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一種基于噪聲點鄰域的形態(tài)學濾波算法研究[其他][其他]

以可疑噪聲點為中心構建一定大小的鄰域，對可疑椒噪聲點鄰域進行形態(tài)學閉濾波，對可疑鹽噪聲點鄰域進行形態(tài)學開濾波，并以濾波后的該鄰域中心點的灰度值替換可疑噪聲點的灰度值，而非可疑噪聲點的灰度值保持不變。實驗表明，該方案切實可行，濾波后的圖像具有均方誤差小以及峰值信噪比高等優(yōu)點。其濾波性能相比標準中值濾波算法、形態(tài)開閉組合濾波算法、自適應中值濾波算法等有一定程度的提高。

發(fā)表于：3/22/2021 9:10:00 AM

接觸式輪廓掃描儀系統(tǒng)標定算法[其他][其他]

接觸式輪廓掃描儀其原理是利用編碼器返回的長度序列以及旋轉平臺的旋轉角度來確定被測物體的輪廓坐標，由于檢測鉤的起始點與旋轉平臺中心不重合，導致直接利用所測數(shù)據(jù)繪制出的輪廓不準確。為解決這個誤差，提出一種不需要建立系統(tǒng)的精準誤差模型，而是利用測量尺寸已知的正方形標定板所得到的數(shù)據(jù)去獲取系統(tǒng)參數(shù)，進而對輪廓坐標進行在線標定的方法。通過編程模擬仿真了測量過程，并將獲取到的參數(shù)與理想?yún)?shù)值進行比較，模擬數(shù)據(jù)表明該算法可以使測量誤差控制在0.5 mm以下，角度誤差控制在0.1°以下，符合設備的精度要求，可以快速還原被測圖形的真實輪廓。

發(fā)表于：3/22/2021 9:03:00 AM

基于密集子圖挖掘的刷單團伙識別方法[其他][其他]

隨著電商的不斷發(fā)展，如何發(fā)現(xiàn)刷單賬戶以維護市場秩序是亟待解決的問題。根據(jù)用戶的購買記錄構建用戶關系網(wǎng)絡圖。根據(jù)電商刷單特性，提出通過計算用戶之間的關聯(lián)性來對抗偽裝，并提出了一種密集子圖可疑度量。根據(jù)關聯(lián)性和密集子圖可疑度量，實現(xiàn)了一種針對電商的刷單團伙識別方法。實驗結果表明，在真實的天貓數(shù)據(jù)集上，所提出的方法能有效地捕捉刷單團體, 結果與FRAUDAR算法相近，有較好的識別效果。

發(fā)表于：3/18/2021 5:51:41 PM

1553B總線電路冷備份使用情況下總線端口潛通路分析驗證[其他][其他]

航天系統(tǒng)單位在應用1553B總線電路過程中，為了增加設備單機的可靠性，使用了兩組1553B總線單機，兩組單機總線輸出并聯(lián)在一起，一組單機上電使用，一組單機斷電處于冷備份狀態(tài)，兩組系統(tǒng)互為冷備份，正常工作時，要求互為冷備份的單機不能相互影響。針對該應用詳細介紹了1553B總線電路內(nèi)部總線端口結構，并對冷備份使用情況下總線端口的潛通路問題進行了詳細測試驗證，通過測試數(shù)據(jù)分析，證明了兩組1553B總線電路在冷備份使用情況下是穩(wěn)定可靠的，兩組單機沒有相互影響。

發(fā)表于：3/18/2021 5:46:40 PM

基于區(qū)塊鏈的新能源充電樁共享管理方案[電源技術][智能電網(wǎng)]

近些年在國家大力推進下，新能源充電樁和電動車領域發(fā)展迅猛，但也存在交易信息被泄露、企業(yè)間數(shù)據(jù)難以共享、用戶充電體驗感差等負面情況?；谝陨蠁栴}，提出了一套基于區(qū)塊鏈的新能源充電管理方案，利用區(qū)塊鏈去中心化、數(shù)據(jù)加密等特性，在區(qū)塊鏈底層上利用比特幣、聯(lián)合表征推薦算法等技術，建立聯(lián)盟鏈模塊、充電幣模塊、推薦模塊三個模塊，提出一套基于區(qū)塊鏈的分布式新能源電動車充電管理方案。實踐證明，該方案可以較好地解決上述問題。

發(fā)表于：3/18/2021 5:36:34 PM

基于LoRa的智能電表通信方案設計[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

隨著建設國家智能電網(wǎng)概念的提出，智能電表開始成為人們關注的焦點。為了更加方便、準確、及時地對用戶用電量進行抄讀與管理，實現(xiàn)智能電表的自動化、網(wǎng)絡化，設計了一種基于LoRa的中繼多跳組網(wǎng)協(xié)議，并通過對智能電表和采集器的通信模塊進行新型軟硬件設計，來實現(xiàn)此協(xié)議在智能電表通信方案中的移植和使用，進行智能電表的新型通信方案設計。該方案從通信性能及適用場景出發(fā)，在LoRa通信的基礎上，通過中繼多跳組網(wǎng)協(xié)議進一步提升LoRa通信的性能，實現(xiàn)了高容量、高可靠性的新型通信方案。

發(fā)表于：3/18/2021 5:30:46 PM

改進的深度殘差網(wǎng)絡的混合氣體定量分析方法[其他][其他]

為了有效監(jiān)測室內(nèi)有害氣體，提出了一種改進的深度殘差網(wǎng)絡的室內(nèi)有害氣體定量分析方法。該方法使用殘差網(wǎng)絡來提高深度學習方法學習干擾信號特征的能力，并提高混合氣體定量分析的準確性以及模型的魯棒性。將軟閾值化用作非線性層，并將其嵌入到深度神經(jīng)網(wǎng)絡中，以消除非必要的噪聲特征。該方法結合了深度學習與傳統(tǒng)信號處理降噪算法的優(yōu)點，通過使用具有不同干擾水平的甲醛氣體樣本集進行了驗證，實驗結果表明該模型在有干擾的場景下仍具有較高的準確率。

發(fā)表于：3/18/2021 5:11:31 PM

一種基于改進Mask R-CNN模型的遙感圖像目標識別方法[其他][其他]

目標識別技術作為機器視覺領域的一個重要分支，在各個領域有著重要的應用。鑒于一般的目標識別模型在遙感圖片中表現(xiàn)不佳，另外需要識別的目標數(shù)量較多，尺寸大小不一，因此在經(jīng)典的目標識別Mask R-CNN模型的基礎上，提出了一種融合了通道注意力機制和數(shù)據(jù)增強技術的模型Mask R-CNN模型。在輸入圖片數(shù)據(jù)時，首先通過Random-Batch images操作對數(shù)據(jù)進行增強處理，提高模型對尺寸大小不一的目標識別的準確率；然后提取特征時，將原Mask R-CNN模型中的FPN改進為BiFPN，使提取到的特征能更好體現(xiàn)原本的圖片信息；在最后的Mask階段，增加了通道注意力機制，使得模型更多地得到需要的信息。經(jīng)過實驗表明，此模型在遙感圖像的特殊目標細粒度識別中有良好的表現(xiàn)。對于同一個數(shù)據(jù)集，其評價指標在各個方面都要優(yōu)于其他對比算法。

發(fā)表于：3/18/2021 4:54:08 PM

用于自動視力檢測的手勢識別方法研究[測試測量][其他]

對于自動視力檢測系統(tǒng)，手勢識別是關鍵問題，但是采用傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型識別手勢存在過擬合、計算量大等問題。提出了一種GR-AlexNet模型，對AlexNet網(wǎng)絡模型進行了適應性修改和優(yōu)化：為了加快計算速度，用7×7、5×5、1×1的三個小卷積核替代原來的11×11的大卷積核，并刪除LRN層和一個全連接層；為了減輕過擬合效應，在每次卷積后都加上一個Dropout優(yōu)化。對同一數(shù)據(jù)集分別使用LeNet模型、AlexＮet模型、VGG16模型與GR-AlexＮet模型進行對比實驗。實驗表明GR-AlexＮet模型在識別準確率上較傳統(tǒng)的模型有一定的提高，能抑制過擬合現(xiàn)象，并且具有更快的訓練速度。

發(fā)表于：3/18/2021 4:40:51 PM

國密算法在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全中的應用研究[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全是網(wǎng)絡空間安全的重要組成部分。加強國密算法在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的應用研究，對于提高我國網(wǎng)絡空間安全的防護能力和實現(xiàn)自主化目標具有重大意義。闡述了國密算法在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的應用現(xiàn)狀和存在的挑戰(zhàn)，并基于國密算法設計一種輕量級的身份認證協(xié)議。分析表明，該協(xié)議兩次握手可完成認證，并能夠滿足認證的安全性要求，具有良好的應用價值。

發(fā)表于：3/18/2021 4:30:27 PM