基于多维异构特征与反馈感知调度的SDN内生安全控制平面

为弥补现有研究在软件定义网络(Software-Defined Networking,SDN)控制平面未知漏洞防御方面的空白,本文提出了一种基于多维异构特征与反馈感知调度的内生安全控制平面的设计方案.该方案以"冗余、异构和动态"为切入点,通过组合执行体冗余集构建策略、多维异构元素着色策略和动态反馈感知调度策略,有效增加SDN控制平面对攻击者所呈现的执行体时空不确定性(逆转攻防不对称性).相关仿真结果表明该方案可以收敛全局执行体数目、增加执行体之间的多维异构度并降低系统全局失效率.     

多特征检测人形识别安防摄像机设计

针对高准确率和快速跟踪摄像功能的需求,基于机器视觉设计了人形识别安防摄像机。首先,确定了整体工作方案;其次,提出一种多特征组合人形识别方法,通过训练3个分类器,分别识别人形正身、侧身和背身,并采用haar特征+adaboost算法实现人形识别和定位功能,再利用PID算法控制步进电机和舵机实现人形跟踪;最后,开发了安卓手机端APP。测试结果表明:多特征组合识别方法能够快速识别人形目标,帧率不低于20Hz;与单特征人形识别方法相比,识别准确率提高27.3%;人形目标追踪时间不超过1.7s;摄像机能够流畅实现WiFi控制、无线监视和录像下载等功能。     

生物光声成像中声反射伪影抑制方法的研究进展

生物光声成像(Photoacoustic Imaging,PAI)是一种新型的无创复合功能成像方法.生物组织不均匀的声学特性会使超声波在组织界面处发生反射,导致重建图像中存在伪影和失真,降低图像质量和成像深度.文中综述了目前抑制PAI声反射伪影的主要方法,包括延迟相减法、基于杂波去相关理论的方法、短滞后空间相干法、基于深度学习的方法、光声引导聚焦超声法、基于超声平面波模型的方法和多波长激励的方法等,详细介绍各方法的原理,分析其优势和不足,并展望未来的研究趋势.     

基于GA-BP的汽车风振噪声声品质预测模型

目前对于汽车风振噪声的优化研究主要以声压级（Sound pressure level，SPL）作为单一评价指标，既不能全面反映噪声的物理属性，也无法考虑人耳对噪声的主观认知过程。为准确评价风振噪声，引入声品质，运用大涡模拟（Large eddy simulation，LES）对风振噪声进行数值仿真，根据实车道路试验判断仿真的准确性；对仿真结果进行声品质客观评价与主观评价，综合声品质客观评价参数与声品质主观评价试验结果建立BP神经网络预测模型；利用遗传算法（Genetic algorithm，GA），进一步对BP神经网络的结构参数进行优化，建立GA-BP声品质预测模型。研究结果表明，GA-BP声品质预测模型在训练速度和预测精度上都优于BP神经网络预测模型。预测模型基于声品质主客观评价结果，其预测值可以代替传统的声压级评价指标，为风振噪声提供更为准确合理的评价。     

基于堆叠稀疏去噪自动编码网络与多隐层反向传播神经网络的铣刀磨损预测模型

刀具磨损状态是机械加工过程中需考虑的重要因素之一.针对铣刀磨损的在线预测问题,建立了一种基于深度学习的铣刀磨损预测模型.首先,将采集到的铣刀切削时的振动信号进行小波去噪后,利用快速傅里叶变换和小波包分解等技术提取时域、频域及时频域上的特征参数,并根据相关性分析从中筛选出合格的特征参数合并为特征向量,以此作为堆叠稀疏去噪自动编码网络(SSDAE)的含噪样本.其次,利用特征后处理的方式对已经筛选出的特征参数进行单调不递减及平滑处理,并将其作为SSDAE的无噪样本来训练该网络.然后,将经过SSDAE降维后的特征向量作为多隐层反向传播神经网络(BPNN)的输入,以这些特征对应的实际铣刀的磨损量作为标签对该网络进行拟合训练.最后,对训练好的模型进行实验验证,通过测试数据集和人为加入噪声的测试数据集的对比,结果显示所提模型不仅具有较高的预测精度,还具有较高的鲁棒性.     

煤泥燃烧过程中汞的迁移行为研究

采用在线汞测试方法，以山西省低热值煤电厂中掺烧的煤泥为研究对象，利用实验室小型流化床，研究煤泥中汞的热转化行为差异及共性特征、影响煤泥热转化过程中汞迁移的关键因素，以揭示煤泥热转化过程中汞污染物的迁移机理。结果表明，同一种煤泥，相同气氛，800、900、1 000 ℃下，燃烧温度对煤泥中的汞的释放比例没有变化；相同温度，汞的释放比例为氮气>空气>氧气。3种煤泥在相同燃烧条件下，汞的释放特征相似，元素汞的释放量和释放比例差异较大。释放量与煤泥中的汞含量正相关，释放比例与煤泥中汞的赋存形态有一定关系。     

基于音频特征的工程车辆工况识别研究

高效率地使用工程车辆是工程项目管理中节约成本的有效方法，无人监管环境下工程车辆的工况识别，是实现工程车辆高效率使用的有效手段。目前以GPS等技术为核心的车辆智能管理系统未对工程车辆进行工况识别，提出一种基于GRU循环神经网络的工程车辆工况识别方法，通过对工程车辆在不同工况下产生的音频信号进行分析，从中提取Mel倒谱系数作为主要特征，构建GRU循环神经网络模型进行训练和识别。实验结果表明，该方法可以实现对工程车辆工况的有效识别。     

温度对核电站传热管阵列声透射特性的影响

为了研究温度分布对于管阵列结构中的声透射特性的影响，以核电站的实际工况为背景，构建了不同的温度场以及周期性变化的非均匀温度场，利用有限元方法进行数值模拟。结果表明：（1）温度分布会改变管阵列声透射频谱的“禁带”宽度以及中心频率位置。在同一介质中，温度变化对频率较高位置的影响大于频率较低的位置。（2）在同样为10℃的温度差下，当水的平均声速为1 653 m·s^-1、饱和水蒸气的平均声速为522.5 m·s^-1时，介质为水时的禁带宽度及中心频率位置变化较大，即声速大的介质的频谱对于温度的变化更敏感。（3）当温度差在10℃以内，在周期性变化的非均匀温度场和与均匀温度场中管阵列声透射特性在第一中心频率23 996.1 Hz之前，两频谱差别很小，在第一禁带之后会出现明显区别。该研究成果对完善核电站应用的声学检测提供了理论基础。