深度检测DDoS攻击

为了有效地防御DDoS攻击,需要在检测环节尽可能多地获取攻击信息,而现有的方法大多仅注重检测攻击的存在,很难同时给出攻击协议、攻击强度和攻击方式等信息.提出使用多分类的方式,将攻击分为24个不同的种类,并用快速分类器HSMC-SVM作为分类工具,来完成DDoS攻击的多种信息的获取.实验表明,这种方法可以快速完成训练和测试工作,并以较高的识别率识别出不同种类的攻击,为防御环节提供攻击协议、攻击强度和攻击方式等信息.在实际网络中,能满足准确性和实时性的要求,有较强的可行性.     

对一种向前安全群签名体制的密码学方法

对陈少真等提出的一种有效取消的向前安全群签名方案进行了密码学分析,首先指出该群签名体制存在错误的模运算及冗余数据,效率不高。其次,指出该群签名体制是不安全的,群管理员可以伪造能够通过验证的群签名。     

基于BP神经网络的图像识别研究

BP神经网络具有较强的容错性和自适应学习能力,因而在数字图像识别领域有着广泛的应用。本文在经典BP神经网络的基本算法的基础上,对BP算法的参数设置进行了优化,实现了一种基于分类的改进BP神经网络算法。通过探讨BP神经网络在数字图像分类识别中的应用,详细考察了各种参数对识别效果的影响。实验结果证明改进后的算法有很好的实用价值。     

基于数据驱动的锂离子电池RUL预测综述

剩余使用寿命预测技术对于锂离子电池的安全使用及维护具有重要意义。由于锂离子电池的长寿命特性以及复杂的非线性退化机制,目前剩余使用寿命预测仍是电池状态预测的难点问题。数据驱动方法不需要考虑电池内部电化学特性,而仅从数据角度出发,是目前主流的预测方法。通过实例介绍了剩余使用寿命概念,分类阐述了各种基于数据驱动的预测方法,并对其优缺点进行了分析。最后,针对现有方法的不足,提出未来需要改进的方向。     

货运列车自适应模型平滑切换及节能优化研究

为了使货运列车运行过程切近实际,提出了一种基于加速度自适应的货运列车质点模型平滑切换方法。首先,建立列车的单质点和多质点模型,基于扰动加速度偏差变化率进行列车多模型的自适应切换研究。然后,为了降低大功率机车牵引电机的工作能耗,引入货运列车牵引控制的多目标和约束条件,建立了多目标优化模型,并提出一种新型的多目标飞蛾扑火(MOMFO)算法用于优化货运列车运行过程。最后,采用HXD1型电力机车牵引50节C80货车作为研究对象,通过仿真验证了所提方法对货运列车牵引电机节能及运行过程优化具有重要意义。     

图像识别的仓库装配智能车

本文介绍了基于图像采集和图像识别技术的智能装配车的基本设计原理,系统硬件组成和控制算法。在此基础上设计了可以实现自主运载、自主循迹、自主识别,且具有更高的灵活性、后期可维护性、功能可扩展性、更快的运作速度、高精度控制等优点,使得装配的效率将大大提高,并且降低错误装配造成的返工成本,该系统具有广泛的应用前景。     

结构型多尺度超材料吸波体的设计与研究

文中提出了一种结构型多尺度超材料吸波体。微观层面,该吸波体的结构单元采用微米级羰基铁粉 (CIPs)和多壁碳纳米管(MWCNTs),二者可有效提升吸波体的介电损耗及磁损耗特性;宏观层面,吸波体结构单元 顶部为平台型结构,可提升吸波体对电磁波的阻抗匹配特性。仿真结果表明,该超材料吸波体的反射损耗最小值为 -18. 15 dB,吸收率峰值可达0. 98,吸收率超过0. 9 的频带宽度为5. 5 GHz。通过CIPs、MWCNTs 以及吸波体宏观结 构的协同作用,该吸波体可实现高效宽带吸收特性。     

“互联网+”智慧环保生态环境多元感知体系发展研究

伴随信息化、大数据的蓬勃发展,"互联网+"智慧环保时代已经来临,作为数据来源的基础,"互联网+"智慧环保生态环境多元感知体系的发展和研究尤为重要。本文针对我国当前环境污染的特点和变化趋势,全面调研国内外生态环境多元感知技术的现状,分析我国在新型复合环境污染形势下对大气环境综合立体监测网络、快速环境监测技术、在线监测平台等方面的需求,系统评估我国环境监测体系差距、关键创新技术特征和发展趋势,重点考查大气、水体、土壤业务化监测和仪器分析的技术需求和瓶颈,提出了我国"互联网+"智慧环保生态环境多元感知体系的发展目标、发展思路和对策建议。