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設計應用

面向低功耗無線傳感器網絡的智能拓撲控制算法

面向低功耗無線傳感器網絡的智能拓撲控制算法[通信與網絡][通信網絡]

降低無線傳感器節點能耗是當下拓撲算法研究的重點。通過對功率控制型算法進行研究后發現，現有算法忽略多跳中繼區域問題，從而增加節點的能耗。因此提出面向低功耗的智能拓撲控制算法，該算法通過收集各節點功耗反饋信息后形成最大鄰近節點拓撲，遍歷所有鄰近節點后選擇能量消耗最小的路徑。對網絡連通性、節點度和能量消耗等性能指標仿真分析，算法能夠消除不合理的多跳，降低每個節點的最大發射功率，維護全網絡的連通性，理論上具有一定的實際應用價值。

發表于：11/19/2020 10:25:00 AM

基于關聯規則的網絡異常檢測系統設計與實現

基于關聯規則的網絡異常檢測系統設計與實現[通信與網絡][信息安全]

入侵檢測技術是網絡安全防御的核心技術之一。由于網絡承載的帶寬流量日益增多，入侵檢測系統需要提供快速的檢測能力。Snort入侵檢測系統依靠將抓取的數據與規則匹配來判斷是否受到攻擊，因此規則的好壞決定了系統性能的高低。結合數據挖掘技術，設計實現一種基于關聯規則的關聯分析器插件來增強Snort對入侵的識別能力。首先利用Apriori對Snort產生的告警日志進行數據挖掘，搜索隱藏的攻擊模式；然后，將關聯規則轉化為相應的Snort規則。最后，利用SYN Flood攻擊測試規則增強的Snort系統的性能，結果表明，改進后的Snort能夠提高對SYN Flood攻擊的檢測效率。

發表于：11/18/2020 9:02:00 AM

一種六邊形分形寬帶天線的設計

一種六邊形分形寬帶天線的設計[其他][其他]

提出了一款應用于L波段、S波段和C波段的六邊形分形寬帶微帶天線，該天線采用二階六邊形Sierpinski分形結構作為輻射貼片，使用微帶饋電技術進行饋電。通過仿真分析與模型優化，天線的最終尺寸為36 mm×28 mm×1.6 mm，-10 dB阻抗相對帶寬為150.3%(1.10~7.76 GHz)，在1.10 GHz處有最大峰值增益7.80 dB。該天線具有結構簡單、體積小、帶寬大、增益良好的特點，可以適用于各種寬頻帶通信系統中。

發表于：11/18/2020 8:54:00 AM

基于Linux的電力網關的設計與實現

基于Linux的電力網關的設計與實現[通信與網絡][智能電網]

隨著智能電網建設的持續發展，智能用電領域也不斷發展。針對電力行業用戶端的需求，設計了一種基于Linux操作系統的電力網關。該網關采用AM335x作為處理器，運用嵌入式編程實現網關相關功能，將智能電網用戶端電力設備的Modbus協議轉換成MQTT協議，再通過4G模塊將數據轉輸至云平臺。經測試，該電力網關運行穩定高效，實現了傳統有線網絡和無線網絡的數據交互以及遠程控制，滿足了電力行業用戶端的業務需求，同時為后期電力數據分析的數據來源提供了便捷途徑。

發表于：11/18/2020 8:46:00 AM

基于特征生成方法的Android惡意軟件檢測方法

基于特征生成方法的Android惡意軟件檢測方法[測試測量][信息安全]

針對傳統特征工程中需要大量專家經驗和人力的不足，研究了基于特征生成方法的Android惡意軟件檢測方法。基于UC Berkeley的ExploreKit自動特征生成方法，通過對原始特征計算獲得大量候選特征，根據候選特征的元特征預測其性能并進行評估排序，使用貪心算法從中選出能夠提升模型性能的新特征。從APK中提取了敏感API、危險權限等多種特征，在根據信息增益對特征進行篩選后，輸入到特征生成框架中，使用C4.5、SVM和隨機森林等作為分類模型。實驗證明，該方法使錯誤率平均降低了24.6%，準確率達到了96.5%，曲線下面積(Area Under Curve，AUC)達到了0.99。

發表于：11/17/2020 9:24:00 AM

便攜式海水淡化系統設計

便攜式海水淡化系統設計[人工智能][工業自動化]

針對小型漁船在海上缺少電力，難以支撐起大型海水淡化設備的問題，設計一款環保型便攜式海水淡化系統。該系統以智能手機為上位機控制端，以STM32為主控制器的海水淡化系統為下位機，利用太陽能風能發電為系統電能驅動，可實現智能控制設備、無線檢測系統電量，以及GPS定位以防止漁船駛出經濟專屬區，極大地克服了長期喝蒸餾純凈水而造成微量元素缺失等弊端。實踐證明，該系統能有效地降低漁民出海帶淡水量，增加作業時長，提高海船的續航力和自持力等，實現運行效益的最大化。

發表于：11/17/2020 9:10:00 AM

基于改進CapsNet的色素性皮膚病識別的研究

基于改進CapsNet的色素性皮膚病識別的研究[通信與網絡][醫療電子]

皮膚病是醫學上的常見的、多發性疾病，因此皮膚檢測技術越來越受關注。卷積神經網絡是常見的皮膚檢測方法，其模型結構會丟失很多信息。CapsNet(膠囊網絡)是在卷積神經網絡之后的一種新的神經網絡。CapsNet的矢量化特征能夠較好地表達空間關聯性，每一個capsule(膠囊)獨立地服務各自的任務。分析了CapsNet的基本結構和主要算法，改進了網絡模型從而避免過擬合現象發生，試圖基于改進CapsNet針對預處理之后的皮膚圖像進行識別，并與傳統卷積神經網絡的模型作對比。實驗結果表明，使用改進CapsNet對色素性皮膚病進行識別可以有較好的識別效果，并且準確率比傳統方法高出8%～10%。

發表于：11/17/2020 8:59:00 AM

物聯網安全標準及防護模型研究概述

物聯網安全標準及防護模型研究概述[通信與網絡][物聯網]

伴隨物聯網技術與各垂直行業加速融合滲透，物聯網安全重要性日益凸顯。首先對物聯網安全挑戰的新特點進行了總結，分析了物聯網安全威脅，對國內外物聯網安全政策法規、標準發展和安全模型進行了概述，最后對物聯網安全趨勢進行了總結和展望。

發表于：11/16/2020 10:44:00 AM

基于生成對抗網絡合成噪聲的語音增強方法研究

基于生成對抗網絡合成噪聲的語音增強方法研究[通信與網絡][通信網絡]

在語音增強領域，深度神經網絡通過對大量含有不同噪聲的語音以監督學習方式進行訓練建模，從而提升網絡的語音增強能力。然而不同類型噪聲的獲取成本較大，噪聲類型難以全面采集，影響了模型的泛化能力。針對這個問題，提出一種基于生成對抗網絡(Generative Adversarial Networks，GAN)的噪聲數據樣本增強方法，該方法對真實噪聲數據進行學習，根據數據特征合成虛擬噪聲，以此擴充訓練集中噪聲數據的數量和類型。通過實驗驗證，所采用的噪聲合成方法能夠有效擴展訓練集中噪聲來源，增強模型的泛化能力，有效提高語音信號去噪處理后的信噪比和可理解性。

發表于：11/16/2020 9:19:00 AM

移動蜂窩網絡中D2D通信資源分配算法概述

移動蜂窩網絡中D2D通信資源分配算法概述[通信與網絡][通信網絡]

Device-to-Device(D2D)通信是用于通信網絡中臨近設備間直接交換信息的技術。憑借有效提高頻譜利用率、減輕網絡負載、降低通信時延等特性，D2D技術已經成為解決當前高速流量增長和海量設備接入的關鍵技術，其中資源分配作為D2D通信中的重點問題之一，也正受到廣泛的研究和討論。首先對D2D通信技術進行簡介，其次重點介紹D2D通信中資源分配算法的研究現狀，最后總結研究中的重難點問題，提出未來研究方向。

發表于：11/16/2020 9:10:00 AM

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