一种基于数传电台的网络通信协议设计

数传电台在工业现场有着广泛的应用,该类设备提供了一种在无运营商网络环境下的低成本数据通信方案。然而受限于数传电台的通信机制,多个数传电台间的组网技术是困扰数传电台进一步推广应用的关键问题。本文结合数传电台的通信特点,在借鉴计算机网络设计思想的基础上,提出了一种基于数传电台的网络通信协议。     

大数据时代网络信息安全及防护措施研究

计算机技术已经应用到了社会生产生活的方方面面,人们的生活越来越离不开计算机网络技术。大数据时代,人们的日常生活、企业的运行和发展都离不开网络。但是,大数据时代计算机网络安全问题愈发突出,不法分子借助网络盗取个人、企业信息资源,造成了巨大损失。本文探讨了网络信息在大数据时代的安全现状及防护措施,希望能够给人们提供一定的帮助。     

5G移动通信网络关键技术分析

5G移动通信网络技术是基于4G网络通信作为基础,具有4G的优势,并表现出了更为突出的技术优势,具有系统性、应用性以及综合性特征,满足了用户的信息传播要求。文章针对5G的概念、特点进行分析,并探讨了5G移动通信网络的各类关键技术。     

ATSP:时态网络可视化的自适应时间片划分方法

现有的时态网络可视化方法大多采用等量时间片来可视化网络的演变，不利于时态模式的快速挖掘和发现。为此，根据时态网络固有的特征提出自适应时间片划分方法（Adaptive Time Slice Partition method，ATSP）。在时态网络的两种表示方式（基于事件的表示方式和基于快照的表示方式）的基础上，构建了ATSP的基础模型，同时提出了一种改进模型用来描述事件间隔时间服从长尾分布的时态网络。为了实现时间片的不等量划分，针对探索任务的不同提出了基于时态模式的ATSP规则和基于中心节点的ATSP规则，并提出了实现算法--层次划分算法（Hierarchical Partition algorithm，HP）和增量划分算法（Incremental Partition algorithm，IP）。实验结果表明，ATSP方法比传统的时间片划分方法更能准确地表示网络的时态特征，且该方法应用于可视化时，能有效归纳并展示网络的特征，明显提高了视觉分析的效率。     

基于文本信息处理的深度网络推荐技术研究

网络信息时代,在使用系统的时候,首先应该要避免信息过载所导致的问题.然而这一问题目前已经在网络信息技术中起到了重要的作用.根据传统的模式进行推算,目前互联网想要构建模式,首先应该设计其模型训练,另外其数据不能过于单一,而信息量也不够充足,所以导致目前所出现的推荐效果并不是很好.所以文章中有很多辅助信息能够添加到模型中而获得额外的数据输入,对于文章所推荐的方式,有些用户往往忽视所具备的多样性,主要是由于用户的喜好会随着项目的改变而发生变化.     

基于WSN的农业大棚智能环境监控系统研究

文章研究了基于WSN的农业大棚环境监控系统,分别从环境监控系统的硬件设计、软件设计以及系统优化几个方面进行了分析和研究。以保定地区草莓种植基地作为测试环境,对本系统进行了为期3个月的测试。实验结果表明,本系统能够实时、准确地采集环境信息。     

基于SCAE⁃ACGAN的直升机行星齿轮裂纹故障诊断

直升机行星传动轮系结构复杂、工况多变,其振动信号受工况影响大,在故障样本较少的情况下导致行星齿轮箱故障诊断准确率不高,早期故障诊断困难。针对上述问题,提出将堆栈收缩自动编码网络(stacked contractive autoencoder,简称SCAE)与辅助分类生成式对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial networks,简称ACGAN)相结合的SCAE-ACGAN故障诊断方法。ACGAN的生成器产生与真实样本具有类似分布的生成样本,扩展训练样本集,并与真实样本一起输入至判别器进行训练。ACGAN采用SCAE作为判别器,利用SCAE良好的抗数据波动能力,从扩展样本集中挖掘出有效的深度特征,并实现样本的真伪与类别的判定。ACGAN的判别器和生成器在对抗学习训练机制下交替优化,提高方法的样本生成质量与故障判定能力。将SCAE-ACGAN应用于直升机行星轮裂纹故障诊断,结果表明,SCAE-ACGAN的故障诊断性能好,在样本数量少与工况变化情况下具有较好的健壮性和适应性。     

基于复杂网络的合成致死预测方法研究综述

合成致死(Synthetic Lethality,SL)是一种负遗传相互作用,描述的是两个非必要基因之间的相互关系:其中任何一个基因的突变对细胞存活的影响很小,但两个基因的共同突变会导致细胞死亡或其他有碍细胞存活的表型.SL对于解释复杂生物过程、推动癌症的临床诊治有着重要的意义.因此,利用海量的高通量数据,通过构建数据分析模型和计算方法,从计算的角度进行SL对的挖掘和预测,是计算生物学研究的一个重要方向.本文首先对于SL预测所使用的相关数据进行了详细的综述,然后从生物网络这一全新视角出发,重点讨论了基于网络分析的SL预测方法.从网络上的统计学方法、基于网络结构变化的方法、基于网络特征学习的方法、基于图表示学习的方法四个方面综述了相关预测模型和研究的最新进展,详细地比较了各类方法的算法思路、应用场景和优缺点,最后针对SL预测的结果评估和验证方法的研究进展进行了论述.在此基础上,论文进一步总结出SL预测研究中所面临的几项挑战,并针对性的对未来发展方向进行展望,希望为今后的相关研究提供一些有用的参考和思路.