企业内部信息系统的故障监控研究与应用

针对大型企业内部网络中信息系统的故障监控缺乏有效手段的问题,从Web网页、应用服务器、数据库服务器、服务器网络硬件、C/S系统等多个角度入手进行研究,提出一个对内网信息系统进行实时监控的故障监控系统,并详述了它的工作流程和实现细节。目前实现的系统通过试用效果良好,方案亦被证明是行之有效的,并可在相近环境中推广应用。     

预警监视信息系统数据集成体系框架研究

针对2种数据集成方法在辅助决策方面的优缺点,结合预警监视信息系统数据处理实时性的要求,提出了一种新的数据集成方法.根据实时数据仓库方法搭建了预警监视信息的数据集成体系框架,并用XML语言实现底层数据库到目标情报数据库之间的映射.     

基于个性化推荐系统的视频App的设计

近年来,各类视频应用上内容越来越丰富,页面上与当前用户无关的内容也越来越多。因此,市面上出现了多种不同的推荐算法来进行内容推荐。但是,不是每种推荐算法都能够解决所有的问题。基于个性化推荐系统的视频App,融合了多种推荐方法。首先为了解决推荐系统的冷启动问题,采用了基于统计学的推荐方式,同时,采用基于协同过滤的推荐算法,计算视频和用户间的隐藏特征,最后还有实时推荐模块,能够根据用户近期的行为对推荐内容进行调整。     

基于EKM-AE模型的无监督主机入侵检测方法

针对深度学习方法运用于入侵检测时需要大量标注数据集和难以实时检测的缺陷,利用网络流量中正常数据多于异常数据的一般规律,提出一种结合集成K-means聚类和自编码器的EKM-AE(ensemble K-means and autoencoder)入侵检测方法.首先通过集成K-means聚类从实时抓取的网络流量中得出正常样例,用于训练自编码器,然后由完成训练的自编码器执行入侵检测.在虚拟局域网主机环境下进行了入侵检测实验,结果表明,在绝大多数实际应用场景(正常流量多于异常流量)下该方法具有良好的检测性能,且具有全过程无监督、可实时在线检测的优点,对主机网络安全有良好的提升作用.     

基于阈值和极端随机树的实时跌倒检测方法

针对基于可穿戴设备的跌倒检测存在的实时性与准确性无法兼得的问题,提出一种阈值和极端随机树融合的实时跌倒检测方法。在该方法中,可穿戴设备只需计算阈值量,无需确保跌倒检测的准确率,从而减少了计算量;同时,上位机利用极端随机树算法确保了跌倒检测的准确率。可穿戴设备通过阈值的方法过滤了大部分日常动作,因此减少了上位机检测的动作数据量。这样一来所提方法既满足了跌倒检测的高准确率,又满足了实时性。另外,为了降低跌倒检测的假阳性率,可穿戴设备融合了姿态角度传感器和压力传感器,上位机中加入了反馈机制。当检测结果出现假阳性时,通过上位机将检测错误的样本加入非跌倒数据集中进行再训练,模型经过这样的不断学习会生成适合个人的报警模型,且这种反馈机制为降低跌倒检测的假阳性率提供了新思路。实验结果表明,在1 259个测试样本中,所提方法具有平均99.7%的准确率,最低0.08%的假阳性率。     

基于正交频分复用的低轨卫星移动通信同步控制系统设计

低轨卫星移动通信信息存在复用保护间隔,为实现对传输数据信息的精准定位,设计基于正交频分复用的低轨卫星移动通信同步控制系统;设置电源管理模块,初步协调BDG—MF—OS型卫星终端与ZIGBEE无线数据传输模块,将卫星通信信息反馈至网络与显示模块,实现低轨卫星移动通信同步控制系统的硬件设计;建立同步信号模型,通过信号调制解调的方式,完善待处理通信信息的复用保护间隔与循环前缀,实现正交频分复用处理的关键技术研究;分包处理通信数据,借助已知的短报文通信模式,连接同步通信协议,完成低轨卫星移动通信同步控制;与北斗型通信控制系统相比,正交频分复用技术作用下,低轨卫星的移动通信能力得到强化,较好地满足精准定位传输数据信息的实际应用需求.     

改进Faster R-CNN的汽车仪表指针实时检测

针对产业化的汽车仪表指针人工视觉检测效果差、检测速度慢和实时性低等问题,本文提出了一种改进的Faster R-CNN汽车仪表指针实时检测算法。通过改进原始的RoI网络层结构,实现小目标高低层特征之间的完整传递;采用双线性内插算法替代两次量化操作,使得特征聚集变成连续的过程,能够有效减少计算时间;最后将工业机采集的视频数据,预处理成VOC格式数据集进行训练,调整超参数得到改进汽车仪表指针检测模型。实验结果表明:所提出的方法能够快速、准确地实现汽车仪表指针检测,单张图片的平均检测时间为0.197 s,平均检测精度可达92.7%。在不同类别仪表指针的迁移实验中,展示了良好的泛化性能。     

基于窄带物联网的水务管网参数监测系统设计

近几年随着城市供水管道的日益复杂化,城市供水系统的监测变得难以管理。为了更好地监测城市供水系统的运行状态,借助窄带物联网(Narrow Band Internet of Things,NB-IoT)的低功耗优势,设计了一个基于NBIoT的水务管网参数监测系统。该系统以低功耗STM32L4芯片为控制核心,实现了供水管网实时数据的采集与NB-IoT数据的传输,水务管网的参数会被上传至服务器并通过浏览器显示。本文重点设计了现场数据采集设备的硬件电路,开发了NB-IoT的网络传输。测试表明,该监测系统实现了水务管网的数据远传和远程控制,具有一定的研究和开发价值。     

基于实时电价的多目标电动汽车控制策略

在实时电价的电力市场机制下,综合考虑了电网侧和电动汽车车主双方利益,建立了电动汽车群接入电网后的控制模型.该模型以电动汽车群接入电网后负荷曲线峰谷差最小及电动汽车车主收益最大为优化目标,并以电池充放电功率和可用容量为约束条件,采用粒子群算法进行了优化求解,得出了电动汽车群与电网的交互功率曲线.最后,通过仿真实例验证了所建构模型的正确性和有效性.     

基于手势的交互式三维场景并行光线跟踪绘制研究

利用光线跟踪可以绘制出高质量的真实感场景画面,但计算量很大,难以实现实时交互式绘制.为此,三维真实感场景的实时交互式绘制往往需要用到集群,但集群的绘制速度是由绘制速度最慢的节点决定的,如果节点之间的任务没有被划分均匀,集群的绘制效率就会下降.为了满足实时交互式绘制的要求、提高集群的绘制效率,设计了在粗粒度和细粒度两个层次上同时实现并行计算的集群绘制系统,并针对集群的负载均衡问题提出了基于像素递归深度的负载均衡方法.该方法首先统计出每个像素的递归深度从而得到整个场景的递归深度图,然后对上一帧按递归深度进行均衡划分.根据连续两帧所对应的场景具有的时空相关性,上一帧的划分结果可作为下一帧划分的依据.本算法的优势在于能够快速实现三维动态场景下的集群负载均衡.实验表明,该集群绘制系统可以高效地实现基于Kinect的实时交互式绘制.