基于混合加密算法的通信网络密文防丢失传输系统设计

传统的通信网络传输系统性能较差,造成用户信息传输准确率较低等问题。为此,设计基于混合加密算法的通信网络密文防丢失传输系统。首先,在硬件平台搭建成功的基础上对加密终端的基带芯片进行选择,并将对称加密算法中的分组密码进行计算,建立RAS密码体制对传输系统进行混合加密,从而实现用户信息数据的防丢失传输。实验结果表明,设计的传输系统信息传输准确率与传统的通信网络传输系统相比具有明显提升,有效避免了用户重要数据信息的丢失。     

基于哈希锁定的网络传输异常序列监测仿真

为有效提升传统网络传输异常序列监测方法的处理效率,提出基于哈希锁定的网络传输异常序列监测方法。利用随机投影的哈希函数将高维空间数据转换为低维空间数据,并利用网络传输序列的多元数量值函数,组建网络传输结构模型。对网络传输结构模型进行流量时频采样以及时间序列分析,结合FIR滤波器对其进行流量抗干扰处理,通过高阶累计的振荡衰减,对输出的滤波数据进行特征搜索及提取,实现基于哈希锁定的网络传输异常序列监测。仿真结果表明,所提方法具有较强的抗干扰性,并且能够确保网络的稳定运行。     

基于深度学习的秀丽隐杆线虫显微图像分割方法

利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。     

考虑多时间尺度电力交易市场下的配电网最大供电能力模型

为研究多时间尺度电力交易下配电网的最大供电能力,首先从中长期+现货交易模式入手,将多时间尺度下的交易转变为单时间尺度交易;其次,建立考虑多时间尺度电力交易市场下的配电网最大供电能力双层模型,并运用原始对偶内点法和改进的重复潮流算法求解;最后通过算例,对中长期+现货交易模式下的配电网最大供电能力进行计算分析。结果表明,考虑多尺度电力交易下的配电网最大供电能力得到了提升,且随着现货交易的深入,提升得越明显。研究成果可为电力市场环境下提升配电网最大供电能力提供参考。     

发夹式换热器管束流致振动数值模拟研究

运用计算流体力学方法,采用ANSYS CFX软件对发夹式换热器的壳侧流场进行了三维数值模拟。流场计算中采用多孔介质模型对管束区域进行简化,分析了壳侧流场的速度分布,结果表明:直管段部分的流体湍流强度大于弯管段,且外层管束所在区域为高流速区,受流体冲刷严重。结合流场信息,通过功率谱生成随机激振力,采用ABAQUS软件模拟计算了湍流激振下管束的振动响应,结果显示管束的面外均方根位移远大于面内位移,且弯管部分的振动位移最大。该研究结果可为发夹式换热器的性能分析和优化设计提供参考和依据。     

一种5G分布式联合传输策略研究

在5G超密集网络UDN部署的低功率节点覆盖下,小区覆盖重叠严重导致了小区间存在较大的同层干扰,由用户话务在时间和空间上分布不均匀而产生的小区负载不均衡造成了小区网络资源的严重浪费,小区用户体验大幅度降低。基于5G网络和TDD-CoMP技术的新特征,构建了一种以用户为中心的5G分布式联合传输模型,对模型中的干扰、功耗以及速率解决方案进行了分析,最后得出一种可有效降低系统能耗,提升用户整体的速率的5G分布式联合传输策略研究方案。