基于分簇算法的恶意节点的监测与隔离机制

在传感器网络中,基于分簇方法的层次路由协议在能量节约方面表现出色,因而得到广泛应用.但是它对于解决恶意节点攻击的预防不足,尤其是那些获得了网络安全密钥并成功成为簇头的节点,因此会对整个网络安全造成威胁.为此,提出了一种基于分簇机制安全成簇方案DIS(Detection and Isolation Scheme),利用多个节点合作及信任判定机制,解决了由于恶意节点入侵所导致的密钥泄漏和网络安全性下降等问题.     

物联网技术在电网灾备中心的应用

物联网技术在智能电网中的应用,可有效提高电网生产和经营管理信息化水平。基于物联网技术建设的电网灾备中心智能管理系统,通过部署智能传感装置及电子标签,可实现对灾备中心环境基础设施和IT设备运行参数的在线监测,实现对设备状态的预测、预防、调控,确保灾备中心运行稳定,提高灾备运维管理工作效率,促进节能降耗。     

电力物联网的风险分析及安全措施研究

电力物联网覆盖了智能电网的状态感知、信息传输及智能处理各个环节,全面提高了电网的信息感知深度、广度以及密度。但是,由于网络应用模式的演变、应用环境的复杂化以及新的网络技术的广泛应用,给电力物联网带来新的安全问题。文章深入分析和研究电力物联网特征及各个层次面临的安全威胁和攻击模式,提出了相应的安全防护措施,给出了电力物联网安全防护架构及其体系,为电力物联网安全提供有力支撑。     

基于分簇思想的无线传感器网络中错误消息过滤算法

无线传感器网络作为一种对未来具有巨大影响力的新技术,已经得到越来越多的关注和研究.针对无线传感器网络具有出错倾向的特征,主要考察了在基于分簇算法下如何对出错信息进行判断及过滤.根据传感器网络本身具有时空相关性这一特征,设计了一种新的算法,对异常信息进行分析和判断,并根据延迟信息队列,对新信息与错误信息进行区分.有效地解决了错误信息的判断与过滤,从而增强了网络的可靠性,减少了信息的延迟与冲突,提高了网络的寿命.     

深度学习驱动的知识追踪研究进展综述

随着教育信息化程度的不断加深,以预测学生知识状态为目标的知识追踪正成为个性化教育中一项重要且富有挑战性的任务。知识追踪作为一项教育数据挖掘的时间序列任务,与深度学习模型强大的特征提取和建模能力相结合,在处理顺序任务时具有得天独厚的优势。为此,简要分析传统知识追踪模型的特点及局限性,以深度知识追踪发展历程为主线,总结基于循环神经网络、记忆增强神经网络、图神经网络的知识追踪模型及其改进模型,并对该领域的已有模型按照方法策略归类整理。同时梳理了可供研究者使用的公开数据集和模型评估指标,比较和分析不同建模方法的特点。对基于深度学习的知识追踪的未来发展方向进行探讨和展望,奠定进一步深入基于深度知识追踪研究的基础。     

PECVD法制备a-Si1-xCx:H薄膜的结构及光学性能研究

a-Si1-xCx:H的禁带宽度能随着薄膜中碳和氢的含量的变化而发生改变.深入了解薄膜中的键合情况及其对薄膜光学带隙的影响尤为重要.本文采用PECVD法,以硅烷(SiH4)和甲烷(CH4)为反应气源,通过选用不同的沉积功率及不同的组成制备出a-Si1-xCx:H薄膜,并采用红外光谱、喇曼光谱及紫外可见光谱等分析测试手段对薄膜中Si-C键的形成及其对光学能隙的影响进行了研究分析.分析表明Si-C键的形成几率及Si-C键的形成能力随着C和Si的含量接近而显著增加,Si-C键随着沉积功率的提高显著增加.研究得出,薄膜的光学能隙Eg受到a-Si1-xCx:H薄膜中的键合情况及薄膜缺陷态的影响.Eg随着薄膜中Si-C键含量的增加而变大,随着薄膜中的H含量的减少缺陷态的增加而减小.     

Ballestra磺化装置运转中所出现的问题及解决办法

本文报道了对引进意大利Ballestra多管膜式连续磺化装置在运转过程中所出现的泄漏,频繁开、停车,熔融硫磺自燃等问题的改进措施。     

用关联分析技术识别不良信息特征项的新方法

不良信息特征项的挖掘精度制约着不良信息鉴别与过滤的效果。文章从数据挖掘的角度对不良信息特征项的识别进行研究,提出了一种自动高效地挖掘文档潜在特征项的新方法:首先对文档进行必要的预处理,包括自动分词、无用项过滤、项标引以及项的分箱操作等,然后利用数据挖掘中的关联分析技术识别文档中的特征项。试验结果验证了该方法的可行性。     

基于特征行为分析的木马病毒检测技术的研究

基于木马病毒行为特性,提出基于数据挖掘的相似度技术的主动木马病毒检测及预防算法,从规则化、行为过滤及自学习3个方面保证算法的完备性和有效性.首先,依据木马病毒特征码及特征行为,进行特征的规则化,建立初始木马病毒规则库.其次,建立进程行为特征捕捉及分析过程,采用聚类分析方法,完成行为特征规则化.最后,通过对比规则库及相似度主动对比法,完成对可疑进程的分析对比,确定可疑进程性质.分析及实验表明该算法具有自主学习及主动防御特征,很好地平衡了静态测试技术和动态测试技术的优缺点.     

知识系统在空情数据纠错中的应用

随着部队现代化建设的需要,实现空情信息标图自动化成为了重要的研究课题。空情自动化标图系统分为下位机和上位机。针对上位机中的空情数据电码出错问题进行研究,引入知识系统的思想对空情数据中的误码问题进行纠错。通过对误码的分析,总结误码类型,建立了误码纠错库并设计纠错推理机。在上位机采用Delphi 7软件和数据库软件SQL Server 2000相结合的方法编写程序并进行测试,通过实验验证了该方法对误码纠错的有效性。