基于预防性试验的变电设备状态评估方法研究

变电设备状态评估能够为状态检修提供依据,预防性试验的结果是状态评估的重要数据来源,因此要基于预防性试验建立相应的评估方法。根据预防性试验的内容将变压器中的故障状态量以及特征状态量相关数据信息提取出来,然后根据关联规则对两者之间的关系进行深入分析,再运用层次分析法计算各状态量的权重,对状态量的评分与权重值的乘积进行加和,可得到整体的状态评分,完成状态评价。在效果检验阶段,采集5台变压器的预防性试验数据,利用该方法进行状态评估,最终计算5台变压器的状态评分,并诊断异常运行状态的故障类型,验证了评价方法的有效性。     

面向端到端溯源攻击对手的Tor安全性模型

Tor匿名通信系统在全球范围内被广泛部署与使用,但其抵御溯源攻击的能力有待进一步建模分析。为精确衡量Tor用户在端到端溯源攻击下的安全性,综合Tor节点选择算法、用户使用模式、溯源攻击对手能力等要素,建立针对端到端溯源攻击对手的Tor安全性模型。经实验验证与分析结果表明,该模型可在统计意义下较精确计算对手捕获通信链路的概率及次数,以此衡量不同端到端溯源攻击对手对用户安全性的破坏程度。     

智能传感器功能综述

本文通过对智能传感器发展历程与主要特点的讨论,归纳智能传感器的功能与应用方向。     

非数值化特征的条件概率区域划分(CZT)编码方法

非数值化特征经常出现在数据中,对其有效编码是采用机器学习模型解决问题的关键。针对目前被广泛使用的one-hot编码方法的编码结果具有较大的稀疏性,并且编码出的数值仍然没有明确的物理意义等问题,提出一种基于条件概率的区域划分编码算法CZT（conditional-probability-based zone transformation coding）。该方法首先对特征进行条件概率计算,并依据条件概率划分特征区域,按照区域内的联合条件概率进行编码;然后将CZT编码算法与one-hot算法进行对比分析,从理论上推导并证明CZT编码对特征的压缩率至少为每个特征取值空间的平均大小,同时证明经过CZT编码后的问题具有更简单的优化目标形式,有利于设计后续机器学习算法;最后通过采用相同结构的神经网络进行分类,在Titanic数据集下对比CZT算法和one-hot算法编码数据后对分类器性能的影响,结果表明CZT编码的数据的分类准确率和稳定性均有提升。     

基于PowerPC的小目标检测系统设计

小目标检测与硬件实现技术是决定精确制导武器性能的关键技术之一,其难点在于如何解决运算量大、实时性要求高与系统小型化要求之间的矛盾。选取了动态规划小目标检测算法,分析了其算法特点与资源需求,在此基础上提出并实现了基于嵌入式PowerPC处理器硬核的SOPC解决方案。系统的调试结果证明,这一设计方案能够实时完成小目标检测的任务。     

不同催化体系对单组分端硅烷基聚醚密封剂性能的影响

以两种不同牌号的硅烷封端基聚醚聚合物作为基础聚合物,依次加入硫化剂、催化剂、增塑剂以及无机填料等,制备了不同的单组分密封剂,并对这些单组分端硅烷基聚醚密封剂的性能进行了分析。研究了单组分端硅烷基聚醚密封剂的使用温度范围、耐候性、表干时间以及无机填料对这两种密封剂力学性能的影响。     

BATscope:比特币恶意地址及混币交易识别

^*比特币作为第一个也是最主流的基于区块链技术的数字货币,吸引了越来越多用户的关注和投资。因为匿名性和去中心化的特点,比特币也是不法分子常用的洗钱工具。据报道,最近几年比特币已被用于许多案件,包括黑客、暗网市场、资金走私、诈骗和勒索。为了打击此类恶意行为,准确识别比特币地址的类型和比特币交易目的尤为重要。然而,现有的解决方案仅能部分地解决这个问题,并且在识别准确率上表现不佳。在本文中,我们提出了一种基于机器学习的解决方案BATscope,可以准确地识别比特币地址的类型及一些交易的目的(例如,混币交易)。其核心是通过一些可靠的启发式方法和一种新颖的先导预测方法,可以自动化的迭代增加训练集中的比特币地址,从而不断反馈给模型再次训练,稳定提升机器学习模型的性能。评估结果表明,BATscope可以在公开数据集中以0.99的精度识别基于混淆的混币交易,并在识别比特币地址的类型(例如,恶意地址)中达到0.9621/0.9567的Micro/MacroF1分数,远高于现有的解决方案。此外,结果还表明我们的启发式方法可以有效地增强可靠的地址标签数据,先导预测也可以准确的进行纠错并进一步提升模型性能。我们利用BATscope进一步分析了混币交易,揭示了混币行为和恶意地址之间的关系。为了证明其鲁棒性和实用性,我们还使用BATscope来验证已知恶意地址,并帮助执法部门分析未知地址并提供线索。进一步证明在实际应用中,BATscope的结果是可靠的。     

籽用南瓜中β-胡萝卜素的提取技术研究

以籽用南瓜为原料,通过L(934)正交试验研究了冷冻-超声波提取β-胡萝卜素的最佳工艺条件。结果表明,采用无水乙醇萃取效果较好,确定β-胡萝卜素提取的最佳工艺参数为料液比(g/mL)1∶16,超声温度35℃,时间20 min,萃取次数3次,提取率可达85%以上。