四元数和脉冲耦合神经网络应用于足球检测

提出一种基于四元数傅里叶变换注意力选择和脉冲耦合神经网络在图像中跟踪足球的方法. 首先进行图像预处理以去除球场以外的区域,用四元数注意力选择算法提取感兴趣区域,基于颜色、形状、面积等多种特征检测足球. 若检测失败,则采用卡尔曼滤波器预测足球位置. 仿真结果表明,与基于速度控制的动态卡尔曼滤波和实时足球检测两种方法相比,检测成功率分别提高9.6%和14.9%.     

一种新的双多进制正交扩频系统的性能分析

在传统的多进制正交扩频的基础上,提出了一种新的用于高速数据传输的双多进制正交扩频(Dual M-ary orthogonal SS)系统方案,分析了系统在AWGN和单径瑞利衰落信道下的理论误比特率性能,并给出了3种不同检测算法下的计算机仿真结果。     

Software framework for off-road autonomous robot navigation system

This paper presents a software framework for offroad autonomous robot navigation system. With the requirements of accurate terrain perception and instantaneous obstacles detection, one navigation software framework was advanced based on the principles of “three layer architecture” of intelligence system. Utilized the technologies of distributed system, machine learning and multiple sensor fusion, individual functional module was discussed. This paper aims to provide a framework reference for autonomous robot navigation system design.     

基于Snort传感器的分布式入侵检测系统在校园网络中的实验测试

在校园网中部署基于Snort传感器的分布式入侵检测系统,并进行后门木马Bdoor攻击实验测试,以检测系统是否能主动、实时地全面防范一系列的网络攻击。实验测试结果显示,基于Snort的分布式入侵检测系统可以有效检测出校园网络中由于网络攻击带来的安全问题。     

神经网络在人工心脏输出流量和压力检测中的应用

人工心脏的输出流量和压力是血泵设计及运行的重要特性参数,其测量精度和方法直接关系到人工心脏在动物实验及临床中的实际应用效果本文提出了一种新的测量方法,即用神经网络将叶轮式人工心脏电机驱动参数换算成血泵的流量和压力与传统的测量方法相比,采用本文方法可做到无创性,不会对血液造成破坏,同时减少了感染机会;结构简单,省去了流量计和压力计,便于人工心脏完全植入体内     

分数阶微分梯度算子在图像增强中的应用

利用分数阶微积分的定义,根据频率域的滤波基础,推导出分数阶微分梯度算子的频率域滤波器,并在实验中得以实现.实验结果表明,与其他的一些方法相比,这种滤波器对图像增强的效果更好.提出了使用分数阶微分和积分对图像进行综合处理的一种新方法,在增强图像细节的同时,能够有效地消除噪声.     

基于改进的CNN-LSTM的DGA域名检测算法

近年来,网络安全问题层出不穷,其中僵尸网络是造成网络瘫痪的重要原因之一。僵尸网络利用域名生成算法（DGA）生成大量恶意域名进行网络攻击,对网络安全造成威胁。现有的DGA域名主要分为字典型和字符型,传统的深度学习方法无法同时检测出两种类型的DGA域名,尤其是无法检测出基于字典的DGA域名。针对这个问题,本文提出了改进的CNN-LSTM的DGA域名检测算法,该算法融合了卷积神经网络（CNN）、注意力机制和双向长短时记忆网络（BiLSTM）,可以同时检测出两种类型的DGA域名。最后进行了不同算法的对比实验,实验结果表明,与其他深度学习模型相比,该算法提高了DGA域名的二分类和多分类的准确率和F1值。在多分类实验中,通过改进损失函数,提高了小样本数据的域名检测率。     

城市排水系统智慧决策技术研究综述

智慧决策是智慧水务的核心关键技术。围绕城市排水系统的提标增效,从管网诊断评估、城市内涝防治和雨天溢流污染控制3个方面,对城市排水系统智慧决策的实现模式进行了评述。在管网诊断评估方面,综述了基于水量、水质特征因子分区监测的水量来源溯源定位方法;在城市内涝防治方面,综述了基于数值化模型的内涝风险精细化模拟评估和机器学习模型的降雨实时预报、局部积水深度快速预报实现模式;在溢流污染控制方面,综述了基于多目标优化算法、数值模型和机器学习相结合的排水系统优化调度实现模式。模型系统的可靠性是智慧排水决策的关键,应重视管网水量来源定量解析和排水系统内涝风险预警、优化运行调度的融合。     

雨天图像中目标显著性检测算法设计与效果评价

雨天条件下,图像中目标的许多特征被掩盖,使得户外图像应用系统效能发挥受到严重的影响。为了提高雨天条件下图像中目标检测的质量,通过综合分析雨天图像中的目标特征,发现其亮度颜色信息、色彩差异信息和暗通道先验信息对目标的显著性具有高敏感度,进而提取了雨天图像中目标的显著性特征,构建了基于混合特征的目标显著性检测模型,最后通过多个评价指标的效能评估实验,与经典算法进行对比,验证了本文算法的有效性。     

基于铜金复合纳米材料的半胱氨酸检测

铜金复合纳米材料作为一种新型探针,可灵敏地选择性检测半胱氨酸。在碘离子存在的情况下,半胱氨酸能够使铜金复合纳米材料的吸收峰信号增强,从而实现半胱氨酸的定量检测,检测限为0.06 mmol/L,线性范围为0～1 mmol/L。与其他氨基酸相比,铜金复合纳米材料传感器对半胱氨酸显示出良好的选择性,所制备的铜金复合纳米材料无需任何处理即可直接用于检测体系,大大简化了检测流程,具有简单、快捷和选择性高等优点,可作为半胱氨酸检测的有力工具。