光反馈自混合干涉对称折叠算法的精度分析

为了提高对称折叠算法的精度,通过对仿真信号的测量,分析了影响算法精度的几种因素(光反馈水平因子,外腔的非线性运动,抽样速率和转折点的定位),并且给出了改进方法.仿真结果表明,在测量线宽展宽因子之前,需保证光反馈水平因子的准确测量,利用中间干涉条纹进行测量可以减少外腔非线性运动所带来的误差.这一结论对利用对称折叠算法处理实验信号有一定的帮助.     

低轨星座卫星通信网络管理体系结构设计与分析

为了实现星座卫星通信网络管理的灵活和高效,首先分析了星座卫星通信网的系统特性,研究了当前典型的网络管理体系结构的工作原理及缺陷,然后设计出适合该通信网的网络管理体系结构.提出了半分布式的概念.分析了该体系结构的工作原理、优势和SNMP网络管理协议在本结构体系的应用,说明此体系结构能够适应网络管理的要求.     

双轮自平衡小车控制系统设计

双轮自平衡小车是双轮机器人研究的基础,具有多变量、非线性、强耦合等特性。本文以STC15W4K32S4为主控芯片,MPU6050采集车身的角度和角速度,通过互补滤波进行数据融合,得到优化的角度值,以TB6612FNG作为电机驱动芯片,霍尔元件进行车速测量,构建双轮小车的姿态平衡控制和运动控制系统。通过姿态解算和PID控制,实现了小车的平稳运行。     

基于动态交互模型的社会支持对大学生心理健康的作用机制

社会支持是指个体在与外界的交互作用过程中所能获得的帮助维持心理健康平衡的一切影响,包括实际的社会支持、领悟的社会支持和行动的社会支持.基于应激事件、社会支持和心理健康的两两相互关系,提出社会支持对大学生心理健康的作用机制是动态交互模型,以期为维护大学生的心理健康提供一定的借鉴.     

基于机器学习方法的入侵检测技术

随着信息技术的不断发展,人们生活发生了翻天覆地的变化,它给人们带来了很多便利,但与此同时,安全问题也日益突出。目前,传统的入侵检测系统已经不足以完成对越来越复杂的网络攻击的检测任务。入侵监测系统技术之中引入机器学习,可以有效地提高系统性能。文章主要介绍了几种机器学习方法在入侵检测中的应用。     

互联网用户异常行为检测

针对传统的入侵检测系统没有全面地对行为进行度量以及监测实时性不高,并且存在较高的误判率,缺乏动态适应性等问题,提出对互联网用户的网络行为进行异常分析,针对不同的应用场景采用基于向量空间和语义的行为异常检测的算法.方案充分考虑到不同网络环境的特点,可以根据不同环境制定可信度量策略.仿真实验表明,与传统的入侵检测方法相比,有较好的环境适应性和较低的误判率.     

上海朗讯光纤谱损耗模型的计算及应用

介绍了在上海朗讯科技有限公司进行的一个用数学方法推算出光纤谱损耗模型矩阵的实例 ,它对于制造商和用户降低测量成本 ,增加对光纤谱损耗的了解有重要意义。     

基于改进深度强化学习的电动汽车充换电站调度技术

由于电动汽车充换电站的请求存在明显的多样化特征,导致充换电站的负荷波动性较大,为此,提出基于改进深度强化学习的电动汽车充换电站调度技术研究。基于LSTM构建了充换电站需求响应模型,并设置了搜索区间的边界位置,以此得出最优的充换电站需求响应方案,利用卷积神经网络对实现对电动汽车充换电站调度的寻优,得出匹配最优的充换电站需求响应方案的调度结果。测试结果表明,设计调度技术可以实现电动汽车充换电站负荷曲线出现相对稳定的状态,未出现超负荷的情况。     

基于SOFM神经网络的蛋白质结构类预测

蛋白质结构类预测是蛋白质空间结构和功能预测的基础。本文首先将氨基酸对相互作用形成的序列经过数字信号处理后得到能量谱密度的20个低频部分和6种疏水模式在序列中出现的频率整合,构成26维分类特征,然后采用自组织特征映射神经网络对蛋白质结构类进行预测。实验结果表明,与Component Coupled算法、ANN算法、粗集方法相比较,本文算法具有较高的预测精度。