基于SSC-BP神经网络的异常检测算法

针对物联网环境下产生的新型网络攻击的数量持续上升和复杂性不断升高,传统的异常检测算法误报率高、检测率低以及数据量大而造成计算困难等问题,提出了一种基于子空间聚类(Subspace Clustering,SSC)和BP神经网络相结合的异常检测算法.首先在网络数据集上通过子空间聚类算法中最常用的CLIQUE算法得到不同的子空间;其次对不同子空间中的数据进行BP神经网络异常检测,计算预测误差值,通过与预先设定好的精度进行比较,来不断更新阈值进行修正,以达到提高识别网络攻击的能力.仿真实验采用NSL-KDD公开数据集和物联网环境下的网络攻击数据集,将NSL-KDD公开数据集分割为4种单一攻击子集和1种混合攻击子集,通过与K-means,DBSCAN,SSC-EA以及k-KNN异常检测模型进行比较,在混合攻击子集中,SSC-BP神经网络模型的检测率比传统的K-means模型的检测率提高了6％,误检率降低了0.2％;而在4种单一攻击子集中,SSC-BP神经网络模型都能以最低的误检率检测出最多的受到攻击的网络.在物联网环境下的网络攻击数据集上,SSC-BP神经网络模型的性能均优于其他几种对比模型.     

一种矩阵和排序索引关联规则数据挖掘算法

在关联规则挖掘算法中,Apriori由于多次对数据库进行扫描会产生较多的候选集,在多次扫描数据库的情况下容易产生I/O开销问题,并引起数据挖掘效率低。矩阵关联规则在数据挖掘过程中没有删除非频繁项集,致使存在较多的无效扫描,对于挖掘效率的提高也不明显。该文提出了一种改进的矩阵和排序索引关联规则数据挖掘算法,首先,删除不需要的事务和项,通过矩阵相乘和查找表获得频繁的二项式集合,结合排序索引得到剩下的频繁k-项集。与矩阵关联规则算法和Apriori算法进行比较,提出的算法可以直接查找频繁项集并对数据库进行扫描,当产生频繁项集比较多或者数据库需要进行动态更新时,该算法具有较好的可行性和执行效率。实验表明,提出的矩阵排序索引算法很好地降低了内存的使用率和I/O的开销,提高了数据挖掘的效率且具有较好的可扩展性。     

CPM-LFM雷达通信一体化共享信号探测性能研究

为了在现有脉冲体制雷达上同时实现雷达探测和数据通信的功能,提出了基于连续相位调制-线性频率调制的雷达通信一体化共享信号.首先推导了一体化信号模糊函数并与线性调频信号进行对比,然后分析了信号的时延与多普勒分辨力,最后采用加窗反卷积方法实现脉压旁瓣抑制,得到了主副瓣比大于30 d B的脉压输出.理论分析和仿真结果表明,该信号在携带通信信息后雷达探测性能仍然满足探测需求,是一种适用于雷达通信一体化的信号类型.     

古瓷釉显微结构定量分析系统的设计

显微结构定量分析系统是集古瓷釉显微结构图的图像分析,数据提取及数据库管理于一体,可以满足用户的基本需求．系统中运用了体视学基本原理,提取出了陶瓷结构的二维基本数据,从而可以进一步得到三维普适参量,以达到对分析结构的特征重建目的．     

Low-temperature sintering and microwave dielectric properties of Li2MgTi3O8 ceramics doped with BaCu（B2O5）

The influences of BaCu(B₂O₅) (BCB) addition on sintering, microstructure and microwave dielectric properties of Li₂MgTi₃O₈ ceramics were investigated using X-ray diffractometry, scanning electron microscopy and microwave dielectric measurements. The experimental results show that a small amount of BaCu(B₂O₅) addition can effectively reduce the sintering temperature to 900 °C, and induce only a limited degradation of the microwave dielectric properties. Typically, the best microwave dielectric properties of ɛ _r=24.5, Q×f =24 622 GHz, τ _f=4.2×10⁻⁶ °C⁻¹ are obtained for 1.0% BCB-doped Li₂MgTi₃O₈ ceramics sintered at 900 °C for 3 h. The BCB-doped Li₂MgTi₃O₈ ceramics can be compatible with Ag electrode, which may be a strong candidate for low temperature co-fired ceramics applications.     

SKK工法的土壤VOCs污染净化效果研究

SWP工法是日本近年来成功发明的一种土木挖掘施工的高效扬水新工艺.采用这种工艺可获得比目前工艺高数倍～数十倍以上的扬水效率.通过对该工艺的技术解析和试验数据对比,阐述了该工艺独特的优异性能.在SWP工法的基础上,通过一些技术改进发展而成的SKK工法,可有效净化地层中受到VOCs和油类污染的土壤和地下水,解决了目前土壤气提法所遇到的无法净化饱和含水层污染土壤的技术难题.实地净化测试结果表明,经过SKK工法处理后的地下土壤和地下水,短期内即可完全达到国家要求的环境标准.     

我国水资源研究与发展的若干思考

我国水资源具有人均占有量少、时空分布不均、水土资源不匹配、人类活动影响显著等特点,加上经济社会快速发展造成水资源供需矛盾突出,水资源态势十分严峻。切实实行最严格水资源综合管理、提高水资源利用效率、建设水资源安全保障的科技支撑体系,关系到我国全面建设小康社会的大局。分析了当前我国水资源管理体制的现状,阐述了我国"十二五"在水资源的管理与保护上的具体规定,提出了保护水资源具体的对策,最后对我国今后相当长时期的水资源发展方向进行了展望。     

高职计算机网络教学与信息技术的有效整合分析

随着我国现代化发展,现代信息技术在人类的生活中以及学习中都具有较大的影响,在高职教学中计算机网络教学与信息技术的有效整合能够提高学生的学习水平,确保学生学习的有效性.因此,高职教师应在今后的教学中应将信息技术与计算机网络教学相结合,以达到最佳的教学效果.     

类别信息生成式对抗网络的单图超分辨重建

目的 基于生成式对抗网络的超分辨模型（SRGAN）以感知损失函数作为优化目标,有效解决了传统基于均方误差（MSE）的损失函数导致重建图像模糊的问题。但是SRGAN的感知损失函数中并未添加明确指示模型生成对应特征的标志性信息,使得其无法精准地将数据的具体维度与语义特征对应起来,受此局限性影响,模型对于生成图像的特征信息表示不足,导致重建结果特征不明显,给后续识别处理过程带来困难。针对上述问题,在SRGAN方法的基础上,提出一种类别信息生成式对抗网络的超分辨模型（class-info SRGAN）。方法 对SRGAN模型增设类别分类器,并将类别损失项添加至生成网络损失中,再利用反向传播训练更新网络参数权重,以达到为模型提供特征类别信息的目的,最终生成具有可识别特征的重建图像。创新及优势在于将特征类别信息引入损失函数,改进了超分辨模型的优化目标,使得重建结果的特征表示更加突出。结果 经CelebA数据集测试表明：添加性别分类器的class-info SRGAN的生成图像性别特征识别率整体偏高（58%97%）;添加眼镜分类器的class-info SRGAN的生成图像眼镜框架更加清晰。此外,模型在Fashion-mnist与Cifar-10数据集上的结果同样表明其相较于SRGAN的重建质量更佳。结论 实验结果验证了本方法在超分辨重建任务中的优势和有效性,同时结果显示：虽然class-info SRGAN更适用于具有简单、具体属性特征的图像,但总体而言仍是一种效果显著的超分辨模型。     

供水工程选型及运行策略研究

供水工程是利用提水装备和相应的建筑设施增加水的能量,使其满足人们的生产和生活要求。该工程主要应用在农业灌溉、生活给排水和跨区域调水等领域,其耗能占我国总电能总量的20%-30%。由于水泵的选型不合理,导致其运行效率仅为30%甚至更低,远低于国家标准54.4%的要求,主要原因是供水系统的设备选型不科学和运行不科学。与此同时,供水系统面临最大的问题就是压力管路的水锤问题,一旦出现安全事故,会给人们的生产和生活带来了严重的损失。所以,优化供水工程中水泵的选型和规划系统的运行策略会明显提高系统的运转效率和可靠性,对解决我国水资源的紧张问题和节约能源有十分重要的现实意义。