基于流量预测的Ad hoc网络入侵检测方案

Ad hoc网络具有无线传输的介质、动态改变的拓扑、缺乏监督等特点,为解决其安全防御问题,提出并实现了基于网络流量预测的Ad hoc入侵检测系统。该系统主要包括节点检测和响应系统两个部分,网络中的节点采用节点检测引擎对网络流量进行预测,根据原始流量与预测流量的差值来判断目标节点的恶意性,并据此做出路由调整。实验结果表明,该系统具有较高的检测率和较低的误警率。     

基于主运动轮廓线的步态表示与识别

提出了一个基于步态主运动轮廓线构造特征矩阵, 并进行特征表示和分类识别的算法. 该算法首先从步态轮廓线提取三段代表人体主要运动的部分, 基于它们到质心的横向距离构造描述步态图像序列的三个特征矩阵. 然后, 采用主分量分析(Principal component analysis, PCA)方法去除特征矩阵中的冗余数据, 并利用多元判别分析(Multiple discriminant analysis, MDA)将特征矩阵投影到更易于分类的空间. 最后, 在USF步态数据库上计算测试对象的Rank n识别率, 并与其他三个有代表性的算法进行比较. 实验结果显示, 本文算法的平均识别率更高, 抗干扰性更强.     

基于信号重构的阵列失效校准方法

针对失效阵元给阵列性能带来的影响,提出一种基于信号重构的阵列失效校准方法。对于理想的均匀分布线列阵,2个相邻阵元相对同一信号源的接收信号之间仅相差一个固定的相移。利用这一点,原本已经失真的失效阵元的输出可以通过合成其他正常阵元的输出信号得到恢复,在一定程度上抑制了阵列失效带来的旁瓣增长。仿真结果表明该方法是可行、有效的。     

电阻型半导体甲醛传感器研究进展

甲醛是潜在致癌物和重要的环境污染物.电阻型半导体甲醛传感器因灵敏度高、工艺简单、操作方便、体积小而成为研究热点.从电阻型半导体甲醛传感器的气敏材料和器件结构两个方面展开分析,研究了国内外有代表性的最新研究成果,并展望了未来的发展方向.     

基于尖峰电价的家庭能量管理最优控制算法

智能电网技术的发展,为家庭能量管理系统(HEMS)提供了新的研究方向。针对HEMS,提出了一种基于尖峰电价的家庭用电设备最优控制算法,该方法使用层次分析法(AHP)对可调整用电设备的综合满意度进行评估,建立以满意度最高和满意度与费用最少兼顾为目标的数学模型,同时考虑家庭分布式电源及储能设备对家庭用电的影响,使用户满足电力公司在需求响应时段的约束要求并获得最满意、舒适的控制策略。最后通过案例仿真验证所提出的控制算法的实用性和有效性。     

一种基于神经网络模型的句子排序方法

句子排序是多文本摘要中的重要问题,合理地对句子进行排序对于摘要的可读性和连贯性具有重要意义。该文首先利用神经网络模型融合了五种前人已经提出过的标准来决定任意两个句子之间的连接强度,这五种标准分别是时间、概率、主题相似性、预设以及继承。其次,该文提出了一种基于马尔科夫随机游走模型的句子排序方法,该方法利用所有句子之间的连接强度共同决定句子的最终排序。最终,该文同时使用人工和半自动方法对句子排序的质量进行评价,实验结果表明该文所提出方法的句子排序质量与基准算法相比具有明显提高。
     

基于TGAM模块的穿戴式脑电实时采集监护系统

设计了一种基于TGAM模块的穿戴式无线脑电采集监护系统.文章先后详细阐述了本系统的工作流程、硬件设计和软件设计,系统利用干电极采集脑电原始数据,TGAM模块和微处理器进行数据处理与分析,安卓APP进行数据的显示和日常监护,同时,当脑电异常时,预警模块及时报警,实现了全方位动态实时的脑电采集与监护.经验证,本系统实时性较强,便于携带.     

高职《计算机文化基础》教学的困惑与对策

社会已经进入了信息化的时代,计算机技术在社会的发展中起着重要的作用。因此,个人的计算机综合素质也应该相应提高,大学生更是应该如此。高职院校中的一门基础课程就是《计算机文化基础》,这门课对于大学生计算机素质的提高有着积极的作用。下面,笔者对这门课目前的教学现状以及特点进行分析,在此基础上提出一些意见和措施。     

基于双聚类模型的协同过滤推荐引擎设计

针对信息过载问题,综合考虑用户和项目之间的二元关系,挖掘局部相似模式,提出了应用双聚类技术对用户和项目同时进行聚类,设计一个双聚类模型的推荐引擎,离线计算在线推荐,提高系统响应速度。     

白山发电厂发变组保护装置双重化配置及应用

根据国家电网公司《防止电力生产重大事故的二十五项重点要求继电保护实施细则》中对于发变组的微机保护必须采用双重化及其近期提出的智能化电网建设的要求,结合白山发电厂300 MW机组微机保护装置的改造,对采用WFB-805A微机型发变组保护装置如何进行双重化配置及应用加以阐述,为今后的水电厂微机保护装置改造提供经验。