T-NTRU物联网动态接入认证技术

物联网终端安全接入认证是保证电力物联网大规模建设的关键性技术.传统认证方案通常采用的椭圆曲线密码算法,计算量大,不能抵抗量子攻击.数论研究单元算法可以抵抗量子攻击,与椭圆曲线密码采用点乘算法相比,计算速度快.因此提出了一种时间变换数论研究单元算法物联网动态安全接入认证算法,使用动态变化时间序列通过哈希函数产生动态密钥,...     

间歇式高速直驱芯片分选机台的振动分析及优化

芯片分选机台的动刚性对芯片分选过程中的平稳性至关重要。直驱电机驱动多工位转盘进行间歇式高速旋转运动时,施加于机台的反作用扭矩会引起机台振动。通过对该反作用激励进行频谱分析可知,激励的最大振幅集中于频率带0～50 Hz内。据此改进机台结构,优化加强支架的安装参数,使机台的固有频率避开反作用激励的最大振幅频率带。通过对优化前后机台的瞬态响应和试验数据进行对比,发现在机台固有频率大幅提高后,在同等反作用激励条件下,机台的振动加速度幅值、平均振动能量密度等均大幅减小,机台动态特性得到很大改善。     

基于二项分布的无线传感器网络信任管理系统

由于无线传感器网络不同于传统网络的特点,导致其很容易受到来自妥协节点的内部攻击。信任管理系统是防御无线传感器网络内部攻击的最有效方法。针对无线传感器网络节点信誉和信任的评估,我们改进了用于无线传感器网络的基于贝塔的信誉系统BRSN( Beta Reputation System for Sensor Networks),提出了基于二项分布的无线传感器网络信任评估系统BTMS( Binomial-based Trust Management System)。 BTMS基于对节点行为的监控,利用二项分布来描述节点信誉的分布,并进一步得到节点信任值,从而指导中继节点的选择,降低内部攻击的危害。实验结果表明,利用BTMS可以有效的防御来自妥协节点的内部攻击,提高网络安全性。     

星载气象雷达功放非线性对超低副瓣脉冲压缩信号的影响及消除

为在强海面回波影响下测量反射较弱的雨云.星载气象雷达要求脉冲压缩的主副瓣功率比高于60 dB.因此超低副瓣脉冲压缩成为星载气象雷达的核心技术之一.超低副瓣的实现对线性度要求很高.星载雷达为保证发射机的功率和效率,功放多工作于近饱和区,造成副瓣电平恶化.本文分析了功放非线性对超低副瓣脉冲压缩信号的影响,基于射频功率放大器、矢量信号发生仪和矢量信号分析仪实现了功放数字预失真算法,并利用松弛迭代法提高了迭代收敛速度.在保证星载气象雷达超低副瓣的前提下提高了发射机的功效.     

NBCC:一种数据流上变化的挖掘算法

针对数据流上变化的挖掘问题,提出了算法NBCC,首先利用精确抽样的方法对数据流构建概要数据结构,然后借鉴经典朴素贝叶斯分类方法的思想,将训练样本集分成Ci类,i=1,2,…,m。对测试样本集设定一个阈值!:当P(Ci｜X)相似文献   

坚硬顶板切顶成巷结构演化与稳定控制机理

为深入了解坚硬顶板切顶成巷结构演化过程及稳定控制机理,采用物理试验、连续-非连续介质模拟试验、力学分析开展研究.结果表明:切割顶板在采空区侧形成长悬臂梁结构,切割端首先旋转下沉,未切割端首先破断,当切割端顶板触底后,切割顶板沿中部断裂;切顶扰动对采空区顶板结构的影响主要集中在切割顶板岩层,对上覆岩层结构影响较小;切割顶...     

基于雷达与图像数据融合的人体目标检测方法

三维人体目标检测在智能安防、机器人、自动驾驶等领域具有重要的应用价值。目前基于雷达与图像数据融合的三维人体目标检测方法主要采用两阶段网络结构,分别完成目标概率较高的候选边界框的选取以及对目标候选框进行分类和边界框回归。目标候选边界框的预先选取使两阶段网络结构的检测准确率和定位精度得到提高,但相对复杂的网络结构导致运算速度受到限制,难以满足实时性要求较高的应用场景。针对以上问题,研究了一种基于改进型RetinaNet的三维人体目标实时检测方法,将主干网络与特征金字塔网络结合用于雷达点云和图像特征的提取,并将两者融合的特征锚框输入到功能网络从而输出三维边界框和目标类别信息。该方法采用单阶段网络结构直接回归目标的类别概率和位置坐标值,并且通过引入聚焦损失函数解决单阶段网络训练过程中存在的正负样本不平衡问题。在KITTI数据集上进行的实验表明,本文方法在三维人体目标检测的平均精度和耗时方面均优于对比算法,可有效实现目标检测的准确性和实时性之间的平衡。     

基于混合蚁群算法的异质车队低碳VRP研究

针对货运车辆在配送调度过程中产生大量碳排放的问题，建立模型将多种影响碳排放量的因素协同优化。模型中考虑了不同载重量的异质车队，两个节点之间有多条道路的柔性路径，以及车辆重量随卸货而减少的动态负载等因素，以碳排放量、行驶时间和行驶路程为优化目标，并加入了节点需求时间窗、根据速度变化划分路段、交接和卸货时间的约束。提出了一种混合蚁群算法，利用蚁群算法信息素强度更新方式保持群体记忆性，利用粒子群算法的快速收敛特性增加计算效率。通过随机数值算例的仿真优化与对比分析，验证了算法和模型的有效性。     

融合信息熵与信任机制的防攻击推荐算法研究

由于对用户偏好信息的过分依赖,致使推荐系统易受到恶意攻击,从而影响系统的推荐质量。提出一个融合信息熵与信任机制的防攻击推荐算法。在考虑了托攻击与正常用户之间的评分变化幅度差异基础上,提出融合信息熵的相似性改进算法,同时引入信任更新机制,在推荐过程中将用户间信任度与相似度有机相结合,通过筛选推荐权重较高的邻居用户方法获得可靠推荐,从而降低恶意攻击对系统的影响。通过在真实数据集上实验表明该算法在提高推荐系统的准确性和脆弱性上有较好的表现。     

基于日志挖掘的检索推荐系统

目的为了有效地预测用户在信息检索过程中可能点击的检索结果,从而进行网页的智能推荐.方法采取网络日志挖掘的技术,通过词频信息和知网（HowNet）中词的概念计算模型计算网页文档间的主题相关度,再将该语义信息与统计模型计算的条件概率值相结合,以此作为网页推荐的依据.结果提出了一种检索推荐统计模型,并构建了相应的原型系统,实验表明该方法显著提高了推荐系统的准确率.结论这项技术有效地提高了推荐结果与用户信息需求的相关程度,使推荐系统的性能获得了较大地提高,可以很好的应用于信息检索的智能推荐服务领域.