基于能量自搜集的智慧城市无线感知节点供电系统研究

无线传感器网络技术的发展与推广,受到供电问题的制约。本文研究一种供电系统,为解决无线传感网络的供电问题提供一种可行的参考方案。本文研究了一种基于能量自搜集的智慧城市无线感知节点供电系统,该系统采用多晶太阳能电池板搜集了光能,采用温差发电片搜集了热能,以压电陶瓷为基础制作的悬臂梁实现了对振动能的采集,并将搜集到的能量转化为稳定的直流电能并进行智慧化存储管理,为本系统的无线传感器模块供电。该系统最短可在177秒内将超级电容充电至4V,或将搜集到的能量稳定地储存到锂电池中,从而为无线感知节点持续供电。结论：本文所研究的系统在无线传感器网络技术领域具有广阔的应用前景。     

入侵检测的进化神经网络研究

针对传统入侵检测系统漏报率和误报率高的问题,提出基于遗传神经网络的入侵检测系统。该系统将遗传算法和BP算法有机结合,利用遗传算法较强的宏观搜索能力和全局寻优特点,优化BP网络的初始权值和阈值,并在此基础上进行神经网络学习,从而建立入侵检测系统的优化分析模型。实验结果表明,该算法可以有效地运用于入侵检测系统中。     

JTang—Eclipse插件简介

利用Eclipse插件的可扩展机制开发了JTang-Eclipse插件。JTang-Eclipse插件是一个将JTang服务器集成到Eclipse上的工具,遵循Eclipse插件开发平台提供的框架,支持服务器生命周期管理,可以在JTang上部署J2EE archive包,并提供打包、部署描述符自动生成和JSP编译等辅助J2EE开发的功能。     

JTang-Eclipse插件简介

利用Eclipse插件的可扩展机制开发了JTang-Eclipse插件.JTang-Eclipse插件是一个将JTang服务器集成到Eclipse上的工具,遵循Eclipse插件开发平台提供的框架,支持服务器生命周期管理,可以在JTang上部署J2EE archive包,并提供打包、部署描述符自动生成和JSP编译等辅助J2EE开发的功能.     

基于PSO-RBF无线传感器网络入侵检测技术研究

针对无线传感器网络自身特性,提出了基于粒子群优化(PSO)径向基函数(RBF)神经网络的轻量级入侵检测方案,该方案结合PSO算法与RBF神经网络分别在全局搜索和局部搜索的优势,使用PSO优化RBF的中心、宽度及权值.仿真实验表明:基于PSO-RBF的入侵检测算法可以有效、可靠地运用于无线传感器入侵检测系统中.     

大学计算机基础课程体系分类教学的研究

随着计算机在各个领域的广泛应用,计算机的基础教育也应随之发展。本文针对高校非计算机专业计算机教育的特点和本校目前实际情况的需要,提出了以专业为平台的计算机基础教育课程体系设置以及我校计算机公共课程分类教学的基本构想。     

城市综合管廊WSN中TRF-LEACH协议的仿真研究

城市综合管廊是建设智慧城市的重要基础设施之一,WSN作为先进技术在城市综合管廊的监控中发挥重要作用,在构建WSN时考虑到城市综合管廊建筑结构的空间性,提出三角形节点部署和中继节点转发方案,以提升网络的综合性能,并在此基础上,提出了适用于城市综合管廊的基于三角形部署的中继转发成簇协议(Triangle relay forwarding-Leach)。该协议改进了节点部署和簇间路由,最大限度地平衡网络的传输能力和节点能量利用率,达到延长网络生命的目的。最后,通过MATLAB仿真工具将LEACH、SEP、M-LEACH、LEACH-HC和 TRF-LEACH进行对比实验。实验结果表明TRF-LEACH协议使WSN的最佳工作时间延长 51%以上。     

一种基于神经网络的安全审计系统模型

传统安全审计系统方法无法适应异常表现方式不断变化这个特性,于是将神经网络引入审计系统来解决传统基于规则库或模式库的审计系统缺陷。实验证明了该方法的可行性和有效性。     

一种基于改进支持向量机的入侵检测方法研究

提出基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和支持向量机(Support Vector Machines,SVM)的入侵检测方法,为优化SVM性能,使用PSO的全局搜索特性寻找SVM的最优参数C和σ;为避免PSO算法陷入局部最优,引入变异操作,找到最优参数组合后进行基于PSO_SVM入侵检测算法的训练和检测,解决了入侵检测系统准确度难题。仿真实验表明该方法的检测率为92.8%,误报率为6.9119%,漏报率为9.7087%,对KDDCUP竞赛的最佳结果有一定程度的提高,实验结果验证了该算法的有效性和可行性。