轿车涂装输送线控制网络设计

在分析轿车生产工艺的基础上,按照轿车生产的主流技术,采用地面式机械化输送模式对传统的轿车生产中涂装输送系统进行网络化控制设计。网络化控制系统采用分散控制、集中管理的主从网络控制模式,以西门子S7-300PLC作为主(操作)站和远程ET200S作为从(操作)站实现系统控制功能;并通过人机界面实现操作人员的在线状态查询和故障查询;涂装设备的控制都具备手动、自动模式切换和故障报警指示。该系统提高了轿车涂装工艺过程的自动化水平,提升了产品质量,降低了制造成本。     

融合量子密钥的内网文件加密系统

随着量子计算技术快速发展，基于计算复杂性的加密技术正面临着巨大的威胁，单一的防火墙技术无法完全阻止黑客的侵入和发自内网的攻击。采用防火墙与量子保密通信技术相结合的策略，能够有效解决上述问题。文中设计了一种基于量子密钥的局域网内文件安全系统，使用量子密钥并结合"一次一密"的方式对局域网内部隐私文件进行加密，能够有效防范文件失窃带来的损失。系统包括2个部分：以文件处理单元为核心的客户端软件，以加/解密信息管理模块为核心部件的服务器。为了增加密文的复杂性、密钥的存储安全性、计算可行性，提出了密文混合拼接、弱口令错位置乱、密钥智能匹配3种密钥处理方法，有效提高了系统的整体安全性。经系统功能测试与网络仿真分析，验证了系统的有效性、安全性及可行性。     

基于VGGNet改进网络结构的多尺度大熊猫面部检测

大熊猫个体识别对研究大熊猫的种群数量非常重要，大熊猫面部检测是基于面部图像的大熊猫个体识别方法中的首要关键步骤。针对现有的大熊猫面部检测方法精确度不高的问题，提出基于VGGNet-16改进网络结构的多尺度大熊猫面部检测方法。首先，以VGGNet-16网络结构为基础，通过增加残差结构与BN层，降低卷积层通道数，并采用LeakyRelu激活函数等改进，构建一个新的特征提取主干网络。其次，将一个3尺度的特征金字塔网络结构与SPP结构结合用于目标检测。最后，使用深度分离卷积结构替代常规卷积结构。实验结果表明，提出的大熊猫面部检测方法在测试集上能够达到99.48%的mAP，检测性能优于YOLOv4。     

大数据营销:综述与展望

随着追踪消费者足迹能力的增强,营销科学正经历着一场大数据的革命.为了了解大数据背景下消费者行为和营销战略的改变,此项研究结合近十余年大数据营销的有关文献,梳理了大数据营销的相关概念,类型及分析方法,并提炼出搜索、移动、口碑、数字化、APP和社会媒体等50个大数据营销的热门主题.在此基础之上,分别从互联网、社会网络、移动互联网、大数据和人工智能等四个阶段对大数据营销的研究进展进行回顾,最后围绕客户旅程,营销活动的量化评估和营销分析技术的开发三个方面对大数据营销的未来研究方向进行展望.     

小样本条件下SCGAN+CNN低分辨雷达目标一步识别算法

现有低分辨雷达目标识别方法，通常采用先特征提取、再进行目标分类的两步识别算法，这种算法存在识别率难以提高和方法泛化性不足的问题，对此，提出一种增强条件生成对抗网络（strengthening condition generative adversarial network，SCGAN）+卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）的低分辨雷达目标一步识别算法。该算法利用CNN自动获取采样数据深层本质特征，无需特征提取，实现对目标的一步识别。为进一步提高小样本条件下的识别效果，基于CGAN理论来提高样本在特征空间的覆盖程度，并对CGAN的判别器进行改进，在损失函数中增加混叠惩戒项，通过SCGAN生成不混叠的生成样本来更好地训练CNN，提高其在小样本条件下的识别能力。仿真对比实验校验了一步识别算法较传统两步识别算法的优越性，以及SCGAN+CNN的低分辨雷达目标一步识别算法在小样本条件下的有效性。     

基于中继选择的星地协作传输系统性能分析

由于星地混合协作网络（hybrid satellite-terrestrial cooperative network，HSTCN）能显著提升卫星通信的服务质量，近年来受到了国内外学者的广泛关注，分析了基于中继选择的星地协作传输系统的性能。首先，在卫星和地面用户之间存在直达链路，并且所有中继节点在采用门限判断译码转发协议辅助卫星通信的情况下，得到用户端经过最大比合并后的输出信噪比（signal-to-noise ratio，SNR）表达式。其次，针对卫星信道服从阴影莱斯分布，而地面信道服从Nakagami-m分布，推导出随机选择和最佳选择两种中继选择策略下系统的中断概率闭合表达式。接着，进一步得到高信噪比条件下中断概率的近似表达式，为分析各种参数对系统性能的影响提供了更加便捷的方法。最后，计算机仿真不仅验证了理论推导的正确性，而且定量分析了协作传输带来的好处，从而为HSTCN技术的实际应用提供理论依据。     

基于故障风险标尺的复杂装备健康状态分类模型

针对复杂装备故障呈现出多重性、相关性及模糊性的特点,本文分析了装备健康状态演化规律,利用自适应模糊神经网络、故障模式、影响及危害性分析构建故障风险标尺,实现了对复杂装备故障风险程度的定量化描述及装备健康状态的分类。通过实验分析,本文提出的模型相比于传统的故障预测以及故障风险程度定量方法具有显著优势,实现了对装备从设计生产、部署使用以及退役报废全寿命周期的动态反馈,对提高复杂装备综合保障能力具有重要意义。     

对多功能雷达的DQN认知干扰决策方法

基于Q-Learning的认知干扰决策方法随着多功能雷达(multifunctional radar, MFR)可执行的任务越来越多,决策效率明显下降。对此,提出了一种对MFR的深度Q神经网络(deep Q network, DQN)干扰决策方法。首先,分析MFR信号特点并构建干扰库,以此为基础研究干扰决策方法。其次,通过对DQN原理的简要阐述,提出了干扰决策方法及其决策流程。最后,对该决策方法进行了仿真试验并通过对比DQN和Q-Learning的决策性能,验证了所提方法的必要性。为提高决策的实时性和准确率,对DQN算法进行了改进,在此基础上,结合先验知识进一步提高了决策效率。仿真试验表明:该决策方法能够较好地自主学习实际战场中的干扰效果,对可执行多种雷达任务的MFR完成干扰决策。     

改进的低时延全回波Q路由算法

针对传统路由算法不能适应拓扑环境及网络负载变化导致的拥塞问题,提出了一种改进的低时延全回波Q路由算法。改进算法对于原有算法附加学习率因子进行替换,使用调节范围更大、适应性更好、算法性能更稳健的双曲正割算子;改进算法根据不同网络情况自适应地调节学习率,进而提供合理的路由决策。仿真结果表明,该算法可以适应于静、动态拓扑环境,与已有的路由算法相比,改进算法能有效地减少高、低负载时数据的平均递交时间,降低路由间的振荡,提高数据包的投递率,且体现更好的稳健性。     

带有协作意愿感知的边缘协作中继机制

利用智能终端的协作转发可以缓解海量传感器数据的承载压力。然而,由用户携带智能终端的非合作行为会使转发性能急剧下降。为此,提出了一种带有协作意愿感知的边缘协作中继机制,以提高中继选择的合理性和激励机制的有效性。通过分析用户对转发数据的兴趣度感知用户的主观协作意愿,并考虑用户能量和缓冲的影响,综合选择协作状态最佳的用户作为中继。为了进一步激励中继用户参与协作转发,提出了一种基于讨价还价博弈的激励机制,充分地激励中继用户的客观协作意愿。仿真结果表明所提机制与其他中继机制相比,转发成功率和平均吞吐量分别提高了至少19.4%、17.9%,平均传递时延降低了至少18.6%。