基于无监督生成推理的网络安全威胁态势评估方法

针对基于数据类别标记的监督式网络数据建模方式在评估网络威胁态势时存在计算成本高,效率低和耗时长的问题,该文提出一种基于无监督生成推理的网络安全威胁态势评估方法。首先,设计一种变分自动编码器-生成式对抗网络(VAE-GAN)模型,将只包含正常网络流量的训练数据集输入到由VAE-GAN组成的网络集合层进行训练,统计每层网络输出的重构误差,并使用输出层的3层变分自动编码器训练重构误差;然后使用包含异常网络流量的测试数据集进行分组威胁测试,统计每组测试的威胁发生概率;最后根据威胁发生概率确定网络安全威胁严重度,结合威胁影响度计算威胁态势值对网络安全威胁态势进行评估。仿真实验结果表明,与反向传播(BP)和径向基函数(RBF)方法相比,该方法能够更直观地评估网络威胁的整体态势,对网络威胁具有更好的表征效果。     

基于词形的最佳路径分词算法

在基于词形统计模型分词算法的基础上,通过以存词表结构的有效组织及改进词的匹配算法和切分算法,并以最佳路径法实现了一种快速的基于词形的分词算法,在保证了较高准确率的同时,大大提高了分词速度。     

零中频DSSS数字接收机基带算法研究

介绍了一种零中频DSSS(直接序列扩频)数字接收机的基带算法方案．给出了PN码捕获及跟踪、载波解调和自动频率控制算法,最后给出系统性能仿真分析．该方案具有较强抗噪声能力,算法复杂度低,基带数字信号处理部分仅用一片APEX20KE就可完成．     

地铁自动售检票(AFC)系统及其发展趋势

当前,中国国民经济发展十分迅速,城市建设如火如荼,城市车辆、城市人口的数量不断增加,城市承受的交通压力日益增大。为缓解交通压力,使人们出行更加便利,大多数城市都在开展地铁建设。在地铁建设过程中,地铁自动售检票(AFC)系统也需进行升级。     

基于时空特征融合的端到端无人车控制

基于深度学习的端到端车辆控制器多是由二维卷积神经网络(2D convolutional neural netuark,2D CNN)训练得到的,因未考虑时间维度上的帧间运动信息,使得控制器的可解释性与泛化能力较差,而三维卷积神经网络(3D CNN)可以从连续视频帧中学习时空特征。深度确定性策略梯度强化学习(depth deterministic policy gradient,DDPG)常用于连续动作的控制优化,但DDPG算法仍存在采样方式不合理而导致的样本利用率低的问题。基于此,采用3D CNN与改进DDPG算法相结合的方法对车辆方向盘转角和速度进行预测。通过实车实验实现了车辆在所设置轨道上的自主驾驶,为基于深度学习和强化学习方法解决自动驾驶中的端到端控制问题提供了科学方法。     

MATLAB在频率特性Bode图中的应用

在工程实践中,广泛应用经典控制理论的频域分析对自动控制系统进行分析和设计.Bode图是频域分析的重要环节,系统的闭环频域指标能够根据Bode图计算得出,从而分析自动控制系统闭环稳定性、快速性、准确性.传统手工绘制Bode图的方法存在很多弊端,不仅需要花费大量时间,而且不精确.MATLAB软件具有强大的计算能力和绘图功能,能够快速、准确地做出频率特性曲线.利用MATLAB绘制系统的Bode图,为控制系统设计和分析提供了极大的方便.     

油藏自动历史拟合研究进展

 油藏自动历史拟合自提出至今已有50余年的历史,在理论和应用研究方面都取得了长足进展。为总结油藏自动历史拟合领域的研究进展和关键技术,以油藏自动历史拟合的发展历程为主线,以油藏自动历史拟合的技术进展为核心,将油藏自动历史拟合分为萌芽、形成、发展和快速发展4个阶段,讨论了常用的优化方法和具有发展潜力的优化算法,对比了各优化算法的特点和适用范围,探讨了目前研究存在的问题,提出了油藏自动历史拟合的发展方向。     

转子流道倾斜式的外驱旋转压能交换器性能研究

为提高外驱式旋转压能交换器性能,设计了转子流道倾斜式的外驱式旋转压能交换器,以能量回收效率和体积混合率为性能指标,利用商业CFD软件Fluent对模型求解计算,并与直流道外驱式旋转压能交换器模拟数据对比分析。结果表明,处理量相等的情况下,能量回收效率和体积混合率均随转子转速的升高而降低;同一转速下,转子倾斜角度改变,能量回收效率变化不超过0.04%,而对体积混合率有明显影响。研究结果对于提高外驱式旋转压能交换器设备性能具有一定指导意义。     

基于遗传算法的高校自动排课系统的研究

遗传算法是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法,应用也非常广泛;在自动排课系统中运用遗传算法可以实现教学资源的合理分配,避免发生各种冲突。     

自动发电控制AGC系统的应用

介绍了新疆恰甫其海水电厂AGC控制目标及主要功能、策略、组成,分析了AGC负荷分配原则,指出了恰甫其海水电厂AGC存在的主要问题。