一种改进的基于Profibus-DP现场总线的过程控制系统

针对传统过程控制系统单变量控制的局限性,提出一种运用Profibus-DP现场总线来实现液位、温度和流量的分时控制系统。选用S7-315PLC作为主站控制单元,S7-224作为从站控制单元,PC机和触摸屏作为上位机,实时监控现场运行状况,并进行参数修改,集中管理,方便实验人员查看。改进后的系统已投入使用,运行结果表明该控制系统开放型好,集成度高,满足了更高的教学要求。     

基于异构图神经网络的半监督网站主题分类

互联网网站数量快速增长使现有方法难以准确分类特定网站主题,如基于URL的方法无法处理未反映在URL中的主题信息,基于网页内容的方法受到数据稀疏性和语义关系捕捉的限制。为此,提出一种基于异构图神经网络的半监督网站主题分类方法HGNN-SWT。该方法不仅利用网站文本特征来弥补仅使用URL特征的不足,还利用异构图对网站文本和词语的稀疏关系进行建模,通过处理图中的节点和边关系来提高分类性能。同时引入基于随机游走的邻居节点采样方法,考虑节点的局部特征和全局图结构,并提出特征融合策略,捕捉网站文本数据的上下文关系和特征交互。通过在自制的Chinaz Website数据集上的实验,证明了HGNN-SWT方法在网站主题分类任务中相较于现有方法具有更高的准确率。     

基于嵌入式系统的人体行为检测系统设计

在监护系统领域中,我国已经有基于嵌入式系统对视频进行监护及PC机进行目标检测与识别的先例,但是没能对行为的实时进行判断。本文以视觉和嵌入式系统为基础对人体行为的检测进行了监护,尤其适用在成本低、图像处理精度较低的场合。     

TRGATLog:基于日志时间图注意力网络的日志异常检测方法

为解决现有日志异常检测方法往往只关注定量关系模式或顺序模式的单一特征,忽略了日志时间结构关系和不同特征之间的相互联系,导致较高的异常漏检率和误报率问题,提出基于日志时间图注意力网络的日志异常检测方法。首先,通过设计日志语义和时间结构联合特征提取模块构建日志时间图,有效整合日志的时间结构关系和语义信息。然后,构造时间关系图注意力网络,利用图结构描述日志间的时间结构关系,自适应学习不同日志之间的重要性,进行异常检测。最后,使用三个公共数据集验证模型的有效性。大量实验结果表明,所提方法能够有效捕获日志时间结构关系,提高异常检测精度。