物联网中区块链技术的应用与挑战

随着物联网技术的快速发展和广泛应用,分布式网络环境下的身份验证、数据隐私、网络安全等问题变得更加重要,而这些问题可以通过引入区块链技术来得到有效解决.该文简述了区块链的基本概念,介绍了区块链在物联网中的应用场景,并对当前一些相关工作的成果进行了综述;介绍了针对物联网场景下区块链底层技术的研究以及区块链物联网所面临的问题与挑战,希望能对未来区块链物联网的研究有一定的参考价值.     

认知网络中无线电信号智能感知方法研究

无线电信号在噪声波动情形下的检测性能有待提高.该文提出了认知用户根据无线电环境变化自动调整检测阈值的感知方法.融合中心应用坐标搜索算法为认知用户提供最优控制参数,认知用户依据最优参数设定检测阈值,并自主学习特定无线电环境下的最佳阈值.此外,该算法充分考虑了各认知用户的个体特征及其感知贡献,并提出了一种基于能量值的加权算法体现用户特征.实验结果说明该算法对噪声波动具有卓越的鲁棒性,在信噪比低于-15 dB时的检测概率远高于传统方法.     

基于博弈和多智能体的汽车共享服务联盟协同策略研究

基于演化博弈和多智能体仿真,以加强联盟管理、提升联盟服务商合作积极性为目标,研究汽车共享服务联盟协同策略.从演化博弈视角设计综合考虑服务商自身与联盟内其他成员历史信息的学习规则,构建汽车共享服务联盟的多Agent仿真模型,研究收益、成本及惩罚等不同参数设置对服务商协同策略的影响.依据仿真实验结果提出了不同收益、成本和惩罚参数场景下加强联盟合作的策略,为汽车共享服务联盟的协同策略提供决策支持.     

CNN-LSTM深度神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用

针对大数据下的滚动轴承振动信号自适应故障特征提取与智能诊断问题,提出了一种结合卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)的故障诊断模型。首先通过网格搜索算法寻找到当前模型的最优初始参数;然后以原始一维振动信号作为模型的输入,利用网络CNN层自适应提取短时特征信并降维后作为LSTM层输入;接着利用LSTM层学习特征信息并训练神经网络模型;最后,网络输出层利用Softmax函数实现多故障模式识别,完成故障诊断。使用Spectra Quest机械故障综合模拟试验台实测数据集对模型进行验证,试验结果表明,与多层感知器、LSTM网络以及经典的LeNet5、AlexNet、VGG相比,所提出的CNN-LSTM模型的分类平均准确率可达99%以上,且模型结构比其他模型更简单,训练时间更短;同时,通过K折叠交叉验证算法对模型进行评价,结果表明CNN-LSTM模型计算误差较小且网络训练充分,未出现过拟合或欠拟合情况。     

2020年深海潜水器热点回眸

2020年,国内外在深海装备研发领域取得显著的进展.围绕载人/无人潜水器的研发,重点介绍了2020年国际和国内的研究热点和亮点工作,分析了中国海洋技术所处的国际地位,并对中国深海潜水器领域未来的发展方向提出了建议.     

加权指数损失下长短时记忆网络换道意图识别模型

针对车道变换意图识别中数据源单一,传统序列模型难以捕获长序列范围内换道意图且存在长期依赖问题,提出一种结合时间信息加权指数损失函数的长短时记忆(long short-term memory,LSTM)车辆换道意图识别模型.首先,利用驾驶模拟舱、眼动仪进行高速公路驾驶实验,采集车辆运行数据和驾驶员眼动数据;然后,基于LS...     

城市韧性社区防灾能力自主智能综合评价

针对城市韧性社区的防灾空间布局、基础设施抗灾和应急疏散场所避灾评价过程的难以量化性、非线性与限定性等特征.从韧性社区的冗余度、稳定性、适应性与效率性等4个维度出发,构建了人、物与社会经济系统的防灾能力综合评价指标体系.基于优势度评价规则与智能算法设计思想,提出了城市韧性社区防灾能力自主智能综合评价方法.首先求解出待评社...     

基于"智能嵌套式分析—研讨方法"的指挥信息系统作战需求分析

从指挥信息系统作战需求评估存在的薄弱环节入手,提出了一种分析方法,即"智能嵌套式分析研讨法",并就该方法的基本内涵及具体的运用进行了阐述.     

基于Ontology的语义检索研究

针对传统的基于关键字检索系统存在的不足,以本体为依据,提出了一种新的智能检索模型。叙述了本体相关理论,分析了本体在语义检索中的应用,设计出一个基于语义检索的结构框架,指出了该智能检索中存在的问题。     

以极小化峰谷差为目标的智能电网实时定价

利用在线电量波动数据对有多类用户的智能电网的实时定价问题进行研究.首先依据用户用电习惯将用户分类,对同一时段不同种类用户采用不同价格引导其消费,其次针对实时定价削峰填谷的目的,以极小化峰谷差为目标建立实时定价优化模型,并给出一种依赖在线电量波动的同步扰动随机逼近算法.讨论了模型的性质,给出了算法收敛性的证明.数值仿真结果表明新方法不但能够削峰填谷,避免下载同步化情形的出现,而且有助于提高用户和供电商的双方利益.与已有方法相比,每次迭代过程中仅需观测价格扰动产生的最大和最小用电总量而不需要掌握每个用户的隐私信息,操作简单,容易实现,不但适用于单供应商多用户情形,也适用于多供应商多用户情形.