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工業(yè)以太網網絡互聯技術與發(fā)展[通信與網絡][工業(yè)自動化]

隨著信息技術的發(fā)展，工業(yè)以太網覆蓋率日益提高，工業(yè)網絡互聯互通成為現代工廠向智能化、數字化轉型的基礎。首先對我國工業(yè)互聯網發(fā)展政策、工業(yè)網絡市場現狀和工業(yè)以太網協議類型進行闡述，分析了目前工業(yè)網絡互聯的障礙。其次探索新技術推動工業(yè)以太網實現網絡互聯的新方法。最后針對我國工業(yè)以太網和工業(yè)互聯網的發(fā)展現狀，提出建設性意見，助力我國工業(yè)以太網的應用和工業(yè)互聯網的發(fā)展。

發(fā)表于：4/2/2022 9:14:00 AM

基于差量特征與AdaBoost的家用負荷識別方法研究[其他][其他]

針對家用負荷提出了一種使用智能電表進行數據采集的非侵入式負荷在線識別方法。該方法使用智能電表計算出負荷的差量特征向量預先建立特征庫，訓練以決策樹作為弱分類器的AdaBoost分類器模型，利用負荷投切時電表的告警信息中包含的特征向量進行分類以實現負荷在線識別，實時性好且提高了單一決策樹模型的識別效果。實驗結果證明了該方法的可行性，實現了負荷使用信息的獲取，具有較好的實際應用價值。

發(fā)表于：3/16/2022 5:25:00 PM

基于C3D的化學實驗室人員不安全行為模式識別[通信與網絡][信息安全]

針對因人的不安全行為導致化學實驗室安全事故的預防問題，提出了基于三維卷積網絡(Convolutional 3D，C3D)的化學實驗室人員不安全行為模式識別方法。定義了5種典型的人員不安全行為模式，以某高?；瘜W實驗室作為研究區(qū)域，構建了人員不安全行為模式數據集，建立了基于C3D的人員不安全行為模式識別模型，并對模型在不同應用場景下的性能進行了評估。結果表明：在特定人員于特定實驗場景中出現上述5種不安全行為時，該模型在測試集上得到的F1指數平均值均能達到97%以上；在非特定人員與非特定場景中出現不安全行為時，模型能夠有效識別部分不安全行為。該研究成果預期可以為化學實驗室人員不安全行為的預測、預警、預防提供技術支持。

發(fā)表于：3/16/2022 5:18:00 PM

PLC控制系統(tǒng)的上下位機安全通信方案[其他][其他]

隨著科技的發(fā)展和社會的進步，工業(yè)控制網絡與互聯網日益融合，工控通信所面臨的安全隱患日益增多。針對工控通信安全事件頻發(fā)的問題，以PLC控制系統(tǒng)為例，對PLC控制系統(tǒng)的上下位機的系統(tǒng)結構、通信安全隱患等方面進行分析；從通信協議選擇、安全連接建立、傳輸數據加密方式、通信過程等方面進行了方案設計，提出了一種基于SCTP協議的安全保密通信方案。

發(fā)表于：3/16/2022 5:06:00 PM

基于雙向GRU與殘差擬合的車輛跟馳建模[其他][其他]

為了提高微觀交通仿真中車輛跟馳建模的準確性與泛化能力，將物理類模型與深度學習相結合，提出一種基于雙向GRU(門控循環(huán)單元)與殘差擬合的跟馳模型框架。該框架使用雙向GRU網絡對物理類跟馳模型預測值與真實值的殘差進行學習，并在NGSIM公開數據集上進行測試。通過對比IDM、GIPPS、GM三種跟馳模型下的殘差擬合效果，表明雙向GRU網絡可以對原模型預測結果的偏差進行有效的修正。選用IDM作為本框架的物理類模型，提出了Bi-GRU-IDM模型，與現有SVR模型、BPNN模型、GRU模型進行對比，結果表明Bi-GRU-IDM在預測精度、泛化性能上明顯優(yōu)于其他三種模型。

發(fā)表于：3/16/2022 5:02:00 PM

基于ResNet50對地震救援中人體姿態(tài)估計的研究[其他][其他]

調查發(fā)現，地震中死亡人數增加的原因主要是錯過救援的黃金時間，因此可通過救援無人機自動對受災人員進行行為識別與狀態(tài)分析。人體姿態(tài)估計是指對圖像中人體關節(jié)點和肢體進行檢測的過程，在人機交互和行為識別應用中起著重要的作用，然而由于背景復雜、肢體被遮擋等因素導致標注人體關節(jié)點和肢體十分困難。因此提出一種結合ResNet50及CPM的模型，該模型通過獲取圖像特征和精調機制，計算出關節(jié)點依賴關系，最后劃分到對應人體。實驗表明，該模型與其他模型對比能夠提高復雜場景下人體姿態(tài)估計的效果。

發(fā)表于：3/16/2022 4:56:00 PM

基于聚類的雙溫度優(yōu)化控制基站空調節(jié)能算法[其他][其他]

基站空調的節(jié)能是電信行業(yè)節(jié)能減排十分重要的一環(huán)，通過數據挖掘方法從空調系統(tǒng)運行數據中找到提升運行性能的規(guī)則和手段，具有重要的現實意義和研究價值。針對基站空調的節(jié)能減排問題，對基站實時采集到的數據流，首先建立空調節(jié)能模型找到目標約束條件下最優(yōu)控制溫度；隨后針對空調啟停次數頻繁的問題繼續(xù)提出雙溫度控制模型，減少空調啟動次數的同時進一步降低了空調能耗；最后為了應對室外溫度、設備能耗等一些不確定因素的變化，提出了基于聚類的空調溫度分段控制算法并加以改進，通過聚類結果分析得到對應的用電模式，對不同用電模式分別設計相應控制策略，最終實現了基站空調能耗降低25%的效果，為企業(yè)空調節(jié)能控制提供了可靠依據。

發(fā)表于：3/16/2022 4:46:00 PM

利用LMedS算法與特征值法的點云平面擬合方法[其他][其他]

針對三維點云數據中存在的異常點會對平面擬合過程產生不利的影響，提出了一種將最小平方中值算法(Least Median of Squares，LMedS)與特征值法相結合的點云平面擬合新方法。首先，通過LMedS算法進行多次迭代確定最佳閾值并剔除點云數據中的異常點。然后，采用特征值法對剔除完異常點后的點云數據進行平面擬合，以獲得更加精確的擬合平面參數解。最后，分別采用最小二乘法、特征值法、RANSAC+主成分分析法與所提出方法對仿真和實測點云數據進行平面擬合計算。實驗結果表明，相比于其他方法，該方法的平面擬合精度更高，適用于對含有異常點的點云數據進行平面擬合，具有較高的魯棒性。

發(fā)表于：3/16/2022 4:42:00 PM

AES緩存碰撞攻擊在美國太空安全挑戰(zhàn)賽中的應用[通信與網絡][航空航天]

通過對美國太空安全挑戰(zhàn)賽中AES破解挑戰(zhàn)的分析，提出了使用AES緩存碰撞時間攻擊的破譯思路，分析了AES緩存碰撞時間攻擊的原理，將密鑰可能空間縮小至6 700萬，成功利用密鑰已知部分推測出未知部分，最終實現該攻擊，驗證了AES緩存碰撞時間攻擊的實踐可行性。

發(fā)表于：3/16/2022 4:39:00 PM

工控系統(tǒng)脆弱性分析研究[通信與網絡][通信網絡]

隨著工業(yè)互聯網新技術在工控領域的廣泛應用，工控系統(tǒng)由以往的孤島模式轉變?yōu)殚_放系統(tǒng)，通過網絡公開的工控態(tài)勢平臺，可以發(fā)現大量的工控設備暴露在互聯網中，工控系統(tǒng)面臨前所未有的安全危脅。通過對工控系統(tǒng)的安全現狀與脆弱性進行分析，站在攻擊者角度提出了工控系統(tǒng)面臨的攻擊威脅。結合真實的核電DCS系統(tǒng)，通過安全測試總結此系統(tǒng)的脆弱性，綜合考慮安全防護策略的有效性和實際可用性，對系統(tǒng)中相應安全脆弱點部署安全設備，提出了一種針對核電DCS系統(tǒng)的安全防護方案。通過在實驗室中部署驗證，證明了該安全防護措施一定程度減輕了核電DCS系統(tǒng)的脆弱性，提升了系統(tǒng)的安全性。

發(fā)表于：3/16/2022 4:29:03 PM