基于TrueTime的无线传感器网络仿真

针对智能家居环境监测系统,设计了ZigBee超低功耗无线传感器网络节点。为了测试所设计的节点在节点数目较多的网络环境中的数据传输情况,采用MATLAB7.0的TrueTmie工具箱,根据实际设计的节点参数,设计了具有较多节点的ZigBee无线传感器网络仿真模型,并进行了仿真试验。仿真试验结果表明,所设计的节点在节点较多的网络环境中能够稳定运行。     

一种面向类别不平衡SSL VPN加密流量识别方法

传统方法在处理不平衡的海量高维数据时存在特征提取困难、检测率低的问题。对此，提出一种先使用基于遗传染色体理论的数据合成过采样技术(NEDIL)平衡原始数据集，再利用基于注意力机制的双向GRU网络流量识别模型识别SSL VPN流量的方法。不仅解决了样本不平衡造成的模型拟合问题，同时能够增强关键特征的区分度，解决一般识别模型无法区分时间序列数据重要程度的差异性的问题。对比实验结果表明，该方法在公开的流量数据集上取得了比当前典型方法更好的识别精度，实现了整体高于92%的应用识别准确度。     

133Xe气体放射性浓度的绝对测定

本文描述了133Xe放射性气体源的制备和测量系统,研究了内充气正比计数管绝对测量133Xe放射性活度的方法和技术.扣除放射性杂质后,用长度补偿法确定了参考时刻下所测133Xe源的放射性浓度为42.86(1±0.82%)Bq/mL.     

改进的RED队列管理算法：RED-r

为了避免RED缺陷,提出一种改进的RED算法——RED-r。该算法采用二次圆函数来计算丢包概率,减少了RED的设置参数,实现了在网络大延时和小延时时的队列稳定,且在小延时能获得比PID队列更平滑的效果。NS2仿真验证了RED-r算法的有效性。     

示教机械臂姿态解算改进方法仿真研究

在示教机械臂姿态解算精度优化的研究中,针对使用单组传感器进行数据融合,姿态解算的传统方法中存在的精度低,稳定性差的问题,设计了一种组合MEMS传感器的姿态解算方法。将六组传感器安装于载体坐标系三个轴上,分别测量两组传感器数据。以传感器量测数据与四元数估计数据的向量积代替姿态角误差作为互补滤波器的输入量,分别利用模糊控制器和PI控制器,根据互补滤波原理调节陀螺仪输出量。通过拓展卡尔曼滤波器进行姿态估计,得到更精确的四元数,进而转化为姿态角。仿真结果表明,在静态和动态情况下,多组传感器组合调节后的姿态角数据相比单组传感器PI调节在姿态角精度和系统稳定性上有进一步提高。     

~(87)Kr γ射线发射几率的重新测定

在以往87Kr的测量实验中,壁效应校正和HPGe探测器效率刻度结果不确定度均较大。本工作针对存在的问题,改进了实验装置,准确进行了壁效应校正,用长度补偿法测得了放射性活度浓度为100.87(1±0.86%)Bq/mL;重新设计加工了能准确标定HPGe探测器效率的源盒,测得87Kr402.6keVγ射线的发射几率为49.46%(1±1.9%)。     

基于离散滑模原理的位置伺服系统模糊控制器设计

针对位置伺服系统,根据离散滑模控制的原理和模糊控制理论,设计了一种新型离散滑模控制器,以指令信号的前馈作为平均控制,采用模糊推理来调节开关控制的幅度,有效地削弱了系统的“抖振”。实验研究表明,由控制器构成的位置伺服系统,能很好地实现对指令信号的跟踪,具有较强的抗参数摄动和抗干扰能力,表现出良好的控制性能。     

基于改进Inception-ResNet的加密流量分类方法

基于深度学习的加密流量分类方法中的分类模型大多是深层直筒型结构，存在梯度消失的问题，且网络层数的增加会使模型结构和计算的复杂度显著上升。为此，提出了一种基于改进Inception-ResNet的加密流量分类方法。该方法通过改进Inception模块，并将该模块作为残差块以残差结构连接的方式嵌入卷积神经网络来构建分类模型；此外，改进分类模型的损失函数，并使用VPN-nonVPN数据集来验证所提方法的有效性。实验结果表明，所提方法在2种场景的分类实验中的精确率、召回率、F1值分别达到了94.21%、92.53%和93.31%以上。在与其他方法的对比实验中，以分类难度最大的12分类实验为例，所提方法比C4.5决策树算法和1D-CNN(1 Dimensional-Convolutional Neural Network)在精确率上分别高出13.91和9.50个百分点，在召回率上分别高出14.87和1.59个百分点。与CAE(Convolutional Auto Encoding)和SAE (Stacked Auto Encoder)等方法相比，所提方法虽然在各项指标上没有明显提升，但在单次训练...