基于长短期记忆神经网络的每日股票价格预测

股票价格预测一直是人们关注的焦点之一。针对每日股票预测存在的问题,本文提出一种基于长短期记忆神经网络的方法来预测每日股票的最高价与最低价,通过使用Python编程语言构建长短期记忆神经网络模型,并对2000—2020年上海证券、深圳证券的股票数据进行预测。实验结果表明,采用长短期记忆神经网络能够很好地拟合每日股价的波动趋势,具有较高的准确率。     

基于音频特征的工程车辆工况识别研究

高效率地使用工程车辆是工程项目管理中节约成本的有效方法，无人监管环境下工程车辆的工况识别，是实现工程车辆高效率使用的有效手段。目前以GPS等技术为核心的车辆智能管理系统未对工程车辆进行工况识别，提出一种基于GRU循环神经网络的工程车辆工况识别方法，通过对工程车辆在不同工况下产生的音频信号进行分析，从中提取Mel倒谱系数作为主要特征，构建GRU循环神经网络模型进行训练和识别。实验结果表明，该方法可以实现对工程车辆工况的有效识别。     

基于1D CNN与XGBoost的恶意代码纹理检测

恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97％.     

认知双向中继网络在κ-μ衰落信道下的中断性能分析

针对认知双向中继网络在进行数据传输时面临的复杂无线信道场景问题,采用广义κ-μ分布构建认知双向中继网络中的视距和非视距无线传输信道,推导次网络在κ-μ衰落信道下的统一中断概率,并分析次网络在多种单一和混合衰落信道情况下的中断性能。仿真结果表明,无线信道的衰落程度对次网络的中断概率影响显著,依据衰落信道类型合理设置网络参数将有助于提升次网络中断性能。     

智能语音转写平台的应用

本文论述了智能语音转写平台系统近年来的技术进步和发展,对SRT唱词系统进行了介绍,对语音识别技术以及智能语音转写平台系统中的一些关键问题及原理进行了分析和讨论。     

多媒体视讯融合广告系统设计

为了满足全省广告的统一管理要求,顺应IP化、移动化、融合化及智能化的发展趋势,设计一套统一的、跨平台、跨业务的多媒体视讯融合广告系统,支持省中心统一管理、统一调度发布,实行分权限的三级管理.对此,主要从总体架构、功能架构以及广告业务形式等方面介绍该系统.     

基于声发射原理的矿井掘进机故障诊断技术研究

针对在我国各大矿区广泛应用的EBZ160悬臂式掘进机,基于声发射原理及技术,设计一套掘进机故障诊断声发射检测系统,获得各种故障的声发射数据样本,同时借助小波神经网络的迭代收敛性质,对故障数据样本的精确度进行验证,正确率较高,能够较好地应用于井下掘进机的故障诊断.     

地面驱动螺杆泵井故障诊断方法

为提高地面驱动螺杆泵井的故障诊断效率,提出了一种将小波包与概率神经网络相结合的故障诊断方法.运用小波包技术提取有功功率信号的能量特征,与动液面、瞬时流量、井口回压共同作为特征参数,输入到概率神经网络进行故障诊断.为证明所提诊断方法的优越性,与BP神经网络、径向基神经网络进行对比,结果表明所提方法诊断效率更高、速度更快,更加满足故障诊断实时性的要求;故障诊断实例结果也进一步证明了该方法在地面驱动螺杆泵井故障诊断的可行性.     

基于K-means和SOM的水下传感器数据采集方法

随着海洋资源勘探和海洋污染物监控工作的开展，水文数据的监测和采集等已经成为重要的研究方向。其中，水下无线传感器网络在水文数据采集过程中起着举足轻重的作用。本文研究的是水下无线传感器二维监测网络模型中，传感器节点数据采集的问题，其设计方法是通过自组织映射（Self-organizing mapping，SOM）对传感器节点进行路径最优化处理，结合优化的路径图形和K-means算法找到路径内部聚合点，利用聚合点和传感器的节点得到传感器通信半径内的数据采集点，最后通过SOM得到水下机器人（Autonomous underwater vehicle，AUV）到各个数据采集点采集数据的最优路径。经过实验验证，在水下1 200 m×1 750 m范围内布置52个传感器节点的情景下，数据采集点相比于传感器节点路径规划采用相同的采集顺序得到的路径优化了6.7%；对数据采集点重新进行自组织路径规划得到的路径比传感器结点路径的最优解提高了12.2%。增加传感器节点的数量，其结果也大致相同，因此采用该方法可以提高水下机器人采集数据的效率。     

一种基于深度学习的智能威胁评估算法

在现代信息化战争中依据战场态势变化进行合理威胁评估，对实现指挥系统自动化具有重要意义。为了克服传统规则算法评估能力的局限，设计了一种基于深度学习的新型智能威胁评估算法。首先设定了防空威胁评估指标选取原则，在此基础上从多个不同角度出发建立了反映空中目标威胁的指标体系，然后构建深度神经网络模型予以解决。新算法的优点在于威胁评估快速可信、易于实现，且对于不断变化的空情威胁可进行持续更新优化。最后，通过典型作战场景的仿真数据验证了模型的有效性和可行性。