基于改进的BP神经网络入侵检测方法研究

针对遗传算法局部搜索能力弱和收敛速度慢,在选择操作之后加上了禁忌搜索算法,并对交叉操作进行改进,最后用禁忌搜索作为变异操作,从而加快算法的收敛速度,并用此改进的遗传算法来优化BP神经网络的权值。实验证明,采用该方法优化BP神经网络权值,能克服BP神经网络收敛速度慢、局部极小问题。     

网络通讯在高杆灯监控系统中的应用

针对城市中高杆灯监控系统,设计了一套基于C/S与GPRS的监控系统软件。根据GPRS数据通讯的特点,确定传输帧数据格式、制定了相应的传输协议。将完成端口通信技术应用到服务器软件的网络通信模块设计中,实现高效的系统网络性能。测试表明,所设计的监控系统软件具有较高的数据处理能力,在实际运行中也表现出良好的性能。     

ARM7处理器NUC710ADN扩充双网口设计

在ARM7处理器NUC710ADN的第一个网口的基础上,利用网口驱动芯片DM9000AEP扩充了第二个网口,使系统实现双网口通信。给出了硬件设计电路,对DM9000AEP的驱动程序在μClinux下的移植过程进行了描述,测试结果表明双网口都能正常可靠的工作,达到了ARM7处理器进行双网通信的功能要求。     

基于短期负荷预测的分布式供能系统实时优化控制研究

提出了一种基于短期负荷预测的分布式供能系统实时优化控制方法。控制器通过OPC通信方式从监控系统中实时获取所有换能站设备运行数据、终端用户用能数据以及管网运行状态数据,再将这些现场数据经归一化处理后送给神经网络预测模型对下一时刻的终端用户冷(热)负荷需求进行预测。预测的终端用户负荷加上管网的损耗负荷便是整个供能系统的负荷需求,控制器根据能源供需平衡的原则计算出最优的设备运行参数,实现节能优化控制的目标。     

基于Voronoi图和复合泊松过程的WSN覆盖算法设计

设计了一种基于Voronoi图和复合泊松过程的分布式算法。利用Voronoi图的性质,传感器节点能够同时进行冗余判定和感知半径调节来消除覆盖冗余;利用休眠节点的复合泊松探测过程,能够及时发现工作节点的失效并弥补网络的覆盖漏洞,使网络由单纯的完成监测任务变为动态调整拓扑以适应环境变化。仿真结果表明网络能准确调度节点状态,并且对工作节点失效具有很好的鲁棒性。     

运用BP网络分析尿素合成塔CO_2转化率

采用BP神经网络模型预测尿素合成塔CO_2 转化率 ,分析了氨碳比和水碳比与转化率之间的关系。详细介绍了建模过程并对隐含层神经元数和迭代次数对网络性能的影响进行了讨论。分析结果表明 :所建模型能准确地对CO_2 转化率进行预测 ,平均相对误差在 1 0 %以内 ;CO_2 转化率随氨碳比的增大而显著增加 ,水碳比的影响则相对较小。     

高温变换催化剂制备条件的神经网络优化

将影响低汽气比条件下LB型节能高温变换催化剂活性的主要因素作为人工神经网络的特征输入向量,将全部实验数据分为训练集和预测集,运用Matlab神经网络工具箱,按改进的Bayes自动归一化算法建立反向传播神经网络模型,不仅可防止网络陷入局部最小,而且提高了网络训练精度和泛化能力。适当拓宽正交实验各因素的水平范围,经过不同因素、不同水平间的组合模拟,预测出LB型节能高温变换催化剂的最佳制备条件为氧化铈质量分数0.76%、氧化铜质量分数5.8%、氧化铬质量分数8.6%、氧化镧质量分数1.0%、铁液浓度92 g/L、中和过程最终pH值9.5。在最佳条件下试制催化剂在低汽气比下的平均活性达77.6%。     

基于无线传感器网络的土壤墒情监测系统

目前农田监测智能化水平低,管理实时性差,远距离信息传输能力弱、可扩展性不强,且市场上普遍的土壤墒情机一般基于有线连接方式,对于农田监测有一定的局限性,价格昂贵,不适合一般农田的智能化管理。设计了一种土壤监测无线传感网络节点及其远程传输装置,该系统通过PICl8F4520单片机将ARN-100土壤水分传感器、ARN—Tw土壤温度传感器及H311-AS002-T土壤酸碱度传感器采集到的土壤参数处理后,通过ZigBee近距离无线通讯网络以及3G远程无线网络,将数据实时传输给监测终端。测试结果验证了该系统的合理性与实用性,符合现代农业发展方向。     

GARCH非线性时间序列模型的网络流量预测

网络流量预测在拥塞控制、网络管理与诊断、路由器设计等领域都具有重要意义。根据当今网络流量的特点,传统的ARMA模型在描述网络流量数据特性时有一定的局限性,从而影响网络流量预测的精度。针对这个问题,研究了使用广义自回归条件异方差模型(GARCH)对网络流量数据进行建模的方法,通过仿真实验表明,该模型可以较好地描述网络流量数据的异方差性,同时其预测精度较之传统的ARMA模型的预测精度也得到了大幅提升。     

基于贝叶斯网络的移动支付风险评估模型

随着信息技术和网络的迅猛发展,支付业务、技术及工具不断创新,移动支付的发展在逐渐加快。移动支付给人们生活带来方便和快捷的同时,也存在着较高的潜在风险,容易遭受非法入侵和恶意攻击。就移动支付风险的分析及风险值的计算理论方面开展工作,在贝叶斯网络的基础上,针对移动支付的主要组成主体,提出移动支付风险评估模型,通过使用该模型进行移动支付风险评估不仅可以对目前移动支付的风险进行评估,还可以根据风险评估结果引导风险控制,对比风险控制前后的风险值判断风险控制的效果,通过案例分析,提出的移动支付风险评估模型可以很好地完成移动支付的风险评估要求。