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工業(yè)控制系統(tǒng)安全防護體系研究[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

工業(yè)控制系統(tǒng)(簡稱工控系統(tǒng))廣泛應用于水力、電力、石油、交通、軍工等各個行業(yè)，其安全性和穩(wěn)定性關系著國家關鍵基礎設置的正常運行。隨著工控行業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)、智能制造的推進，工控系統(tǒng)面臨著嚴重的安全威脅。通過分析典型的攻擊方式和現(xiàn)有防護措施的弱點，提出和設計一套縱深的工控系統(tǒng)安全防護體系，并從物理安全、數(shù)據(jù)安全、網(wǎng)絡安全、主機與應用安全、控制安全五個方面分別闡述其技術重點，在可信平臺的基礎之上構(gòu)建安全綜合防護平臺，形成了一套自適應的、閉環(huán)的、可進行自我防御與恢復的安全模型與機制，立體地維護了工控系統(tǒng)的安全，有利于工控系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。

發(fā)表于：1/21/2021 9:18:00 AM

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的智能認知頻譜預測技術研究[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

為了使通信用戶頻譜接入更為有效，增強在時域和空間域的頻譜利用靈活性，首先介紹采用最速下降法進行學習的BP神經(jīng)網(wǎng)絡過程，并對BP神經(jīng)網(wǎng)絡的頻譜預測算法進行數(shù)學建模。通過對一段時期內(nèi)的電磁頻譜狀態(tài)的學習訓練，調(diào)節(jié)參數(shù)使算法模型建立輸入數(shù)據(jù)與輸出結(jié)果之間的認知關系，進而改變BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法自身的結(jié)構(gòu)，優(yōu)化權(quán)值與閾值，最終使得頻譜預測數(shù)據(jù)準確性更接近于實際值，預測誤差變小。

發(fā)表于：1/20/2021 9:24:00 AM

一種智能RFID電子車牌的天線設計方案[其他][汽車電子]

在目前的RFID汽車管理的應用中，其管理方案基本都是在前擋風玻璃上粘貼一個RFID標簽。然而隨著現(xiàn)在帶有加熱絲擋風玻璃的普及，這種安裝方式已經(jīng)不能覆蓋所有車型，標簽安裝在部分汽車上之后根本讀不到?；谶@種現(xiàn)狀，給出了一種新型的天線設計方案，依靠汽車車牌這一交管部門必管控的部件，研發(fā)一種不拆卸車牌即可安裝的新型RFID標簽，可以解決標簽因汽車差異化而導致的標簽讀不到、讀距參差不齊的問題，極大地方便交管部門管理和監(jiān)督社會車輛。

發(fā)表于：1/20/2021 9:16:00 AM

基于UDS協(xié)議的整車VCU固件升級方案[其他][其他]

針對傳統(tǒng)VCU（Vehicle Control Unit）固件升級方法繁雜、協(xié)議不規(guī)范并且升級過程中硬件拆卸易損等問題，提出一種基于UDS（Unified Diagnostic Service）協(xié)議的整車VCU固件升級方案。結(jié)合測試樣車現(xiàn)有電子電氣架構(gòu)，參照ISO14229和ISO15765協(xié)議中的固件升級服務規(guī)范，實現(xiàn)了整車VCU固件升級功能。測試結(jié)果表明，該升級方案能夠準確、穩(wěn)定地實現(xiàn)VCU的固件程序更新，極大方便了后期開發(fā)、測試和維護工作。

發(fā)表于：1/19/2021 7:55:00 PM

基于運動想象的腦電信號特征提取研究[其他][其他]

基于運動想象腦電信號的腦-機接口系統(tǒng)在醫(yī)療領域具有廣闊的應用前景，被應用于運動障礙人士的輔助控制以及腦卒的預后康復。由于運動想象的腦電信號信噪比低、不平穩(wěn)以及差異性顯著，對腦電信號識別帶來負面影響。一個有效的特征提取算法能夠提高腦-機系統(tǒng)的腦電信號識別率。提出一種多通道的腦電信號特征提取方法，將數(shù)據(jù)矩陣分解為基矩陣與系數(shù)矩陣的乘積，以類間離散度做為性能判據(jù)對系數(shù)矩陣進行特征提取，提取可分性更高、維數(shù)更少的特征。結(jié)合腦電信號識別領域常見的分類器在2008年BCI競賽數(shù)據(jù)集上進行驗證，證明所提方法是有效的。

發(fā)表于：1/19/2021 7:39:00 PM

基于MEC的5G虛擬專網(wǎng)在家電企業(yè)應用研究[通信與網(wǎng)絡][5G]

隨著國家提出新基建的要求，未來以數(shù)字基建為核心的“新基建”也為5G網(wǎng)絡及相關應用的建設按下了“快進鍵”，家電制造業(yè)具備工業(yè)制造80%的屬性，因此5G在家電制造領域有著廣泛的應用。針對家電企業(yè)制造低時延生產(chǎn)場景要求，結(jié)合移動邊緣計算（Mobile Edge Computing，MEC）具備使計算/存儲等業(yè)務運營靠近客戶能力的特點，組建5G虛擬專網(wǎng)，有效解決工業(yè)制造企業(yè)信息孤島，促進運營技術（OT）與信息技術（IT）相融合。利用5G結(jié)合移動邊緣計算，為某家電制造企業(yè)打造集終端、平臺、網(wǎng)絡、應用一體化的端到端整體方案，解決高時延問題的同時，保證企業(yè)數(shù)據(jù)安全。

發(fā)表于：1/19/2021 7:33:00 PM

基于殘差結(jié)構(gòu)和幻象模塊的垃圾圖片分類算法[其他][其他]

垃圾圖片分類算法對于垃圾分揀的智能化和自動化具有重要的意義，針對我國垃圾分類現(xiàn)狀，收集制作了小型生活垃圾數(shù)據(jù)集，提出基于殘差結(jié)構(gòu)和幻象模塊的垃圾圖片分類算法。使用幻象模塊代替ResNet18的普通卷積，在不降低網(wǎng)絡性能的同時減少了網(wǎng)絡的參數(shù)量。采用數(shù)據(jù)增強方法擴充訓練數(shù)據(jù)，防止過擬合。實驗結(jié)果表明，改進后網(wǎng)絡的參數(shù)量減少了46%，識別精度提高了1%。

發(fā)表于：1/19/2021 7:21:00 PM

基于注意力與Bi-LSTM混合算法的車企輿情情感分析[其他][其他]

隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，網(wǎng)絡輿情對消費者情感分析和商家營銷策略產(chǎn)生重大影響。如何利用大數(shù)據(jù)技術提高車企輿情情感分析效能，受到文本挖掘研究者廣泛關注。針對傳統(tǒng)RNN在長文本分類中的長期依賴問題，提出了一種注意力機制與Bi-LSTM結(jié)合的混合分類算法（At-Bi-LSTM）。算法利用Bi-LSTM分析車企網(wǎng)絡評論的情感，引入注意力機制計算不同單詞對評論情感的貢獻權(quán)重，降低長文本中無關詞對分類結(jié)果的影響。實驗證明，At-Bi-LSTM算法在車企輿情情感分類上取得了比樸素貝葉斯、SVM、LSTM更好的分類效果。

發(fā)表于：1/19/2021 7:16:00 PM

基于K-Means算法的SSD-Mobilenet模型優(yōu)化研究[其他][其他]

SSD-Mobilenet目標檢測模型是將SSD和Mobilenet進行結(jié)合衍生出的一種輕量化模型，同時具備了兩模型各自的優(yōu)勢，即多尺度檢測和模型輕量化。在原模型中特征提取層使用了人為設置的先驗框，這樣的設置存在一定的主觀性，并不適用于對特定場景下單一類別目標的識別與定位。為解決這一問題，本文提出了使用K-Means算法對目標真實框的寬高比進行聚類分析，提升模型在特定場景下對單一類別目標的檢測能力，規(guī)避了人為設置的主觀先驗性。使用Pascal VOC 2007數(shù)據(jù)集對該模型進行訓練和評估，實驗結(jié)果顯示，模型的mAP值比Fast RCNN提高了4.5%，比Faster RCNN提高了1.5%，比SSD-300提高了3.4%，比YOLOv2提高了2.4%。

發(fā)表于：1/19/2021 7:10:00 PM

基于改進鯨魚算法光伏陣列MPPT的研究[其他][其他]

光伏發(fā)電系統(tǒng)處于局部陰影遮擋時，P-V特性曲線呈現(xiàn)多峰狀態(tài)，傳統(tǒng)的最大功率點追蹤算法已無法追蹤到最大功率點。針對此問題，應用改進鯨魚算法對光伏陣列的最大功率點進行追蹤，改變原算法的收斂因子，由線性遞減改為余弦形式的非線性遞減，平衡全局搜索和局部搜索的能力，且加入同步余弦形式的慣性權(quán)重，提高尋優(yōu)精度，加快搜索速度。在MATLAB/Simulink中建立仿真模型，并在不同控制狀態(tài)下模擬不同環(huán)境進行仿真、分析、對比，驗證改進鯨魚算法的高效性和實時性。

發(fā)表于：1/19/2021 7:01:00 PM