面向特定服务的网络安全态势数据采集与分析

针对网络安全态势感知的信息获取问题,设计并实现了一种面向特定服务的安全传感器.给出了基于服务指标需求的安全状态数据分类,通过对流营、性能、配置文件等数据的采集与分析处理,生成以多元组形式表示的网络安全事件,并通过安全事件之间的时序关联分析,达到对网络服务可用性与性能变化衡量的目的.实例验证结果表明,该安全传感器能够收集和处理来自特定服务的安全数据并能准确反映服务状态变化,具有较好的可行性和实用性.     

基于缺陷特征的三角形网孔模型自动修复算法

逆向工程中,采集到的点云数据往往是以三角形网孔(STL文件)的形式输出存储,以供曲面重构、快速成型、有限元分析等后续处理。目前,三角形网孔模型已成为CAD系统与快速成型系统以及各CAD系统间数据交换的一种通用标准。然而,由于种种原因,三角形网孔模型存在着大量的缺陷,直接影响到快速成型、有限元分析等后续处理的有效性,一些看似不起眼的小问题都可能导致后续操作无法进行。通过对三角形网孔模型缺陷的成因及特征分析,给出了一种基于缺陷特征的三角形网孔缺陷自动检测与修复算法,提高了修模的自动化程度。实验结果表明:系统能检测到网孔中存在的各种缺陷并对其进行自动修复,修复后的模型拓扑结构完整,证明了算法的有效性和可靠性。     

植物生理信息采集处理系统研究

以虚拟仪器理论为基础研制的植物生理信息采集处理系统．应用了传感器技术、自动测量技术、微计算机软硬件技术及数据的数学处理方法．植物生理信息采集处理系统由传感器、信号调理电路、数据采集卡、通用计算机和数据采集软件、数据处理软件构成，实现了植物生理信息多通道数据的实时自动采集和处理功能．系统具有测量集成、植株活体无损测量、信息数字化、全自动记录、用数据库管理数据等特点．     

基于健康数据挖掘的智能养老床系统设计研究

为解决国内电动养老床功能单一、技术落后等问题,提出一种基于健康数据挖掘的智能养老床系统.首先通过非接触式生命体征传感器采集人体心跳和呼吸信号,压力传感器采集体重信号,基于无线模块将采集的生理参数发送给远程服务器.然后对比分类与聚类方法在心率、呼吸率数据挖掘中的效率,基于k-Means聚类实现健康数据挖掘算法.最后通过聚类算法多次迭代,优化系统参数.实验证明本文提出的基于健康数据挖掘的智能养老床系统不仅能很好地解决传统电动养老床功能单一、技术落后的问题,还能为后续健康护理等提供准确的健康数据保障.     

基于等倾干涉原理和CMOS图像传感技术的流体折射率微变传感系统

基于等腰劈光学等倾干涉原理,利用CMOS(complementary metal oxide semiconductor,互补金属氧化物半导体)图像传感器,设计了一种可测量流体折射率微小变化的传感器系统。该系统使用具有高频率像素时钟的CMOS图像传感器对等腰劈中出射光信号进行测量,将携带信息的光信号转换成电信号,再经过一块现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)芯片采集数字图像,通过极值计数法处理数据获得光学信息,从而计算流体折射率微变量。该传感器系统的理论测量精度达2. 75×10~(-6),可应用于大气测量和材料研究等领域。     

两层无线传感器网络多维数据隐私保护范围查询协议

针对现有两层无线传感器网络隐私保护范围查询协议存在数据安全低、感知节点通信能耗较高,且较少针对多维数据的问题,提出了一种基于交叉0-1编码和质数融合的两层无线传感器网络隐私保护范围查询协议。在数据提交阶段,感知节点采集多维数据并根据属性维度分组,采用交叉0-1编码、质数融合等方法优化比较因子的计算方式,用AES算法构建加密约束链,提高数据安全性,降低计算和通信能耗。在查询处理阶段,Sink节点对查询范围值采用交叉0-1编码和质数融合操作产生比较因子,将查询单元格与比较因子作为查询指令送至存储节点;存储节点根据交叉0-1编码比较规则将采集数据与查询范围值的比较因子比较,完成多维数据范围查询,结果发送给Sink节点。在结果验证阶段,Sink节点根据多维加密约束链中的采集周期时间和特性,验证查询结果的真实性完整性。在实验部分,采用Cortex-M4和Cortex-A9内核开发板实现协议内容,验证了数据提交、隐私数据查询、隐私数据查询结果真实性和完整性验证等功能。通过对本文协议与CSRQ(communication-efficient secure range queries)协议在感知节点通...     

基于深度强化学习的无人机矿井自主巡航研究

针对目前矿井传感器所收集数据的传输效率差、实时性低、丢包率高等问题,提出了一种基于深度强化学习的无人机矿井自主巡航解决方法,以有效收集物联网节点数据。该方法以无人机作为传输中介,根据矿井物联网节点数据生成周期性的不同差值,利用强化学习TD3(Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient algorithm)算法实现无人机最优路径规划。同时算法考虑并设计了符合矿井实际场景的环境、奖励值、状态信息等。提出了一种预测等待的方法,预测待采集数据产生时间并确定目标节点,无人机在信号覆盖范围内前往目标节点提前等待,以实时获取矿井传感器的生成数据。实验结果表明,无人机能够自主决策实现最优路径规划,并收集节点数据;在训练回合为700时,奖励值达到峰值,算法达到收敛并具备优异的表现。     

基于CRBM算法的时间序列预测模型研究

针对受限玻尔兹曼机（restricted Boltzmann machines,RBM）算法对时序数据预测存在抽取抽象特征向量能力较差和梯度下降能力有限的问题,基于CRBM（conditional restricted Boltzmann machines）算法以及信念网络（deep belief network,DBN）模型,构建了一种非线性的CRBM-DBN深度学习模型,并采用高斯分布处理输入特征值和对比散度抽样,用于预测时序数据.实验以浙江省近岸海域赤潮时序数据作为输入特征值,讨论该模型的深度及参数选取,并与经典的深度学习模型RBM、DAE和浅层学习中的BP神经网络进行对比,实验验证CRBM对于赤潮时序数据的预测拟合度要明显优于其他3种模型,该模型可有效用于赤潮类时序数据的趋势性预测.     

基于Android传感器的人体姿态识别方法

当前基于各种传感器的Android设备已越来越多地应用于人们的生活中,提出一种基于三维加速度传感器的人体运动姿态转换的识别方法,该方法通过采集Android设备内嵌加速度传感器在人体运动过程中产生的加速度数据,提取不同运动姿态特征数据,进而识别走、跑、上楼和下楼等4种基本运动姿态,并通过持续判别法和前后续姿态判别法识别不同姿态间的转换。实验结果表明,针对单体的不同运动姿态识别率在90%左右,针对不同的行走-跑步间的姿态转换识别在93%左右,针对跌倒的检测在90%以上,均有较高的识别率。     

基于磁场数据的水中目标航迹解算方法

针对近场水中目标航迹态势感知问题,提出一种基于磁场测量数据的航迹解算方法。根据水中目标特性,分别建立了相应的运动模型和信号模型;在目标航迹接近传感器测量点过程中的不同阶段,将航迹解算问题等效扩展为状态空间内的参数估计问题,构建了基于解析粗估计-批量数据航迹起点回归-卡尔曼滤波实时递推的三级级联结构航迹解算方法。该方法仅需要目标的三轴磁场测量数据即可完成其航迹解算,相比基于声学测量的航迹解算方法具有实施简单,成本低以及近场定位精度较高的优势。分别通过仿真实验对比和实测数据验证表明了本文方法的有效性。     

降低OFDM系统峰均比的一类改进算法

提出一类改进型算法来解决传统选择映射法不能完全抑制高PAPR信号的出现以及运算量很大的问题,从而保证OFDM系统能有较低的PAPR及其OFDM技术的实用性．新算法是一种结合了限幅法和改进SLM算法的复合型算法,计算机仿真结果证明：新方法不仅有效降低了OFDM系统的PAPR,而且运算量小,系统性能基本不受影响．     

基于Ni-SnO2纳米颗粒的GS-PUF设计

气敏传感器具有气体识别、探测和监测等功能, 广泛应用于工业生产等领域, 但在泄漏预警时缺乏迅速识别和定位等功能. 本文基于传感器制备工艺偏差分析, 通过对传感器气敏机制的研究, 提出一种基于Ni-SnO2纳米颗粒的气敏传感器物理不可克隆函数(Gas Sensor-Physical Unclonable Function, GS-PUF)设计方案. 该方案利用掺杂Ni元素的方法, 结合静电喷雾沉积技术制备Ni-SnO2气敏传感器, 以获取更加稳定可靠的物理特征值, 然后采集气敏传感器对不同浓度下气体的响应数据, 最后利用随机阻值多位平衡算法比较不同组气敏传感器响应电信号值, 实现PUF数据输出. 制备每组样本可产生128位二进制数据的多组PUF样本, 进行对比实验. 结果表明, 所设计的GS-PUF具有气体泄漏源头识别定位的功能, 且随机性提升至99%, 唯一性达49.80%.     

一种求解约束条件下多变量非线性函数所有全局最优解的区间算法

研究和实践中经常会遇到附有约束条件的非线性优化问题，对这类问题，通常采用随机搜索的方法来解决，但是，随机搜索法不能证明所得到的解就是全局最优解．本文给出了一种求解约束条件下非线性优化问题所有全局最优点和最优值的区间算法，该算法非常宜于解决优化问题，它能求出问题的所有全局最优解，给出解的包含区间，并很容易获得解的逼近误差，这是随机搜索等其他方法做不到的．理论分析和数值结果均表明，区间算法是稳定而可靠的．     

锂离子电容器卷芯外形视觉在线检测系统设计

为解决锂离子电容器卷芯的生产设备钉卷机检测能力不足、操作者劳动强度大、效率低等问题,设计了一款基于机器视觉的锂离子电容器卷芯外形尺寸在线检测系统.应用高清CMOS工业相机、PLC、光电传感器等搭建硬件平台并安装到钉卷机上,设计了适用于锂离子电容器卷芯检测的图像处理算法,并基于此对该系统进行验证.结果表明,该系统具有识别...     

基于排名学习和多源信息的地图匹配方法

融合多源信息能有效提高地图匹配的准确率。已有的地图匹配方法依赖于数学模型,当引入新类型的数据时, 需要重新设计数学模型或调整模型参数。为解决该问题,提出了一种端到端的数据驱动地图匹配方法。该方法不需要建立具体的数学模型，只需从匹配结果已知的数据中学习候选道路的评分函数：选出某GPS点的候选道路，利用评分函数对所有候选道路进行打分，选择分数最高的道路作为地图匹配结果。实验结果表明,该方法能直接利用新类型的数据提高地图匹配的准确率，能在数据缺失时避免准确率急剧降低。此外，具有与基于HMM方法相近的准确率和与基于夹角特征和距离特征方法相当的速度。     

一种求解混合整数非线性规划问题的演化算法--搜索空间自动收缩法

提出一种求解混合整数非线性规划问题的新的演化算法 -搜索空间自动收缩法 (ACSSOS) .在这种算法中 ,演化算法既用来定位最优解区域 ,实现搜索空间自动向全局最优解收缩 ,又用来最终求得最优解 .由于在遗传算子中引用了舍入操作 ,它不仅可用来求解混合非线性整数规划问题 ,也可求解纯整型或纯实型变量非线性函数优化问题 .数值试验结果表明本文的算法在解的质量、稳定性和收敛速度等方面优于一般的演化算法 .     

演化仿真优化的若干问题研究

针对仿真优化这一仿真领域提出了演化仿真优化的概念及其形式化语言描述，并给出了演化仿真优化的算法实现框架、分类，指出了仿真优化与演化算法相互取长补短的策略。为了提高速度和效率提出了一种混合演化仿真优化的算法：基于拉网的仿真优化算法（MESOAs）。该算法结合仿真系统的输出信息，构造出系统的响应曲面来指导演化算法，同时又不要求系统连接、可导，因此具有通用性、鲁棒性、隐含并行性等优点，它能有效地解决不确定环境（含随机系统和定性系统）的仿真决策优化，连续时间仿真控制优化问题等。最后，给 出了两类测试演化仿真优化算法的测试实例。一类是随机函数，另一类是GI／G／S排队模型，试验的结果表明在解的质量和速度两方面MESOAs都优于曲面响应法、随机搜索法。     

改进的多目标粒子群算法

提出了一个改进的粒子群算法并将其用于解决多目标优化问题．该算法利用粒子群算法的信息传递机制，引入多目标演化算法常用的归档技术，采用SPEA2算法的环境选择和配对选择策略，使得整个群体在保持适当的选择压力的情况下收敛于Pareto最优解集．标准测试函数的数值实验结果表明，所提出的算法能够使找到的解集快速收敛到Pareto非劣最优目标域，并且解集沿着Pareto非劣最优目标域有很好的扩展性．     

自适应memetic算法求解集合覆盖问题

集合覆盖问题是一个经典的NP困难的组合优化问题,有着广泛的应用背景.首先,采用动态罚函数法将集合覆盖问题等价转化为无约束的0-1规划问题.然后,基于集合覆盖问题的结构特征,设计了初始种群构造方法、局部搜索方法、交叉算子、动态变异算子和路径重连策略,提出了一个高效求解该0-1规划问题的自适应memetic算法.该算法有效平衡了集中搜索和多样化搜索.通过45个标准例子测试该算法,并将其结果与现有遗传算法进行了比较,表明该算法能够在可接受的时间内找到高质量的解,能够有效求解大规模集合覆盖问题.