基于多类特征的JavaScript恶意脚本检测算法*

针对脚本样本集具有混淆、统计、语义等不同层面上的特征,设计基于多类特征的JavaScript恶意脚本检测算法,实现针对恶意JavaScript脚本的离线分析系统JCAD.首先提取脚本的混淆特征,使用C4.5决策树分析被混淆的脚本并解除混淆.然后提取脚本的静态统计特征,根据语义进行脚本序列化,构造危险序列树,提取脚本的危险序列特征.最后以三类特征作为输入,采用对脚本样本集的非均匀性与不断增加的特点具有较强适应能力的概率神经网络构造分类器,判断恶意脚本.实验表明,该算法具有较好的检测准确率与稳定性.     

焦化石脑油加氢催化剂硅沉积规律及捕硅剂FHRS-2的作用

为研究焦化石脑油加氢装置催化剂床层的硅沉积规律及验证捕硅剂FHRS-2对主催化剂的保护作用,在实验室中试装置进行了2000 h焦化石脑油加氢运转试验,通过X射线荧光光谱、X射线衍射、X射线光电子能谱、N2吸附-脱附等表征手段研究硅沉积对催化剂孔结构性质的影响,推测含硅物种在再生前后催化剂上的转化过程.结果表明:焦化石脑...     

流域梯级电站群运行安全风险动态评估模型研究

为了对流域梯级电站群运行安全风险进行科学评估,建立了涵盖"人、机、料、法、环"全要素、9大类19 674个刻度指标的安全风险指标体系;采用大数据群组决策的不确定性模型和信息熵,提出了动态风险指标权集不确定性熵权模型;基于事故发生可能性、事故后果严重度、人员在危险环境中暴露率等风险因子的动态演化机理,考虑风险指标的模糊性和认知的不确定性,构建了流域梯级电站群多因子全要素定量化风险动态评估模型并在大渡河流域梯级电站群全面应用。结果表明该模型解决了流域梯级电站群安全风险动态变化和指标存在不确定、模糊性情况下的风险实时定量评估问题,实现了流域梯级电站群风险实时预警预控。     

基于改进层次分析法的卡基娃电站面板堆石坝料场优化前后的风险评价

在面板堆石坝坝料开采和运输过程中,料场优化前后存在着不同的风险因素,例如料场征地移民、开挖边坡的稳定性、运输线路规划、公路的通行能力等。本文构建了三层次16因子的卡基娃电站面板堆石坝料场优化的风险评价体系,包括优化前和优化后两种情况,并提出了以定性排序定量转换法获取权重的改进层次分析法。卡基娃电站面板堆石坝料场优化风险综合评价表明,指标体系合理,且该方法能大大降低专家打分的难度,能有效解决指标繁杂而导致一致性检验通过率低的难题。     

基于VMD-AOA-GRU的超短期风向预测

风向的精准预测对风资源的高效利用和风电机组的安全运行具有重大意义。为此,本文提出一种基于VMDAOA-GRU的超短期风向预测方法。利用变分模态分解（VMD）算法将历史风向数据分解为不同频率的信息,然后采用GRU算法构建基于分解序列的预测模型;利用收敛速度快、精度高的AOA算法,逐个求解已分解序列的最优时间窗口长度和GRU预测模型的超参数,最后重构各分解序列的预测结果,并得到最终预测结果。通过与其它算法预测结果的对比分析,证明了本文所提方法的可行性。     

基于深度强化学习的智能灯个性化调节方法

提出一种基于深度强化学习的智能灯亮度个性化调节方法,综合考虑自然光亮度及用户位置对用户实际感受亮度的影响,动态计算并设置灯光亮度,以满足用户个性化使用习惯.在每次完成灯光亮度自动调节后,根据用户是否再次进行手动调节设定正、负反馈,训练强化学习模型逐渐拟合用户使用习惯.实验分别实现了DQN、DDQN和A3C三种算法,在基...     

融合MeanShift和改进SURF算法的目标定位策略北大核心CSCD

在工业环境中,针对工业机器人进行抓取物品操作时定位耗时长,精度低的问题,提出一种融合MeanShift算法和改进SURF算法的分层式定位策略,快速精确地定位物体。首先根据双目视觉系统采集的目标物体图片信息,采用MeanShift算法进行初步处理,切割出目标图片信息;然后利用改进后SURF算法对目标区域进行特征点对的匹配以及筛选;最后将匹配好的特征点对根据三角形测量原理,实现物体三维坐标的精确定位。实验验证了在工业机器人抓取物品时,本文所提方法对物体定位速度与精度上有所提升。     

TDC-GP21电场式圆时栅传感器信号处理系统设计

针对时栅传感器信号处理系统需要高精度时间间隔测量的需要,设计了一种基于TDC-GP21芯片测量时间间隔的时栅信号处理系统.采用FPGA控制TDC芯片的高精度测量模式对整数部分时间脉冲进行计数,小数部分时间脉冲采用门电路延迟进行细测,使时间测量更为精确,从而提高了时栅位移传感器的分辨率;通过校准测量对测量结果进行补偿修正,减小了测量误差.实验结果表明:采用该系统后72对极的圆时栅在0°～360°测量范围内,传感器的原始测量精度达到±1″,分辨率为0.036″.     

机场跑道FOD智能识别图像光影处理技术研究

随着以深度学习为代表的人工智能技术快速发展,机场跑道异物（foreign object debris, FOD）识别中也成为热门的研究方向,但现场复杂光影干扰导致的成像不佳是识别精度难以提升的重要原因之一。基于此提出了以图像卷积进行自适应直方图均衡,再利用色度强度比Iratio对镜、漫反射进行分离,以达到图像色度分布平衡,消除光影干扰的目的。通过对某机场跑道图像质量差,光影干扰强的FOD图片的处理分析,表明该法能够减小光影的干扰,增大识别物的特征,更有利后期异物识别。     

杀菌防腐剂1,2-苯并异噻唑啉-3-酮的合成及应用

<正> 异噻唑类杀菌防腐剂是70年代末期在国外发展起来的新型杀菌防腐剂,并很快地被应用于各种含水的高分子乳液的防腐。它以其高效、低毒、广谱、水溶性等特性被英国、美国、日本、西欧等国的大生产者引进,逐渐在涂料、造纸、胶粘剂切削液、石油开采等行业的加工、贮存过程中挤掉了传统的有机汞、五氯酚钠、甲醛等防腐剂。近年来仍颇为国际化工界重视,每年均有大量文献报导