一种面向混合数据的自反馈模糊聚类分析算法

利用动态自反馈理论改造模糊聚类过程,分析入侵数据类型及其在入侵中所起的作用,提出一种面向混合数据的自反馈模糊聚类分析算法,并用算法对KDD99数据集进行对比测试.测试结果显示,本方法能够有效提高入侵检测引擎的检测率,降低其误报率,增强计算机系统抵御入侵及自身免疫能力.     

毛细管电泳电导法快速测定西米替叮的方法

建立了毛细管电泳电导法快速测定西米替叮的方法.利用非涂层弹性融硅石英毛细管(50cm×75μm)为分离通道,探讨了缓冲溶液的种类、pH值、浓度,分离电压,进样时间对分离检测的影响.结果表明,在最佳条件下:30mmol/LTris(Cit调节pH=8.0)为运行缓冲介质,分离电压为10kv,西米替叮在10分钟内能得到较好的检测.标准品溶液浓度在0.5-20mg/L范围内有良好的线性关系,回归方程为y=9.0923x 15.83,相关系数r=0.9984,回收率为98.8%.     

基于PowerBuilder实现多层分布式应用

介绍了PowerDynamo的工作原理,以及在PowerBuider开发环境中基于PowerDynamo、JaguarCTS建立Web应用的技术核算,详细说明了如何使用PowerBuider创建Webtarget站点、创建网页及编写脚本。     

校园网中PDR安全防御体系的设计

通过对校园网安全存在的威胁的分析,针对校园网络安全问题,提出了一套有效的主动防御安全模型.并从技术层面论述了该模型涉及的关键技术,并对校园网络安全建设作进一步探讨.     

高分辨率电法在复杂采空塌陷区的探测研究

采用高分辨率电法对吉林省九台市营城煤矿采空塌陷区进行探测.实践证明,高密度电法、瞬变电磁法和探地雷达等在研究采空塌陷区的空间分布特征上均具有很好的作用.通过采用新的数据处理方法技术,取得了理想的探测效果,为今后开展采空塌陷区的探测与研究提供了借鉴.     

基于数字水印的图像认证技术

伴随着计算机网络及通信技术的飞速发展,数字图像认证技术已成为目前研究的一个热点.对基于数字签名和基于数字水印的认证技术进行了比较,在此基础上阐述了数字水印技术的特征,认证系统框架,详细讨论了数字水印图像认证算法的研究现状,并对其未来发展方向进行了展望.     

基于分形和数学形态学的TIG焊熔池图像分析

焊接图像中不可避免地存在烟尘和弧光等干扰造成的噪声,而传统的图像处理方法对噪声非常敏感,因此很难准确地对焊接图像进行处理.文中提出了一种基于分形和数学形态学理论的综合图像处理方法.该方法利用分形理论中的离散分数布朗随机场理论得到按分形维分布的熔池灰度图像,然后利用二值形态学中的连通域检测去除噪声并得到目标图像,进而利用形态学中的开运算和闭运算得到图像的强连通边界.试验结果表明,该方法能够快速、准确地检测熔池的边缘、高度、宽度以及面积等信息.     

基于深度学习的MIMO系统联合信号检测与信道译码

为进一步提高多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统性能,研究了深度学习方法来联合解决MIMO系统信号检测与信道译码问题.通过将深度神经网络、自动编码器神经网络与传统MIMO通信系统的物理层架构进行有机融合,构建了基于神经网络的MIMO系统模型,可获取系统发射端的信息比...     

基于神经网络的高并行大规模MIMO信号检测算法

随着5G和未来移动无线网络的不断发展,大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)是其中的关键技术之一。随着天线数目的不断增加,给接收机的设计带来更高的挑战,复杂度过高的检测算法在实际中难以应用。本文将一种高并行(high-parallelism, HP)检测算法展开到神经网络中,单层神经网络基于该算法的每次迭代,并将其与可训练的权重参数和非线性神经单元相结合,提出基于网络结构HP-Net的方法。通过训练HP-Net得到最优可训练参数,进而提高检测性能。实验结果表明,所提方法相对传统最小均方误差(minimum mean square error, MMSE)算法复杂度更低,并能够得到更低的误码率;同时相对HP并行检测算法误码率性能更优。     

基于压力容器裂纹图像检测及识别算法研究

压力容器作为一种特种设备,其安全越来越受到重视。为了保障其安全运行,选择压力容器裂纹图像为研究对象,构建检测及识别算法模型。针对算法模型在实际部署时受到内存空间、处理器计算能力等多方面硬件条件的制约问题,提出了基于NewEfficientNet-B0的轻量化方法,结果表明算法模型降低模型参数数量达78%。针对微小裂纹图像识别难度较大问题,提出了改进多尺度预测的方法,测试数据集上达到了81%的检测识别准确率。