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物联网感知层信息安全分析与建议 总被引:3,自引:2,他引:1
物联网是以感知为目的,实现人与人、人与物、物与人全面互联的网络。其概念一经提出,得到了各国政府、科研机构以及各类企业的大力推广和积极发展。感知层作为物联网信息获取的主要来源,其信息安全问题是物联网发展所面临的首要问题。对物联网感知层的信息获取方式以及存在的安全威胁进行了研究,并对现有的安全防护机制进行了分析和总结。最后,针对感知层目前存在的信息安全问题及其技术的发展趋势,提出了相应的应对建议措施。 相似文献
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针对实木板材表面存在的活节、死节、裂纹与虫眼4类缺陷,提出了基于近红外光谱分析的定性识别模型。随机选取50个样本组成训练集,30个样本组成测试集,在室内温度20 ℃、相对平均湿度50%环境下,采用900~1 700 nm的近红外光谱仪采集样本表面光谱,并利用SNV方法进行光谱数据预处理,以消除固体颗粒大小、表面散射及光程变化对漫反射光谱的影响;然后,采用偏二叉树双支持向量机(PBT-SVM)构建缺陷分类模型,运用模拟退火算法(SA)对4类核函数、参数及波长特征进行全局寻优;寻优过程以97个波长吸收度为输入特征,运用顺序前向法依次加入新特征,当分类器准确率达到90%时,得到核参数及波长特征;最后,通过确定的核函数、参数与波长构建了缺陷分类模型,并对测试样本集进行了分类验证。实验结果表明,SNV预处理方法使相同缺陷的近红外光谱具有较好的一致性,其中,活节与死节光谱差异显著,但死节、裂纹与虫眼的光谱趋势相近;当PBT-SVM分类器采用多项式核函数、参数在γ=28.63,coef=18.69,d=1,C=12.03时,缺陷识别效果最好,裂纹和活节的识别率达到了100%,虫眼为93.33%,死节为93.33%,平均准确率达到了96.65%,平均识别时间仅为0.002 s。利用近红外光谱分析的方法能够快速、有效地完成4类实木板材缺陷的识别。 相似文献
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本文提出一种Gabor和灰度共生矩阵相结合的特征来检测叶片泵中叶片装配质量的方法。首先构建叶片图像数据集,用5种尺度的和4种方向的Gabor滤波器对图像滤波,根据滤波后的图像计算得到幅值特征图,然后提取幅值特征图的灰度共生矩阵特征,最后融合归一化各个幅值特征图提取到的特征,利用主成分分析法降维,并用这些特征向量训练支持向量机(SVM)分类器,实现对叶片装配质量的评估。将本文提出的混合特征与LBP特征、灰度共生矩阵分别进行了比较得到的分类效果约提高了约10%。基于Gabor和灰度共生矩阵混合特征的叶片装配质量检测准确率提升到了93%。实验结果表明Gabor特征和灰度共生矩阵结合后能够很好从多尺度、多方向上提取图像的纹理特征,并应用于图像分类取得了良好的效果,在一些图像识别上有很宽广的应用前景。 相似文献
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根据MIMO雷达工作特性,提出了针对单基地MIMO雷达的干扰方式,详细分析了其工作原理。在此干扰方式的基础上,针对采用线性调频信号的单基地MIMO雷达,推导了卷积干扰对其进行干扰的数学模型,分析了干扰信号的时频特性。理论分析证明,卷积干扰对LFM-MIMO雷达具有显著的干扰效果,而且采用的卷积信号不同,可以实现对MIMO雷达的假目标欺骗干扰和噪声覆盖干扰两种效果。最后,仿真实验表明理论分析的正确性。 相似文献
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为了使改进的Hummers法制备氧化石墨烯(GO)的制备过程更容易控制,以反应温度、KMnO4加入时间、KMnO4全部加入后继续反应时间、超声时间为考察因素,亚甲基蓝(MB)的吸附容量为评价指标,在单因素实验基础上,利用响应曲面法对所制备的氧化石墨烯(CGO)的制备工艺进行优化,建立二次多项式回归模型。结果表明,多项式模型的四因素对MB去除效果的影响顺序为:反应温度>KMnO4加入时间>超声时间>KMnO4全部加入后继续反应的时间。最佳制备条件为反应温度25℃、KMnO4加入时间113.25min、t为25min、超声时间6.21h,MB的吸附容量为150mg·g-1。 相似文献