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针对传统非均匀节点分布网络能量空洞攻击抑制方法存在抑制效果差、响应时间长、能量空洞攻击抑制性能较差的问题,提出非均匀节点分布网络能量空洞攻击抑制方法。为了有效识别非均匀节点分布网络能量空洞攻击,需要获取OpenFlow交换机的流表项,分析非均匀节点分布下网络能量空洞攻击的特性,获取和非均匀节点分布网络能量空洞攻击相关的流表特征,根据相关特征的变化,对相关的训练样本进行分类,完成非均匀节点分布网络能量空洞攻击检测;根据检测结果,选用网络半径和数据流量监测,组建非均匀节点分布网络能量空洞攻击抑制模型,通过所组建的模型对不同类型的非均匀节点分布网络能量空洞攻击进行有效抑制。实验结果表明,所提方法的抑制效果较好,在不同节点数量下的响应时间较短,能量空洞攻击抑制性能较强。 相似文献
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20年来,澳科聚焦市场需求达到行业领先。未来将助力综合服务站,纵横发展。2021年1月5日,青岛澳科技术有限公司(简称澳科)迎来了成立20周年的日子。20年来,澳科聚焦市场需求变化,专注于传感器和新材料研发生产,做精做细,市场份额达到行业领先,销售额亦从发展初期每年七八百万增至如今的近10亿元。未来澳科将有怎样的发展?又将为行业带来哪些改变?本刊记者专访了澳科董事孙显洁。 相似文献
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混合传感节点的属性较难形成统一识别特征,其节点属性约简过程复杂,存在分类时间长及分类性能差的问题。为此,提出了基于粗糙集的混合传感节点高精度分类算法。在初始化传感节点的基础上计算适应度值,利用遗传算法优化粗糙集修正校验结果,获得统一编码形式的节点。在此基础上,排除了属性权重为“0”的属性,完成节点属性约简。再利用普通分类方法和高级分类方法结合的方式,进行混合节点分类。根据约束条件选取对应的分类方法,实现混合传感节点高精度分类。仿真结果表明,所提算法的分类用时低于520 ms,且该方法的查全率、查准率及F1值均高于对比方法,混合传感节点分类性能较好。 相似文献
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《中国计量学院学报》2022,(1):92-99
目的:利用图神经网络,构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先,用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次,用多头密集连接网络学习节点重要性得分,并根据得分进行节点采样得到池化图。之后,对池化图中的节点进行结构学习,以保证图结构的完整性。最后,将学到的图表示放到分类器中,完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比,我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。 相似文献
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一种无线传感器网络中的信息驱动节点选择机制 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种信息驱动的节点选择机制,应用于无线传感器网络中的目标估值。其方法是,以传感器节点的测量值与目标状态的估计分布之间的互信息作为信息效用函数,度量节点的测量值对目标状态估计的信息贡献,选择信息贡献值大的节点参与卡尔曼滤波过程进行迭代;应用基于地理位置信息的路由算法顺序访问选中的节点,并建立与Sink节点之间的路由,路径上的节点依次进行卡尔曼迭代以修正估计的状态值。仿真结果表明,该机制涉及的节点数目较少,总的通信距离较短,但目标估值的性能很好。 相似文献
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近几年以来,现场总线技术的不断发展使之成为21世纪自动化领域中的热点。与当今流行的几种现场总线技术(FF、Profibus、CAN等)相比,Lonworks总线以其特有的突出特点成为实际上的现场总线推荐标准。Lonworks总线技术的核心是neuron(神经元)芯片及其内部固件Lontalk协议,它既能管理通信,义具有输入/输出及控制能力。此外,Lonworks总线具有强有力的开发工具、控制模板和网络服务工具等,可以很方便地组成智能节点, 相似文献