IETCAM:基于信息熵的低功耗TCAM分类器

目前,三态内容寻址器被广泛应用于数据平面的高速转发,但现有的索引式TCAM在降低功耗和运行时间等方面仍存在问题.针对这些不足,提出了一种基于信息熵的低功耗索引式TCAM分类器,利用了信息熵技术,有效地解决了规则集在TCAM子块中分布不均、功耗较大的问题.实验表明,在2k大小的规则集下,该算法相较于经典的SmartPC算法平均可以提高63％的功耗降低率,运算时间更新速度缩小了97％,存储开销仅增加了10％.     

基于检测与跟踪相互迭代的极暗弱目标搜索算法

针对极低信噪比（LSNR）情况下暗弱运动目标和背景噪声的强度难以区分的问题,提出了一种基于检测与跟踪相互迭代的极暗弱目标搜索算法,总体上采用将时域检测与空域跟踪的过程联合、迭代进行的新型策略。首先,在检测过程中计算检测窗口内信号片段与已经提取的背景估计特征的差别;然后,在跟踪过程中运用动态规划算法保留使得轨迹能量累积最大的轨迹;最后,自适应地调整下一检测过程中被保留轨迹的检测器阈值参数,使该轨迹内的像素能以更宽容的策略被保留到下一检测跟踪阶段。实验测试结果表明,所提算法可以在1%~2%的虚警率和约70%的检测率下探测到低至0 dB的暗弱运动目标。可见该算法可有效改善对LSNR暗弱目标的检测能力。     

基于WPEE-RF的模拟电路故障诊断

为实现高效的模拟电路故障诊断,提出了基于小波包能量熵(WPEE)和随机森林(RF)的模拟电路故障诊断方法;选择合适的测试激励信号,监测电路收集数据,对模拟电路监测数据进行5层小波包分解,计算多频带WPEE向量表征故障特征,由RF分类器实现故障诊断;仿真实验结果表明,该方法在双二次滤波电路、Sallen-key滤波电路容差故障诊断以及对数放大器综合故障诊断中体现出良好的性能,故障诊断准确率达99%以上,且该方法具有参数鲁棒性,RF模型训练时间短;较支持向量机和BP网络方法相比,表现出更好的综合性能,更能贴近工程实践应用。     

超市电商平台的“最后一公里”难题分析及解决对策

针对超市电商平台“最后一公里”配送问题,本文提出如采用众包物流配送模式与其它模式联合配送货物,并且建立信息监管部门、为员工购买人身保险、提高信誉度等措施来完成末端物流配送,保证物流服务水平,提高竞争力。     

基于振动测试的钻井泵故障诊断测试点优选

钻井泵是油田常用的油气开采装备。在振动测试过程中,由于钻井泵核心部件多且间距较小,无法确定合适的测试点以获取有效的数据。论文通过小波包分解低频段能量比值的实验方式,选取其中最小值,获取适合F1300型号钻井泵的最优测试位置。     

自动运丝线、自动包丝机实现全面自动化

为提高自动化水平,降低劳动成本,本文主要介绍了自动运丝线如何控制,自动包丝机的设计思想和控制原理,变频器的原理及如何控制。     

浅谈地铁车辆转向架的轴承故障诊断方法

随着地铁交通行业的不断发展与进步,地铁列车的运行安全问题越来越受到人们的关注,对地铁列车进行全方位检测,保证列车安全行驶的关键所在,是地铁交通行业不断发展的基础前提。地铁列车部件中,转向架轴承是列车安全运行的关键性部件,因此对转向架轴承进行故障诊断,避免意外情况的发生就显得尤为的重要。该篇就谈谈地铁车辆转向架的轴承故障诊断方法。     

基于Python的网络协议分析工具的研究与应用

随着人们对网络安全重视程度的加深,网络协议朝着复杂化、多样化发展,而传统的协议解析工具存在着扩展性差、功能固定等局限.为了更好地符合实际需要,本文提出一种基于Python的支持自定义协议扩展和密态包解析的网络协议分析工具,主要对网络数据包解析技术进行了研究,采用脚本扩展的方式实现了对数据包的捕获、过滤并进行解析,同时加入了自定义密态包解析功能.实验结果表明,数据包密文部分的解析还原达到了预期效果.     

Fe-14Mn-6Si-5Ni合金表面渗层组织及性能研究

采用料浆包渗法,以Cr2O3粉为Cr源,纯Al粉为还原剂,NH4Cl作为活化剂,Al2O3为惰性添加剂,蛋清为粘结剂,在Fe-14Mn-6Si-5Ni合金表面经900℃、10小时料浆包渗制备渗层。研究了渗层显微组织、耐磨性和耐腐蚀性能。结果表明:渗层组织为含元素Al、Cr的固溶体;显微硬度为460 HV,为基体合金的1.4倍,摩擦因数为0.35,为基体的1/2。浸泡腐蚀速率为Fe Mn Si基合金的1/10。     

采用路径IRP的Windows恶意进程检测方法

针对程序在同一操作系统的不同环境下运行产生的IRP(I/O request packets)序列不完全相同,对检测结果有一定影响的问题,提出了采用路径IRP的Windows恶意进程检测方法.单独提取每一个操作路径的IRP请求序列,应用朴素贝叶斯、贝叶斯网络、支持向量机、C4.5决策树及改进的人工免疫算法(IAIS)进行检测,并比较了各种算法在不同特征选择方法下的检测效果.实验结果表明,本文所提出的采用路径IRP的Windows恶意进程检测方法是有效可行的,在所有方法中,采用Fisher Score进行特征选择的朴素贝叶斯方法得到了最高的检测率99.2%,优于基于IRP序列的恶意进程检测方法.