互联网信息服务内容安全要求及评估框架研究

互联网的飞速发展带来信息内容的爆炸式增长,对互联网信息安全特别是信息内容安全治理提出了更高挑战.互联网新技术、新应用的发展深刻改变了互联网信息的传播方式,在极大推动数字信息增长和全球化一体化发展的同时,也为各种错误的、歪曲的、低俗的、与社会主流价值观相违背的有害信息提供孕育、发酵、传播和驻留的温床.目前,国内外信息技术...     

基于本体追踪的永磁同步电机驱动系统开路故障诊断方法

针对永磁同步电机（PMSM）系统故障间关联性强、异构信息复杂繁多以及传统故障诊断方法无法追溯耦合故障发生的真正原因等问题,提出了基于本体追踪的故障诊断方法。以PMSM驱动系统开路故障为主要研究对象,首先,对PMSM故障诊断领域本体模型进行形式化定义及标准化构建,统一集成PMSM系统中密集的异构信息;其次,在改进归一化误差电流数据分析法能够精准快速地定位故障开关管的基础上,将定量分析所得故障特征及识别结果映射到故障领域本体模型中,扩展了故障诊断范围;最后,经语义Web(SWRL)规则库的预设以及基于规则的推理,融合本体技术进行故障诱因、故障类型等信息的追溯及诊断。经实验验证,该方法提高了各子系统间信息的利用率,能够合理地追溯故障原因,为大型复杂系统的故障诊断提供了一个可共享、易更新的标准化方法。     

基于改进的蛙跳算法与支持向量机的实用语音情感识别

支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习算法,在高维特征空间中寻找最优分类超平面,具有很好的分类精度和泛化性能。支持向量机的训练需要求解一个带约束的二次规划问题,针对数据规模很大情况下经典训练方法变得很困难的缺点,提出一种基于改进混合蛙跳算法的支持向量机分类器参数优化方法,既提高了混合蛙跳算法的收敛速度和精度,又能借助混合蛙跳算法的全局随机搜索能力,为支持向量机参数的优化选择提供一条有效途径。本文提取情感语句的韵律特征、音质特征和混沌特征参数,提出一种基于改进蛙跳算法的数据融合方法,并利用基于改进蛙跳算法的支持向量机进行实用语音情感的识别研究。在实验中比较了PCA方法、BP神经网络和数据融合方法用于语音情感识别的识别率,研究结果表明本文所提的各项改进机制能有效提升情感识别率,为实用语音情感的识别提供一种新方法和新思路。      

双碳目标下的煤炭价格预测与预警研究

针对“双碳”目标背景下能源安全供应需要煤电兜底保供的问题,对影响煤电生产保供的煤炭价格进行了预测研究。首先,建立了基于布谷鸟搜索算法优化的长短期记忆网络（CS-LSTM）煤炭价格预测模型。模型运用布谷鸟搜索算法对LSTM的学习率和隐藏层神经元个数2个参数进行寻优,完成了参数确定,加强了LSTM的预测能力。其次,建立了煤炭价格预警机制,对煤炭价格的波动做出警示。最后,基于CS-LSTM模型预测了2022年山西电煤价格指数,同时进行了价格预警。实例计算结果验证了所提模型预测精准度和预警机制的有效性。     

基于BPNN-NCT的风电机组主轴承异常辨识方法

风电机组主轴承作为传动系统的重要组成部件,其异常辨识精度受风速波动的影响较大。针对该问题,提出了一种基于BPNN-NCT的风电机组主轴承异常辨识方法。首先,利用相关系数法确定了与主轴承状态相关的参数作为模型的输入,并基于反向传播神经网络(BPNN)建立了以主轴承温度为状态参数的状态参数预测模型。然后,基于非中心t(NCT)分布刻画了不同风速波动区间下状态参数预测残差的分布特性,并在此基础上提出了计及风速波动影响的风电机组主轴承异常状态量化指标。最后,以某风电场的2 MW直驱风力发电机组为例,验证了所提方法的有效性和准确性。     

流量混淆技术及相应识别、追踪技术研究综述

流量混淆技术是目前审查规避系统常用技术之一.为了提升网络流量识别精度和监管能力,针对混淆流量的识别和追踪技术也备受关注.通过深入分析随机化、拟态和隧道这3类主流的流量混淆技术,对比了其技术框架、隐蔽性、易用性和应用场景;分析了深度包检测、机器学习等两类识别技术,对比了其识别精度;分析对比了被动关联、主动关联两类流量追踪技术.最后给出了流量混淆、识别和追踪技术的发展趋势.     

电磁炉对食用油品的引燃情况试验与分析

以1000 W、1300 W、1900 W三种不同加热功率的电磁炉为引火源,选择大豆油、调和油、花生油三种食用油,分别在锅具内倒入50 ml和100 ml两种油品的情况下研究电磁炉对锅具内油品的引燃情况,测得食用油的引燃条件与电磁炉的使用功率、油品种类、油品用量之间的关系。实验结果表明,电磁炉的使用功率越大,引燃锅具内油品的时间越短,火灾危险性越大。锅具内不同种类的油品被引燃时的最高温度超过500℃,火焰的最高温度超过600℃,火焰的最高高度超过1 m,具有较大的火灾危险性。     

网络测量与分析研究综述①

网络测量与分析是人们认识、了解、更好地利用网络的重要手段,为互联网的科学管理和有效控制及互联网的发展与利用提供科学依据。介绍了网络测量与分析的主要研究内容,以及国内外相关领域的研究现状,并对网络测量的关键技术进行了分析,同时给出了网络测量的常用工具的性能比较。最后展示了中美俄环球科教网络GLORIAD的网络测量的应用案例。     

一种基于SAC-NDT和ICP的高精度点云配准方法

传统的正态分布变换算法精度低,而精度较高的迭代最近点算法极易陷入局部最优解。为了解决以上问题,将采样一致性算法与NDT算法结合作为点云初始配准方法,再利用KD-tree加速的ICP精配准方法完成点云匹配。实验结果表明,本文所提出的方法大大提高了配准精度。