基于无线传感器网络的楼宇环境监测系统设计

设计了基于无线传感器网络技术的楼宇温湿度监测系统.该系统完成对各室内温湿度光强数据的采集、传输、存储、分析,具有低功耗、自组织特点.管理节点利用ZigBee网络,根据管理中心的要求发送无线传感器网络各节点温湿度光强数据及报警信息.实验结果表明,ZigBee技术以其低功耗、低成本、网络容童大的特点,在实现实时楼宇环境监测方面有很大的优势,可满足中央空调系统对楼宇温湿度光强的监测需求.     

500t／a热塑性聚氨酯弹性体工业化的研究

以聚合物多元醇,二异氰酸酯和扩链剂为原料,采用双螺杆反应挤出机进行了工业化生产热塑性聚氨酯弹性体的研究。该项成果简化了工艺流程,提高了生产效率,产品性能达到德国,美国和日本同类产品标准。根据实验结果,对工艺过程中的有关因素进行了讨论。     

甲基丙烯酸十酯-乙酸乙烯酯低温流动性能改进剂的研制

以甲基丙烯酸、十六醇、乙酸乙烯醋为原料,用先酯化后聚合法设计并合成了甲基丙烯酸十六酯-乙酸乙烯酯共聚物,用作柴油低温流动性能改进剂.得到了制备该聚合物的最优反应条件,酯化:n甲基丙烯酸:n=六醇=1:1、ω对甲苯磺酸=1.8%(以酸醇总质量计,下同),ω=甲苯=105%、酯化时间90 min;聚合:ω乙酸乙酯=30%,...     

基于CVAE-CatBoost的工业控制网络异常流量检测研究

为解决工业控制网络异常流量检测中存在的数据分布不均衡、现有模型检测率低的问题,提出一种基于条件变分自编码器（CVAE）和CatBoost算法的异常流量检测模型。CVAE引入标签信息作为约束条件,控制生成样本的类别。CatBoost算法通过引入无偏估计克服梯度偏差,提高预测的准确性,同时采用多种树的生长方式降低过拟合的风险。使用CVAE进行数据增强,扩充稀有攻击样本,构建分布均匀的平衡数据集。将CatBoost算法作为异常流量检测模型,对Dos、Fuzzers等攻击样本进行精确识别并输出分类结果。实验结果表明：在UNSW-NB15数据集上,利用CVAE进行数据增强后,CatBoost算法对少数类样本的F1值平均提升了25.16个百分点,整体精确率、召回率和F1值分别达到87.85%、87.87%和87.86%;在ZYELL＿NCTU NetTraffic＿1.0数据集上,利用CVAE进行数据增强后,CatBoost算法对少数类样本的F1值平均提升了16.32%,整体精确率、召回率和F1值均达到99.85%。该模型能够有效避免数据不均衡问题,相较K近邻、随机森林、卷积神经网络等机器学习和深...