【雜志簡(jiǎn)介】

　　《微型電腦應(yīng)用》是由上海市微型電腦應(yīng)用學(xué)會(huì)主辦，上海交通大學(xué)等單位協(xié)辦，并經(jīng)國(guó)家科技部和國(guó)家新聞出版署正式批準(zhǔn)的計(jì)算機(jī)應(yīng)用科技期刊。本刊創(chuàng)刊于1985年1月，得到了中央領(lǐng)導(dǎo)同志、廣大讀者和計(jì)算機(jī)業(yè)界的支持和厚愛(ài)，江澤民主席親自為本刊題寫刊名。

　　在長(zhǎng)期辦刊實(shí)踐中，本刊形成了學(xué)術(shù)性和實(shí)用性并重的特色，主要欄目有：院士專家論壇、技術(shù)專題、研究與設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)應(yīng)用、技術(shù)交流、學(xué)習(xí)園地等，它面向各行各業(yè)從事計(jì)算機(jī)應(yīng)用的科技人員和廣大電腦應(yīng)用愛(ài)好者，溝通技術(shù)開(kāi)發(fā)的信息渠道，為科研設(shè)計(jì)和推廣應(yīng)用牽線，為公司企業(yè)和各界用戶搭橋。本刊所發(fā)表的文章可作為高校、科研機(jī)構(gòu)等評(píng)定職稱的依據(jù)之一。

　　【影響因子】

　　國(guó)家新聞出版總署收錄

　　【獲獎(jiǎng)情況】

　　中國(guó)科技論文統(tǒng)計(jì)源期刊

　　中國(guó)學(xué)術(shù)期刊綜合評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)源期刊

　　【欄目設(shè)置】

　　主要欄目：專題、研究與設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)應(yīng)用、技術(shù)交流、學(xué)習(xí)園地。

　　雜志優(yōu)秀目錄參考：

　　OFDM/OFDMA系統(tǒng)的時(shí)域同步干擾方案的研究 張昊，夏文龍，郭慶功

　　基于向量線性組合的并行矩陣乘法研究 鄭建華，沈玉利，朱蓉

　　一種新型的貨幣防偽信息宣傳布局的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 龐冬梅，劉捷

　　無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)能耗均衡研究 韓義波，呂星宇，楊新鋒

　　UASN中改進(jìn)的錨點(diǎn)定位報(bào)文傳輸方案研究 徐向藝，王啟明

　　局部加權(quán)廣義高斯-SAR聯(lián)合先驗(yàn)?zāi)５膱D像復(fù)原算法 閆娜

　　DirectX 10圖形應(yīng)用程序截獲技術(shù)的研究 李一天

　　流體沖擊力干擾檢測(cè)方法研究 吳剛，姚文

　　基于FPGA的出租車計(jì)費(fèi)系統(tǒng)設(shè)計(jì) 李平

　　有損網(wǎng)絡(luò)中基于計(jì)時(shí)器的節(jié)點(diǎn)故障檢測(cè)模型研究 趙英姿

　　DRSS系統(tǒng)中4+12-APSK信號(hào)的應(yīng)用研究 常海濱

　　基于自適應(yīng)算法的車輛導(dǎo)航路線規(guī)劃研究 王啟明，徐向藝，時(shí)合生

　　云計(jì)算輔助教學(xué)模式的研究 任靖娟，王玖煒，曹莉

　　高職高專學(xué)生技能評(píng)價(jià)方式研究 李戰(zhàn)國(guó)，周改云

　　噪聲相關(guān)情況下的強(qiáng)跟蹤濾波器在飛行器姿態(tài)確定中的應(yīng)用 鄭均輝，張國(guó)平

　　VANETs中的基于合作數(shù)據(jù)傳輸?shù)腞VC通信 趙凱，王啟明

　　一種面向Linux內(nèi)核模塊的內(nèi)存檢錯(cuò)方法 任鎮(zhèn)，陳莉君

　　云計(jì)算環(huán)境中基于分布估計(jì)蛙跳算法的資源調(diào)度 寧菲菲，王建璽

　　子塊加權(quán)保持近鄰嵌入和相關(guān)向量機(jī)的光照人臉識(shí)別 蔡麗霞

　　安全論文發(fā)表：對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的維護(hù)及管理的分析

　　【摘要】 隨著信息技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用已經(jīng)普及到各個(gè)階層和各個(gè)行業(yè)，這給人們的工作和日常生活帶來(lái)了極大的便利，但是同時(shí)由于網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題的存在也給人們帶來(lái)了很多的困擾，這些安全問(wèn)題主要表現(xiàn)在病毒、木馬以及漏洞攻擊上。本文通過(guò)對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中存在的問(wèn)題進(jìn)行分析，旨在為網(wǎng)絡(luò)的安全和便利提供一些技術(shù)上的策略。

　　【關(guān)鍵詞】 安全論文發(fā)表 ,計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò),完全防護(hù),網(wǎng)絡(luò)維護(hù)與管理,策略

　　一、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的問(wèn)題分析

　　1.1 計(jì)算機(jī)病毒和木馬

　　計(jì)算機(jī)病毒和木馬在很多文獻(xiàn)中都分開(kāi)論述，但是由于其原理基本相同，所以筆者在本文的論述中將其歸為一類。計(jì)算機(jī)病毒和木馬的傳播過(guò)程中有很多類似的地方，但是在破壞性上兩者有較大差別，計(jì)算機(jī)病毒是特指可以對(duì)計(jì)算機(jī)軟硬件造成損害的一類計(jì)算機(jī)程序，而木馬則是用來(lái)竊取用戶信息的計(jì)算機(jī)程序。這兩者都是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)給用戶帶來(lái)危害的計(jì)算機(jī)程序，并且現(xiàn)在計(jì)算機(jī)技術(shù)飛速發(fā)展，病毒和木馬的變種也越來(lái)越多，只有提高自己的網(wǎng)絡(luò)安全意識(shí)，才能降低受到危害的風(fēng)險(xiǎn) [2]。

　　微型電腦應(yīng)用最新期刊目錄

面向區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)可搜索加密方法研究————作者：李堅(jiān);楊峰;吳佳;李平舟;陳樂(lè)然;付金鳳;

摘要：為了解決傳統(tǒng)區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)對(duì)稱加密上傳的弊端，基于Fabric平臺(tái)，提出一種區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)加密的隱私保護(hù)可搜索加密方案。將可搜索加密框架分為數(shù)據(jù)擁有者、數(shù)據(jù)提供者和數(shù)據(jù)用戶，通過(guò)對(duì)上傳的區(qū)塊鏈上傳數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)加密和動(dòng)態(tài)可重建加密，以此實(shí)現(xiàn)一種動(dòng)態(tài)的雙重安全可搜索加密，提高區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的安全和檢索效率。結(jié)果表明，所提方法關(guān)鍵詞查詢時(shí)間約為1.5 ms,動(dòng)態(tài)更新時(shí)間約為100 ms;相較于常用...

基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的客戶側(cè)用電安全性評(píng)估模型研究————作者：王白根;鮑興江;邵竹星;陸欽;胡中鯤;

摘要：考慮到深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)秀的性能，提出了基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的客戶側(cè)用電安全性評(píng)估模型。根據(jù)客戶側(cè)的用電安全實(shí)際情況，構(gòu)建了客戶側(cè)用電安全評(píng)級(jí)指標(biāo)體系。利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)處理性能以及計(jì)算性能，構(gòu)建了基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的客戶側(cè)用電安全性評(píng)價(jià)模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提模型其性能指標(biāo)表現(xiàn)良好，其F₁值達(dá)到了0.962,Recall值達(dá)到了0.962,AUC值到達(dá)了0.949...

電網(wǎng)運(yùn)維智能分析與控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)————作者：張浩;熊浩;崔占飛;曹帥;周航;

摘要：電網(wǎng)規(guī)模的高速增長(zhǎng)與電力體制改革的持續(xù)推進(jìn)，增加了電網(wǎng)運(yùn)行壓力，并對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行精益化管理與系統(tǒng)控制能力提出了更高的要求。鑒于此，提出一套整合系統(tǒng)監(jiān)管云、大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器人巡檢、輸電通道可視化監(jiān)控等功能的電網(wǎng)運(yùn)維優(yōu)化智能分析控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)可用于運(yùn)維全過(guò)程中業(yè)務(wù)場(chǎng)景和設(shè)備狀態(tài)信息的管理和控制。系統(tǒng)可以在宏觀上提供電網(wǎng)主網(wǎng)運(yùn)行信息的整體概況，在微觀上顯示單個(gè)設(shè)備的情況和信息。因此，電網(wǎng)運(yùn)維智能分析與控制...

基于多元信息融合的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)模型研究————作者：董鵬輝;崔世文;蘇正雄;張齊;郭彥飛;

摘要：隨著風(fēng)力發(fā)電的并網(wǎng)規(guī)模越來(lái)越大，風(fēng)電功率的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)對(duì)風(fēng)電的優(yōu)化控制和電力系統(tǒng)的安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行至關(guān)重要，但風(fēng)電功率值為典型的隨機(jī)變量，它具有很強(qiáng)的間歇性和波動(dòng)性。針對(duì)風(fēng)電功率難于準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的問(wèn)題，提出基于多元信息融合的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)模型，利用滑動(dòng)平均法對(duì)原始風(fēng)電場(chǎng)和相鄰風(fēng)電場(chǎng)的功率時(shí)間序列進(jìn)行分解后，結(jié)合物理數(shù)值天氣預(yù)報(bào)(NWP)預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)構(gòu)成多元信息，并運(yùn)用快速相關(guān)過(guò)濾(FCBF)算法對(duì)輸入特征量進(jìn)行篩...

基于5G無(wú)線傳感技術(shù)的配網(wǎng)數(shù)字化作業(yè)安全遠(yuǎn)程告警模型————作者：張新一;席曉林;周金濤;黃浩;

摘要：基于5G無(wú)線傳感技術(shù)設(shè)計(jì)配網(wǎng)數(shù)字化作業(yè)安全遠(yuǎn)程告警模型，運(yùn)用5G無(wú)線傳感監(jiān)測(cè)單元獲得作業(yè)人員的作業(yè)位置信息，通過(guò)5G網(wǎng)絡(luò)傳輸至判別處理單元判別作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)并發(fā)送告警信息，實(shí)現(xiàn)配網(wǎng)數(shù)字化作業(yè)安全遠(yuǎn)程告警。結(jié)果表明，所提模型可準(zhǔn)確發(fā)出告警，有效分配無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的傳輸信道資源，監(jiān)控告警準(zhǔn)確率始終保持在90%以上，而且告警響應(yīng)時(shí)間始終在2 s以下，可有效保障配網(wǎng)數(shù)字化作業(yè)安全遠(yuǎn)程告警的實(shí)時(shí)性與精準(zhǔn)性

基于多層時(shí)序有偏PageRank算法的網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)挖掘————作者：吳凱;張琦佳;常曉潤(rùn);劉洋;

摘要：為了挖掘網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)挖掘，提出多層時(shí)序有偏PageRank算法的網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)挖掘方法。運(yùn)用時(shí)間層之間與層內(nèi)節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系描述時(shí)序網(wǎng)絡(luò)，以此為基礎(chǔ)，采用節(jié)點(diǎn)層間相似性的超鄰接矩陣(SSAM)方法構(gòu)建多層時(shí)序網(wǎng)絡(luò)模型。在SSAM多層時(shí)序網(wǎng)絡(luò)模型中，基于有偏隨機(jī)游走過(guò)程計(jì)算網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)移概率矩陣，確定游走者下一個(gè)跳轉(zhuǎn)的鄰近節(jié)點(diǎn)，采用PageRank方法計(jì)算轉(zhuǎn)移概率矩陣所確定跳...

基于狀態(tài)估計(jì)的電力調(diào)度流數(shù)據(jù)異常識(shí)別方法研究————作者：趙瑩;路學(xué)剛;曹文剛;何文洪;

摘要：針對(duì)現(xiàn)有電力調(diào)度流數(shù)據(jù)存在的數(shù)據(jù)異常識(shí)別精度低等問(wèn)題，設(shè)計(jì)一種新的基于狀態(tài)估計(jì)的電力調(diào)度流數(shù)據(jù)異常識(shí)別方法。根據(jù)電力調(diào)度過(guò)程中電力系統(tǒng)各個(gè)節(jié)點(diǎn)的電壓、電流相量變化，引入混合測(cè)量算法設(shè)計(jì)電力調(diào)度流數(shù)據(jù)狀態(tài)估計(jì)算法，估計(jì)電力調(diào)度流數(shù)據(jù)狀態(tài)；利用電力調(diào)度流數(shù)據(jù)線性關(guān)系和Copula理論，定義電力調(diào)度流數(shù)據(jù)異常分值，求取電力調(diào)度流數(shù)據(jù)條件概率累積分布函數(shù)和樣本線性范圍，得到電力調(diào)度流數(shù)據(jù)異常分值，實(shí)現(xiàn)電力...

基于改進(jìn)時(shí)域反演算法的含DG輻射狀配電網(wǎng)典型故障區(qū)段定位方法————作者：劉艾旺;黃潔;錢鋒強(qiáng);

摘要：受配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜性影響，配電網(wǎng)發(fā)生故障的次數(shù)逐漸增加，為此研究基于改進(jìn)時(shí)域反演算法的含分布式電源(DG)輻射狀配電網(wǎng)典型故障區(qū)段定位方法。依據(jù)波動(dòng)理論，在三相配電網(wǎng)中設(shè)定分布參數(shù)，建立配電網(wǎng)接地故障方程。以線路時(shí)間差為基礎(chǔ)，通過(guò)D型行波法劃分配電網(wǎng)故障信號(hào)區(qū)間。結(jié)合反射關(guān)系改進(jìn)時(shí)域反演算法，在鏡像原理的作用下，將故障信號(hào)作為反射波源，定位配電網(wǎng)故障區(qū)段。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，以1515 kHz為采集頻率，...

一種基于臨界區(qū)的分布式?jīng)Q策算法————作者：邢雋煒;石連星;白聃;

摘要：分布式系統(tǒng)中各服務(wù)節(jié)點(diǎn)集群狀態(tài)的一致性是保證系統(tǒng)行為正確性的基礎(chǔ)。目前大多數(shù)分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)采用中心化的管理服務(wù)來(lái)維護(hù)集群狀態(tài)，為各節(jié)點(diǎn)提供集群狀態(tài)查詢服務(wù)，以確保各節(jié)點(diǎn)獲取的集群信息的一致性，避免多節(jié)點(diǎn)執(zhí)行分布式事務(wù)時(shí)可能出現(xiàn)的并發(fā)沖突問(wèn)題。然而，中心化方法適用于實(shí)時(shí)性要求較低的集群狀態(tài)維護(hù)，在實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)景中會(huì)降低分布式服務(wù)的并發(fā)執(zhí)行效率。因此，提出了基于臨界區(qū)的分布式?jīng)Q策算法。在臨界區(qū)之...

基于平行圖像與深度學(xué)習(xí)的全預(yù)制裝配式變電站框架結(jié)構(gòu)缺陷識(shí)別方法————作者：夏凱;陳天佑;

摘要：研究基于平行圖像與深度學(xué)習(xí)的全預(yù)制裝配式變電站框架結(jié)構(gòu)缺陷識(shí)別方法，為變電站框架結(jié)構(gòu)的維護(hù)修復(fù)提供準(zhǔn)確的參考信息。依據(jù)平行圖像運(yùn)行模式構(gòu)建變電站框架結(jié)構(gòu)圖像數(shù)據(jù)模型，并將圖像數(shù)據(jù)模型作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入；經(jīng)卷積核卷積后提取特征，使用激活函數(shù)實(shí)現(xiàn)特征的映射；通過(guò)下采樣層處理映射后特征，輸出全新特征圖；使用Softmax分類器實(shí)現(xiàn)全新特征圖訓(xùn)練，獲得變電站框架缺陷識(shí)別結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法能夠...

基于煙花算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的電網(wǎng)抄表核算信息自動(dòng)化更新模型————作者：王蕊;

摘要：為了解決多類型電網(wǎng)抄表核算信息自動(dòng)化更新速度慢的問(wèn)題，基于煙花算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)構(gòu)建電網(wǎng)抄表核算信息自動(dòng)化更新模型。模型的信息采集層通過(guò)低壓集抄、專變采集等多種終端實(shí)時(shí)采集抄表核算信息后，經(jīng)信息傳輸層的無(wú)線專網(wǎng)發(fā)送至主站層。主站層的智能用電數(shù)據(jù)管理模塊使用基于煙花算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的新增抄表核算信息分類方法，由煙花算法尋優(yōu)獲取可使極限學(xué)習(xí)機(jī)訓(xùn)練誤差最小化的權(quán)重與偏置參數(shù)，利用具備高精度分類能力的極...

基于風(fēng)電場(chǎng)數(shù)據(jù)特征的功率預(yù)測(cè)與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行研究————作者：朱振軍;

摘要：由于風(fēng)力具有不確定性，導(dǎo)致風(fēng)電波動(dòng)性較強(qiáng)。為了對(duì)風(fēng)電功率進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，建立基于數(shù)據(jù)特征的功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)。根據(jù)風(fēng)電場(chǎng)數(shù)據(jù)特征對(duì)數(shù)值天氣預(yù)報(bào)(NWP)風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，對(duì)異常風(fēng)電數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波和補(bǔ)齊處理，并對(duì)風(fēng)電機(jī)組進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)風(fēng)電場(chǎng)經(jīng)濟(jì)性運(yùn)行。風(fēng)電場(chǎng)電能采集模塊完成對(duì)風(fēng)電場(chǎng)龍風(fēng)線、主變線路高壓側(cè)、變壓器等信息的采集。采用電壓互感器(PT)二次回路壓降的方法提高測(cè)量精度。利用拉丁超立方抽樣策略(L...

變電站氣體濃度巡檢機(jī)器人的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)————作者：張興富;王滿意;陳世海;張海;

摘要：針對(duì)人工巡檢SF₆氣體濃度所存在的潛在安全隱患，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一種用于變電站SF₆氣體濃度監(jiān)測(cè)的巡檢機(jī)器人。該巡檢機(jī)器人由移動(dòng)機(jī)器人和地面系統(tǒng)組成。移動(dòng)機(jī)器人配置氣體傳感器，具備自主移動(dòng)和SF₆氣體濃度實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)功能，通過(guò)XBee模塊將傳感數(shù)據(jù)無(wú)線發(fā)送到地面系統(tǒng)。地面系統(tǒng)接收并顯示氣體濃度傳感數(shù)據(jù)，并通過(guò)發(fā)送命令控制機(jī)器人移動(dòng)至指定監(jiān)測(cè)位...

基于混沌映射算法的能源互聯(lián)網(wǎng)容器云平臺(tái)數(shù)據(jù)安全存儲(chǔ)方法————作者：李黎濱;孫偉;趙春禹;王佳;

摘要：當(dāng)能源互聯(lián)網(wǎng)容器云平臺(tái)數(shù)據(jù)正常存儲(chǔ)秩序受到破壞時(shí)，整體數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率及存儲(chǔ)安全性會(huì)大幅度降低。為了解決這個(gè)問(wèn)題，根據(jù)存儲(chǔ)鏈路構(gòu)成空間的混沌屬性，基于混沌映射算法提出一種優(yōu)化算法。對(duì)混沌映射空間下存儲(chǔ)數(shù)據(jù)種群位置權(quán)重更新，完成存儲(chǔ)數(shù)據(jù)種群映射動(dòng)態(tài)優(yōu)化；對(duì)加權(quán)優(yōu)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行混沌映射存儲(chǔ)，得到種群的最佳安全存儲(chǔ)位置，完成數(shù)據(jù)安全存儲(chǔ)優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，采用提出方法后，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率與安全系數(shù)得到了大幅度提...

基于CNN-SVM算法的高壓輸電線路故障識(shí)別研究————作者：宋文志;劉柯余;

摘要：在輸電線路中出現(xiàn)故障將會(huì)對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行安全造成不利影響。為了提高高壓輸電線路穩(wěn)定性，設(shè)計(jì)一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-支持向量機(jī)(CNN-SVM)算法的高壓輸電線路故障診斷方法。構(gòu)建SVM模型來(lái)判斷相間故障接地狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)輸電線路故障精確診斷。測(cè)試結(jié)果表明，單相和三相接地故障都實(shí)現(xiàn)了很高的識(shí)別精度，而只考慮初步識(shí)別過(guò)程對(duì)相間故障和相間接地故障的識(shí)別率都很低。采用本文方法可以獲得更高的準(zhǔn)確率，能夠?qū)崿F(xiàn)的相間故障更...

考慮虛假數(shù)據(jù)攻擊的電力系統(tǒng)專用網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控系統(tǒng)————作者：丁全;

摘要：以避免電力系統(tǒng)受到虛假數(shù)據(jù)攻擊為目的，設(shè)計(jì)考慮虛假數(shù)據(jù)攻擊的電力系統(tǒng)專用網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控系統(tǒng)。系統(tǒng)物理層的電力黑匣子以串口方式與網(wǎng)絡(luò)儀表掛接共同采集電力系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)，通過(guò)采集單元初始設(shè)置黑匣子參數(shù)信息，運(yùn)用復(fù)雜事件處理(CEP)技術(shù)將其封裝為事件傳輸給用戶接入層控制中心的CEP引擎，通過(guò)基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的虛假數(shù)據(jù)攻擊檢測(cè)方法實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)控。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集能力突出，當(dāng)電力黑...

面向網(wǎng)絡(luò)空間防御的越權(quán)漏洞對(duì)抗機(jī)器學(xué)習(xí)檢測(cè)系統(tǒng)————作者：金磊;

摘要：為了提高網(wǎng)絡(luò)空間越權(quán)漏洞檢測(cè)的準(zhǔn)確性，設(shè)計(jì)面向網(wǎng)絡(luò)空間防御的越權(quán)漏洞對(duì)抗機(jī)器學(xué)習(xí)檢測(cè)系統(tǒng)。在系統(tǒng)感知層的數(shù)據(jù)采集模塊應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)控制消息協(xié)議(ICMP)掃描技術(shù)采集網(wǎng)絡(luò)安全漏洞數(shù)據(jù)，聚類分析清洗數(shù)據(jù)；由網(wǎng)絡(luò)通信層將數(shù)據(jù)發(fā)送給存儲(chǔ)層存儲(chǔ)；在應(yīng)用層的越權(quán)漏洞檢測(cè)模塊中，以數(shù)據(jù)調(diào)用模塊調(diào)度數(shù)據(jù)輸入條件殘差生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練后輸出越權(quán)漏洞識(shí)別結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)系統(tǒng)可有效識(shí)別與檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)空間環(huán)境中存在的...

手勢(shì)分割與識(shí)別技術(shù)在人機(jī)交互系統(tǒng)中的應(yīng)用————作者：田甜;

摘要：由于高質(zhì)量發(fā)展的需要，人機(jī)交互系統(tǒng)需要完成難度更高、精度更高、更加復(fù)雜的任務(wù)。在現(xiàn)有的人機(jī)交互系統(tǒng)中，手勢(shì)的分割與識(shí)別技術(shù)不足是限制人機(jī)交互系統(tǒng)向前發(fā)展的主要原因。因此，提高手勢(shì)的分割與識(shí)別技術(shù)，是實(shí)現(xiàn)高效敏捷人機(jī)交互系統(tǒng)的關(guān)鍵因素。為實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量的手勢(shì)動(dòng)作識(shí)別，利用改進(jìn)后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)手勢(shì)動(dòng)作進(jìn)行分割與識(shí)別。利用數(shù)據(jù)庫(kù)中的手勢(shì)圖像對(duì)模型進(jìn)行性能測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，研究提出的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)手勢(shì)...

基于5G應(yīng)用的微帶相控陣天線設(shè)計(jì)————作者：溫慧媛;

摘要：微帶天線具有體積小、重量輕、易于集成在非平面物體表面等特點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于衛(wèi)星通信、雷達(dá)和導(dǎo)彈等領(lǐng)域。設(shè)計(jì)了一款中心頻率工作在3.5 GHz的2×2微帶相控陣天線，采用圓形貼片作為天線單元結(jié)構(gòu)，通過(guò)微帶線饋電。用仿真軟件CST對(duì)該天線進(jìn)行仿真及分析，其結(jié)果表明，在工作頻段均滿足天線增益G≥11.3 dB,回波損耗S₁₁

基于混合分布估計(jì)算法的載波路由研究————作者：王珺;湯野;薛激光;馮智博;朱洋洋;王文基;

摘要：為了提高低壓電力線載波通信可靠性，解決載波信道資源緊張、傳輸能力下降等問(wèn)題，針對(duì)復(fù)雜的低壓電力線網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，提出一種基于混合分布估計(jì)算法的電力線載波通信路由方法。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量(QoS)設(shè)計(jì)電力線網(wǎng)絡(luò)傳輸加權(quán)目標(biāo)函數(shù)，采用二進(jìn)制編碼方式表示解，使用分布估計(jì)算法和遺傳算法并行搜索最優(yōu)解，其中，分布估計(jì)算法通過(guò)種群增量學(xué)習(xí)(PBIL)概率模型對(duì)解空間采樣，對(duì)2種算法的每一代新生種群設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)比例進(jìn)行...

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