Online Distributed Fault Detection of Sensor Measurements

In wireless sensor networks (WSNs), a faulty sensor may produce incorrect data and transmit them to the other sensors. This would consume the limited energy and bandwidth of WSNs. Furthermore, the base station may make inappropriate decisions when it receives the incorrect data sent by the faulty sensors. To solve these problems, this paper develops an online distributed algorithm to detect such faults by exploring the weighted majority vote scheme. Considering the spatial correlations in WSNs, a faulty sensor can diagnose itself through utilizing the spatial and time information provided by its neighbor sensors. Simulation results show that even when as many as 30% of the sensors are faulty, over 95% of faults can be correctly detected with our algorithm. These results indicate that the proposed algorithm has excellent performance in detecting fault of sensor measurements in WSNs.     

基于生成对抗网络的细胞形变动态分类

提出了一种基于生成对抗网络的细胞形变动态分类方法,以活细胞视频中的细胞形变动态为对象,引入分类器辅助的生成对抗网络结构同步训练生成对抗网络和分类网络,通过生成对抗网络产生的数据提高了原本分类网络分辨细胞形变动态的性能.首先,细胞动态图像被用于将活细胞视频中的时间维度进行压缩,使其从视频域映射到图像域以方便生成对抗网络的构建.其次,基于分类器辅助的生成对抗网络结构,将分类网络的分类信息作为辅助信息来改善生成对抗网络对多类样本的生成,同时生成网络生成的多类样本可以反过来优化分类网络对于细胞动态形变的分类性能.在构建的活细胞视频数据库上,可以验证提出方法能有效地捕获细胞视频中的空时细胞形变动态,并且其分类的性能优于其它主流方法.     

一种基于遗传算法的BP神经网络算法及其应用

主要分析了神经网络和遗传算法的特点和存在的一些缺陷，研究了遗传算法和BP神经网络学习算法相结合的相关技术，设计并实现了一个基于遗传算法的BP神经网络算法BP—GA，已应用于肺癌早期细胞病理诊断系统中。实验结果表明，该算法具有较强的收敛性和鲁棒性，其应用效果很好。     

基于J2ME的移动银行混合加密方案

移动网络的安全性是移动银行发展的关键,数据加密技术则是保证移动网络安全的主要技术之一,设计合理的数据协议、加密方案对移动银行发展具有很重要的意义。考虑到移动银行实现方式、传输数据量等因素,提出了基于无线消息与移动多媒体两种类型下混合加密方案,分别给出了两种类型下的数据传输协议、混合加密、混合解密的流程,并给出了两种混合加密方案时间与数据量函数图像,验证了方案的可用性。     

聚氨酯/环氧树脂互穿网络硬泡循环压缩

制备了聚氨酯(PU)/环氧树脂(ER)互穿聚合物网络硬泡,研究了互穿聚合物网络(IPN)硬泡的化学结构及微观结构形态.傅里叶红外光谱(FTIR)分析表明,IPN硬泡的网络间存在接枝反应.扫描电子显微镜(SEM)分析发现,IPN硬泡泡孔结构形状都比较均一.循环压缩实验研究表明：随循环次数增加,应力下降,单次循环的能量损耗下降;随ER含量增加,IPN硬泡的压缩模量和强度提高,相同应变下应力增加,每次循环耗能增加;循环压缩的加卸载应力 应变曲线可用改进的Ogden模型表示;累积能量损耗可用Weibull方程表示.     

电磁兼容的人工神经网络预测技术分析

电磁兼容预测是实现电子设备或系统电磁兼容性(electromagnetic compatibility,EMC) 的必要步骤.提出了应用人工神经网络对电磁兼容问题进行快速预测的方法.通过选择有效的电磁干扰参数作为输入预测因子,用误差反向传播的神经网络 (back propagation,BP)构造输入预测因子与敏感设备骚扰响应之间的映射关系,并用电磁场数值计算方法获得的训练样本集和测试样本集对构造好的BP网络进行训练,建立了基于BP网络的电磁兼容快速预测模型.最后以导线间的串扰问题为预测算例,表明了该方法的有效性.     

基于卷积神经网络的连续语音识别

在语音识别中,卷积神经网络( convolutional neural networks,CNNs)相比于目前广泛使用的深层神经网络( deep neural network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸。本文深入分析了卷积神经网络中卷积层和聚合层的不同结构对识别性能的影响情况,并与目前广泛使用的深层神经网络模型进行了对比。在标准语音识别库TIMIT以及大词表非特定人电话自然口语对话数据库上的实验结果证明,相比传统深层神经网络模型,卷积神经网络明显降低模型规模的同时,识别性能更好,且泛化能力更强。     

基于BP神经网络的彩色光弹性等色线自动定级法

把人工神经网络与光学彩色信息图像处理技术相结合，根据计算机的特点，选取红绿蓝（RGB）颜色模型，通过BP神经网络建立图像中像素点的RGB值与条纹级数F之间的非线性关系，对彩色光弹性条纹进行了插值，从而实现了等色线条纹的自动定级，用对径受压圆盘问题的理论精确解来检验，表明本方法与传统的分数级条纹补偿法相比，不仅可以实现条纹定级技术的自动化，而且精度较高，对提高三维结构光弹性模型切片的等色线测量精度有实用价值。     

基于神经网络的Q学习在Khepera Ⅱ机器人避障中的应用

为了提高移动机器人的自主学习能力,在传统的机器人行为控制结构基础上设计了智能控制结构,同时引入了基于神经网络的Q学习模块算法,克服了传统算法只能应用到离散状态中的不足.移动机器人的避障实验结果表明,该方法能够使移动机器人通过自学习实现自主避障.     

一种基于移动Agent的移动Ad Hoc网络入侵检测系统

移动Ad Hoc网络比传统的有线和无线网络面临着更多的安全问题,入侵检测技术可作为第2道安全防线来弥补入侵预防技术的不足;由于移动Ad Hoc网络所具有的特殊性,使得已有的入侵检测系统不适合被运用到移动Ad Hoc网络中。文章设计了一个新的适合移动Ad Hoc网络的基于移动Agent的分布式入侵检测系统,该系统充分考虑了移动Ad Hoc网络资源受限的特点,对整个网络进行了簇的划分并且提出了一个划分簇的算法,进而对不同的Agent进行了合理分配。