反向传播神经网络在社会发展中的智慧应用研究

人工神经网络技术已被广泛应用于社会经济发展各领域中的非线性复杂问题的处理.文章阐述了反向传播神经网络的工作原理,研究了BP神经网络仿真预测模型在社会经济发展典型领域,如公共安全与灾害防治、医疗、交通、教育、环保及农业、工业、第三产业经济等领域的应用,研究表明,BP神经网络具有广泛的适用性和应用价值.     

大流量多路阀稳态液动力仿真分析

针对工程实际中大流量多路阀稳态液动力分析和预测困难的问题,采用流场仿真手段,对阀芯受力情况进行了数值模拟,并通过不同开度和流量下试验结果验证了数值模拟的正确性。通过对比不同湍流模型对于仿真结果的影响,得出Realizable k-ε模型在大流量多路阀稳态液动力仿真中能够更好的拟合试验数据的结论。通过分析仿真云图,发现多路阀在节流入口处易产生压力损失和射流现象,同时指出了射流角度随着开口度的变化而改变。研究结果为准确预测和分析多路阀稳态液动力提供了参考。     

某商业综合体安防视频监控系统设计浅析

基于现代建筑智能化的管理方式,以某商业综合体项目的安防视频监控系统设计为例,探讨前端摄像机、传输系统、存储管理系统及显示控制系统的相关选择及设计经验。     

用于无线网络中违规行为检测的退避算法

无线媒体访问控制协议通常使用分布式竞争机制来共享无线信道。通过对IEEE 802.11协议的分布式协调功能机制进行修改,提出一种改进的退避算法,可实现对网络中的违规行为节点的有效检测,并通过惩罚机制加以纠正。仿真结果表明,该方法能够更有效地检测出无线网络中的违规行为,提高整个网络的吞吐量。     

一种综合能量和节点度的传感器网络分簇算法

针对无线传感器网络分簇过程中簇首耗能过快问题,提出了一种综合节点剩余能量和节点度数进行簇首选取的分簇算法ENCA(energy and node degree synthesized clustering algorithm).该算法在每轮的簇首选取中考虑了每个簇内所有节点的剩余能量和平均剩余能量,并在每个簇中依据节点的度数优化簇首的选择.在算法运行过程中,在保证网络连通的同时,避免了能量较低的节点当选为簇首.仿真结果表明,与LEACH算法和ACE算法相比,ENCA算法均衡了网络中节点的能量消耗,有效延长了网络寿命.     

一种基于Bayes估计的WSN节点信任度计算模型

鉴于传统网络安全策略无法阻止或识别传感器网络内部节点的攻击或异常行为,结合节点资源受限的特点,提出了一种无线传感器网络节点信任度计算模型.该模型采用Bayes估计方法,通过求解基于Beta分布的节点行为信誉函数的期望值得到直接信任并将其作为Bayes估计的先验信息,将来自邻居节点的推荐信息作为其样本信息.仿真实验表明,本方案有较好的稳定性,能够有效识别异常节点,从而阻止内部节点对网络的攻击,与RFSN相比,不仅节约了存储空间、运算时间与通信量,而且能够避免恶评现象对节点信任度计算的影响.     

一种新的TCP拥塞控制慢启动策略

分析了现有的TCP拥塞控制慢启动策略及其存在的问题，提出了一种能使拥塞窗口平滑增长到慢启动阈值的新策略。NS仿真表明，新的慢启动策略能明显减少丢包数和突发数据量．     

基于可分离性判据的自适应加权纹理图像分割*

进行自适应加权,以提高可分离性好的特征在分类中所起的作用,使加权后的特征具有更好的分类效果。实验表明,该方法的分割结果比未加权的效果要好。     

改进梯度和自适应标记提取的分水岭新算法

为了克服分水岭算法的过分割问题,提出了一种基于改进形态学梯度和自适应标记提取的分水岭新方法。用两组结构元素进行梯度计算;对重构后的梯度图像用Otsu算法提取标记;用h-minima变换修改标记图像,将各尺度下标记点的并集作为最终的标记图像;对修改的梯度图像进行分水岭变换。实验结果表明：与传统分水岭算法相比,该算法对于改善过分割现象有明显的效果,能够获得具有实际意义且更合理的分割区域。     

车载CAN总线脱离攻击及其入侵检测算法

CAN总线脱离攻击作为一种新型的攻击方式,通过CAN总线通信的错误处理机制,可以使节点不断产生通信错误并从CAN总线上脱离。针对上述攻击所引发的车载CAN总线通信安全问题,提出了一种车载CAN总线脱离攻击入侵检测算法。首先,总结了车载CAN总线脱离攻击发生的条件与特点,指出正常报文与恶意报文的同步发送是实现总线脱离攻击的难点,并利用前置报文满足同步发送的条件来实现总线脱离攻击。其次,提取了CAN总线脱离攻击的特征,通过累计错误帧的发送数量,并根据报文发送频率的变化实现了对CAN总线脱离攻击的检测。最后,利用基于STM32F407ZGT6的CAN通信节点模拟车内电子控制单元（ECU）,实现了恶意报文和被攻击报文的同步发送。进行了CAN总线脱离攻击实验和入侵检测算法的验证。实验结果表明,检测算法对高优先级恶意报文的检测率在95%以上,因此可以有效保护车载CAN总线通信网络的安全。