵，總結(jié)分析企業(yè)在安全集成服務能力方面存在的問題及產(chǎn)生問題的主要原因，對于企業(yè)安全集成服務能力提升提出一些建議。

發(fā)表于：12/15/2020

基于控制圖的有軌電車能耗分析方法研究 [其他][智能交通]

針對傳統(tǒng)的有軌電車能耗分析方法缺少對異常數(shù)據(jù)的判斷分析，難以有效發(fā)現(xiàn)能耗數(shù)據(jù)特點以及各數(shù)據(jù)之間潛在關(guān)系等問題，提出結(jié)合控制圖與灰關(guān)聯(lián)分析法的有軌電車能耗分析集成方法。利用控制圖對能耗數(shù)據(jù)波動情況進行分析，并結(jié)合灰關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分析算法對影響能耗數(shù)據(jù)因素進行分析，通過利用已開通運營的廣州有軌電車能耗數(shù)據(jù)進行仿真實驗，實驗結(jié)果表明有軌電車能耗分析法能夠更好地對各項能耗數(shù)據(jù)波動情況進行監(jiān)測，實現(xiàn)對能耗異常數(shù)據(jù)識別、找出影響能耗的相關(guān)因素，為有軌電車系統(tǒng)節(jié)能提供輔助決策，可為已運營的有軌電車系統(tǒng)能耗數(shù)據(jù)分析提供一定參考。

發(fā)表于：12/15/2020

立方攻擊研究進展[其他][其他]

立方攻擊是一種新型的代數(shù)分析方法，剛提出時對密碼算法的分析效果并不理想。但是在引入多重集合可分性、可分路徑的概念之后，立方攻擊的過程轉(zhuǎn)化為求解混合整數(shù)線性規(guī)劃問題,再使用數(shù)學軟件進行計算，大大提高了其分析能力。梳理了立方攻擊的技術(shù)脈絡，論述了其最新進展，給出了立方攻擊亟待解決的研究問題，這將有助于掌握立方攻擊的最新技術(shù)，便于開展對分組密碼、序列密碼和哈希函數(shù)等密碼算法的分析工作。

發(fā)表于：12/15/2020

具有關(guān)系敏感嵌入的知識庫錯誤檢測[人工智能][其他]

準確性與質(zhì)量對于知識庫而言尤為重要，盡管已經(jīng)有很多關(guān)于知識庫不完整性的研究，但是很少有工作者考慮到對于知識庫存在的錯誤進行檢測，按照傳統(tǒng)方法通常無法有效捕捉知識庫中錯誤事實內(nèi)在相關(guān)性。本文提出了一種知識庫具有關(guān)系敏感嵌入式方法NSIL，以獲取知識庫各關(guān)系之間的相關(guān)性，從而檢查出知識庫中的錯誤，以此提高知識庫的準確性與質(zhì)量。該方法分為相關(guān)性處理和錯誤檢測兩階段。在相關(guān)性處理階段，使用NSIL的相關(guān)函數(shù)以分值形式獲取各關(guān)系之間的相關(guān)度；在錯誤檢測階段，基于相關(guān)度分值進行錯誤檢測，對于缺失主體或客體的三元組進行缺失成分預測。最后在知識庫之一Freebase生成的基準數(shù)據(jù)集“FB15K”上進行了廣泛驗證，證明了該方法在知識庫錯誤知識檢測方面有著很高的性能。

發(fā)表于：12/15/2020

基于FPGA的高精度信號發(fā)生器[模擬設計][其他]

在當代許多電子信息系統(tǒng)中，信號源的性能參數(shù)往往對系統(tǒng)的功能起著決定性作用。采用直接數(shù)字頻率合成技術(shù)（Direct Digital Synthesize，DDS），基于現(xiàn)場可編程門陣列（FieldProgrammable Gate Array，F(xiàn)PGA）設計了能同時輸出4路信號的高精度信號發(fā)生器。同時依靠串口通信的方式，通過PC端的控制界面實時調(diào)節(jié)系統(tǒng)輸出信號的頻率、相位和死區(qū)時間。

發(fā)表于：12/15/2020

基于交點的新層次聚類算法[人工智能][其他]

介紹了一種新的分層聚類算法，該聚類算法的主要目的是利用交點提供更好的聚類質(zhì)量和更高的準確性。為了驗證該聚類算法，對基準數(shù)據(jù)集進行了幾次實驗，并與其他五種廣泛使用的聚類算法進行對比。使用純度作為外部標準來評估聚類算法的性能，并計算了由聚類算法得出的每個聚類的緊密度，以評估聚類算法的有效性。實驗結(jié)果表明，在大多數(shù)情況下，該算法的錯誤率低于研究中使用的其他聚類算法。

發(fā)表于：12/15/2020

16線POTS ONT硬件設計[模擬設計][其他]

光網(wǎng)絡設備（Optical Network Terminal,ONT）是XPON網(wǎng)絡接入方案中的產(chǎn)品，是一種應用在用戶端的光網(wǎng)絡終端，有GPON和EPON。介紹以PON ONU SOC為主控芯片的16線POTS ONT的硬件設計及遇到的問題以及如何解決這些問題。此設計是一款基于GPON（ITU-T G.984）標準并支持以太網(wǎng)和語音接口的ONT，適用于北美市場，滿足NEBS1標準。本設計的特點是有16線的語音用戶接口和1個GE的接口，上聯(lián)是GPON，支持Dying Gasp且功耗低。

發(fā)表于：12/15/2020

基于圖卷積網(wǎng)格自編碼器的網(wǎng)格參數(shù)化[人工智能][通信網(wǎng)絡]

網(wǎng)格參數(shù)化作為數(shù)字幾何處理的基本工具，在游戲娛樂、工程設計、仿真模擬等多種領(lǐng)域有著廣泛的應用背景。傳統(tǒng)的網(wǎng)格參數(shù)化方法大多通過求解線性系統(tǒng)或者非線性系統(tǒng)獲得結(jié)果，存在著求解速度慢、不夠魯棒的問題。提出了一個基于圖卷積網(wǎng)格自編碼器的網(wǎng)格參數(shù)化模型，采用了圖卷積網(wǎng)格自編碼器的編碼部分與自行構(gòu)建的參數(shù)化解碼部分結(jié)合的方式生成網(wǎng)絡，使用一類人臉網(wǎng)格數(shù)據(jù)集作為網(wǎng)絡訓練數(shù)據(jù)，并與傳統(tǒng)優(yōu)化算法進行對比。結(jié)果表明，使用建立的網(wǎng)格參數(shù)化模型，在保證參數(shù)化效果的同時，獲得參數(shù)化結(jié)果的速度比SLIM(Scalable Locally Injective Mappings，SLIM)算法快68%，比PP(Progressive Parameterizations)算法快約4倍。

發(fā)表于：12/15/2020

微型仿生撲翼飛行器研究綜述[人工智能][航空航天]

基于仿生學原理的撲翼飛行器因質(zhì)量輕、體積小、靈活性好、隱蔽性高等優(yōu)點在軍事和民用領(lǐng)域應用廣泛，實現(xiàn)撲翼飛行器的微型化是未來發(fā)展方向。首先介紹了微型仿生撲翼飛行器的概念和特點，分析了研究背景和國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及成果，在此基礎上，就實現(xiàn)微型仿生撲翼飛行器需要解決的關(guān)鍵技術(shù)和難題進行了討論，最后對我國微型仿生撲翼飛行器的應用前景作出展望。

發(fā)表于：12/15/2020

用戶行為仿真的部署與調(diào)度問題研究[其他][其他]

近年來，網(wǎng)絡空間對抗形勢日趨嚴峻，網(wǎng)絡攻擊技術(shù)更是日益復雜。但對網(wǎng)絡攻擊技術(shù)的測試不能在現(xiàn)實的網(wǎng)絡環(huán)境中進行，對此，網(wǎng)絡靶場技術(shù)成為近年來關(guān)注的一個熱點。為在網(wǎng)絡靶場中高逼真地模擬現(xiàn)實網(wǎng)絡，大規(guī)模用戶行為仿真技術(shù)至關(guān)重要。研究了如何在有限的資源條件下，通過虛擬化容器技術(shù)，實現(xiàn)大規(guī)模的用戶行為仿真，并實現(xiàn)其部署和調(diào)度問題。

發(fā)表于：12/15/2020

Raw格式巖心圖像超分辨率重建[人工智能][其他]

在巖心面陣相機開發(fā)中，可以使用基于學習的超分辨率技術(shù)來提升巖心圖像的分辨率。針對現(xiàn)有超分辨率技術(shù)在重建巖心圖像時存在的細節(jié)模糊或色彩偏差等問題，提出了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的Raw格式巖心圖像超分辨率重建算法。首先，模擬相機圖像處理器的線性處理部分合成線性圖像數(shù)據(jù)集；然后，通過一個雙層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，分別訓練高低分辨率圖像之間的紋理、色彩映射關(guān)系；最后，用重建出的線性高分辨率圖像模擬相機圖像處理器的非線性處理部分，獲得紋理清晰且色彩逼真的巖心重建圖像。實驗結(jié)果表明，本文提出的重建算法提升了巖心圖像的重建效果。

發(fā)表于：12/15/2020