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1.
针对传统的非足部基于人员轨迹盲推的室内定位(Pedestrian Dead Reckoning, PDR)方法仅适合单个行为条件下的定位,无法适应真实定位场景的问题,提出了一种基于深度行为分类的人员轨迹盲推方法。该方法首先利用基于循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)的深度学习进行人员行为分类,并且根据分类结果(手持条件下、口袋中、自由晃动)设计不同的模型进行迈步检测、步长估计和航向估计,从而对人员的位置进行估计。实测实验验证了所提方法的有效性,其行为识别的准确率达到98%,并且相比于两种传统的单一行为定位方法,定位精度分别提高了1.7 m和2.3 m。 相似文献
2.
铁路客票系统属于国家关键信息基础设施,其运行安全关乎国家安全和人民安全。通过将主机上的访问行为映射到网络层面,提出对网络行为进行5×5要素界定的访问控制体系,以此解除对操作系统的依赖,实现对传输控制协议/网际协议(TCP/IP)5层模型全覆盖。将此思想应用于铁路客票系统,能在特定的网络服务点施行访问控制,并对不同的层次执行强度不同的访问控制,还可以在底层检测出某些非法的访问行为,避免后续操作,从而节省计算和内存资源,提升网络性能,并保证了铁路客票系统的威胁可追溯性、数据机密性以及程序完整性。 相似文献
3.
为了减轻因流动加速腐蚀(FAC)引起的锅炉结垢加速、汽水系统管道厚度减小甚至爆裂现象,对超临界机组发生流动加速腐蚀的机理及其主要影响因素进行了研究,并讨论了管壁内表面粗糙度、蒸汽含汽率、pH值、溶氧量对FAC的影响,以及温度与pH值、温度与流速、pH值与溶解氧量、溶解氧量与氢电导率等影响因素之间的相互作用关系,最后结合实际电厂的运行数据验证了分析结果。研究表明:减小工质流速、管壁粗糙度和氢电导率,增大给水的pH值和溶解氧含量可以使FAC的腐蚀速率减小,超临界加氧处理时pH值应在8.9~9.2之间,溶解氧量范围为45~100μg/L,氢电导率的期望值在0.1μS/cm以下。由于各影响因素之间的作用十分复杂,本文只给出了大致范围和趋势,并未给出准确数据。 相似文献
4.
为进一步探究枪炮身管内膛烧蚀机理,采用扫描电子显微镜、透射电镜等方法对比分析了现用大口径枪钢30SiMn2MoV与新型长寿命枪钢MPS700V内膛烧蚀形貌与微观组织特征,在此基础上,通过促进点燃试验对比了两种枪钢烧蚀行为,揭示了枪管内膛烧蚀的组织演化规律与微观机理。寿终内膛组织分析表明,两种枪管烧蚀裂纹尖端同时形成三个区域,分别为硫化物区、氧化物区和基体区,其中氧化物区中发现熔化非晶氧化物,MPS700V的氧化物区和硫化物区厚度均小于30SiMn2MoV。烧蚀模拟实验结果表明:直径为1~10 mm的MPS700V试样的烧蚀临界压力比相同尺寸下的30SiMn2MoV试样高30%以上;直径3.2 mm镀铬MPS700V试样的烧蚀临界压力比相同尺寸的镀铬30SiMn2MoV高39%以上;新型长寿命枪钢MPS700V的抗烧蚀性能优于现用枪钢30SiMn2MoV。烧蚀试样组织分析表明,与寿终内膛烧蚀组织相似,两种枪钢在模拟烧蚀后均形成氧化物与树枝晶。通过对比寿终枪管内膛与促进点燃下烧蚀的热力学、动力学及组织特征,提出枪管内膛烧蚀由高温高压火药燃气下内膛表面微区发生金属燃烧导致,并建立了相应的演化模型。 相似文献
5.
传统方法在识别网络通信行为时,由于未分析通信行为的相异度,导致其存在识别时间长、网络节点质量低、识别效果差的问题。针对这一问题,设计了一种新的移动无线传感网络通信异常行为识别方法。该方法首先对网络中的重叠时间进行分组处理,并基于重叠时间分配机制对分组后的时间进行优化分配,从而有效控制网络节点的数据采集量;然后利用相异度分析方法,从空间、时间两个方向分析采集到的数据,并基于分析结果完成对通信异常行为的准确识别。仿真结果表明:该方法仅需不到0.75s就可完成对全部通信行为的检测,可将检测正确率稳定在90%上下,在利用该方法剔除异常节点后剩余节点的质量更好,说明该方法能使网络节点质量更高。 相似文献
6.
众所周知云数据库已在各行各业广泛应用并且发挥着不可替代的作用。但正是云数据库的可扩展、分布式以及虚拟化的特性,导致了云数据库面对恶意行为时表现出明显的脆弱性。因此为了提高云数据库的安全性,针对恶意行为的智能检测开展相关研究是至关重要的。本文对粒子群优化算法进行了改进并与核极限学习机相结合,提出了一种基于改进粒子群优化和核极限学习机的恶意行为识别模型(KE-VP),通过分析云数据库上的网络流量来检测是否存在恶意行为并将恶意行为准确分类为具体的攻击类型。通过实验分析,我们发现KE-VP与现有方案具备更好的检测精度和检测效率。 相似文献
7.
8.
针对传统网络信息服务质量评估模型客观性、适用性、扩展性不足的问题,提出基于用户信息行为的网
络信息服务质量评估模型。模型的建立以用户信息行为关键影响因素为基础,通过将网络信息服务分类、分析用户
信息行为的内涵和影响因素,总结出各类网络信息服务中用户的主要信息行为和质量构成要素,构建评估模型;阐
述模型适用和扩展的要点,并以电子政务为例进行分析。结果表明,该模型可为网络信息服务质量评估提供借鉴
参考。 相似文献
9.
针对就业推荐中交互数据极其稀疏的问题,提出一个基于多头自注意力机制和特征交叉网络的混合深度神经网络模型。对学生行为序列属性进行定义,将学生基本属性、学生行为序列属性、职业基本属性、职业描述属性的独立嵌入作为模型输入;使用多头自注意力机制挖掘学生行为序列属性与职业描述属性中的序列特征;分别使用特征交叉网络和深度神经网络实现特征交互和数据的深度拟合。基于真实数据集的实验结果表明,与目前已有方法相比,该模型在HR@50与MRR@50指标上达到了最优性能,验证了模型的有效性。 相似文献
10.