基于深度学习的安全缺陷报告预测方法实证研究

软件安全问题的发生在大多数情况下会造成非常严重的后果，及早发现安全问题，是预防安全事故的关键手段之一.安全缺陷报告预测可以辅助开发人员及早发现被测软件中潜藏的安全缺陷，从而尽早得以修复.然而，由于安全缺陷在实际项目中的数量较少，而且特征复杂（即安全缺陷类型繁多，不同类型安全缺陷特征差异性较大），这使得手工提取特征相对困难，并随后造成传统机器学习分类算法在安全缺陷报告预测性能方面存在一定的瓶颈.针对该问题，提出基于深度学习的安全缺陷报告预测方法，采用深度文本挖掘模型TextCNN和TextRNN构建安全缺陷报告预测模型；针对安全缺陷报告文本特征，使用skip-grams方式构建词嵌入矩阵，并借助注意力机制对TextRNN模型进行优化.所构建的模型在5个不同规模的安全缺陷报告数据集上展开了大规模实证研究，实证结果表明：深度学习模型在80%的实验案例中都要优于传统机器学习分类算法，性能指标F1-score平均可提升0.258，在最好的情况下甚至可以提升0.535.除此之外，针对安全缺陷报告数据集存在的类不均衡问题，对不同采样方法进行了实证研究，并对结果进行了分析.     

内啮合斜齿轮传动法隙计算的虚拟变位法

提出了虚拟变位的概念,阐述了虚拟变位的基本原理,并通过虚拟变位的方法,导出了内啮合渐开线斜齿圆柱齿轮传动的法隙计算公式,供齿轮传动设计之用。     

进口工程机械液压缸缸筒裂纹的施工现场修复

进口工程机械在使用中因各种意外事故或疲劳损坏,其液压缸的缸筒会出现裂纹,尤以挖掘机、装载机上这种故障出现的次数最多。 进口工程机械的大直径高压液压缸价格昂贵,其缸筒结构大多采用筒头、筒身、筒尾三件组焊而成,筒身为合金钢筒,所有的裂纹均出现在筒身与筒头、筒尾的焊接接缝处。工程机械在工地现场若其液压缸缸筒出现裂纹时,不论是等待采购进口件更换还是将损坏的缸筒送国内有关厂家更换筒身,均需1～2个月时间。如果出故障的机械是工地上的主力设备,则会导致工程施     

基于BP神经网络的人脸识别系统研究

本文设计了一种基于BP神经网络的人脸识别系统,并对其进行了性能分析.该系统首先利用离散小波变换获取包含人脸图像大部分原始信息的低频分量,对图像数据进行降维;再由PCA算法对人脸图像进行主成分特征提取,进一步降低图像数据的处理量;最后使用经过训练后的BP神经网络对待测人脸进行分类识别.详细介绍了离散小波变换、PCA特征提取以及BP神经网络分类设计.通过系统仿真实验与分析发现:人脸特征的提取是该系统的关键;同时,由于人脸灰度信息的统计特征与有监督训练BP神经网络分类器,使该系统只在固定类别,并且光照均匀的人脸识别应用场景中具有较高的识别准确率.因此,很难在复杂环境中应用.     

基于SVM与多数据集的摔倒检测方法研究

摔倒检测系统能够实时监测用户的运动状态,当用户摔倒时,自动发出警报,让用户得到及时的救治。对于摔倒检测方法的研究通常采用自建数据集进行验证实验,然而,数据集的差异影响实验结果的好坏,实验结果无法进行比较,影响实验结果的可信度。文章使用三个基于加速度数据的摔倒检测公开数据集,采用基于运动方向特征及支持向量机(SVM)的方法进行分类实验。分类算法在三个数据集上的实验结果为:Mobi Act数据集的灵敏度与特异性为97.41%和98.10%;t Fall数据集的灵敏度与特异性为96.55%和97.86%;Sis Fall数据集的灵敏度与特异性为98.77%和99.03%。     

Ka波段信号链路非线性效应研究平台的设计

针对毫米波导引头的复杂电磁环境效应实验研究需求,设计并实现了一套Ka波段信号链路非线性效应研究平台。该平台由数学仿真系统和实验测试系统2部分组成,其中数学仿真系统基于SystemVue软件平台设计实现,实验测试系统基于模块化组装的思想设计实现。经测试,该平台可用于开展复杂电磁环境对典型毫米波导引头相关关键信号链路环节的影响效应研究。     

基于传输层特征和统计特征的P2P流量识别

准确识别对等网络(P2P)流量对网络流量控制有着重要意义。针对P2P流量提出一种高准确度的识别方法。该方法通过统计报文首部ASCII码出现的频率,提取出一个256维的统计特征,结合数据流量的传输层特征,使用决策树算法对流量进行分类识别。在识别过程中提出数据分块的思想,提高了识别的正确率并且能够统计P2P流量流经的端口。仿真测试结果表明,该方法可以在多种流量混杂的情况下识别出P2P流量,且具有较高的准确度。     

"产教研"融合的软件测试课程案例库构建

针对软件测试课程案例库构建任务,分析其在案例选择、实践环境搭建和组织教学方面存在的问题,探讨软件测试课程实践环节融合"产业""教学""学术研究"3个维度的教学思想,阐述测试案例库的构建要素以及实践环境搭建方法,最后提出基于案例实践数据的软件测试研究方法。     

锌离子电容器正极材料研究进展

作为新型储能设备,水系锌离子电容器具有高功率密度、大能量密度、长循环寿命和高安全性等优异性能,在民用电子设备和军用电气化武器装备领域具有极高的应用前景,有望成为代替锂离子电池的新一代储能方案。本文系统梳理了活性炭正极材料、碳纳米管正极材料、石墨烯正极材料和生物质碳正极材料等碳基正极材料的储锌能力,总结了MXene正极材料在锌离子电容器领域的研究进展,归纳了过渡金属氧化物正极材料的锌离子储存性能,指出开发高容量、耐高压、耐低温正极材料的必要性与紧迫性。     

基于嵌入超表面的雷达吸波结构带宽拓展方法研究

提出了一种基于嵌入十字形超表面的雷达吸波结构带宽拓展方法,仿真了超表面的十字形参数变化对结构材料吸波性能的影响,通过十字形结构单元的表面电流情况分析了产生共振的原因;仿真和实验结果都表明所设计的超表面嵌入雷达吸波结构后,在16.6 GHz附近增加了一个较大吸收峰,峰值达到了-33.4 dB,在雷达吸波结构材料厚度及面密度基本不变的情况下拓宽了其高频吸波效果。