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工業(yè)控制系統(tǒng)安全防護(hù)體系研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

工業(yè)控制系統(tǒng)(簡(jiǎn)稱工控系統(tǒng))廣泛應(yīng)用于水力、電力、石油、交通、軍工等各個(gè)行業(yè)，其安全性和穩(wěn)定性關(guān)系著國(guó)家關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)置的正常運(yùn)行。隨著工控行業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)、智能制造的推進(jìn)，工控系統(tǒng)面臨著嚴(yán)重的安全威脅。通過(guò)分析典型的攻擊方式和現(xiàn)有防護(hù)措施的弱點(diǎn)，提出和設(shè)計(jì)一套縱深的工控系統(tǒng)安全防護(hù)體系，并從物理安全、數(shù)據(jù)安全、網(wǎng)絡(luò)安全、主機(jī)與應(yīng)用安全、控制安全五個(gè)方面分別闡述其技術(shù)重點(diǎn)，在可信平臺(tái)的基礎(chǔ)之上構(gòu)建安全綜合防護(hù)平臺(tái)，形成了一套自適應(yīng)的、閉環(huán)的、可進(jìn)行自我防御與恢復(fù)的安全模型與機(jī)制，立體地維護(hù)了工控系統(tǒng)的安全，有利于工控系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。

發(fā)表于：1/21/2021 9:18:00 AM

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能認(rèn)知頻譜預(yù)測(cè)技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了使通信用戶頻譜接入更為有效，增強(qiáng)在時(shí)域和空間域的頻譜利用靈活性，首先介紹采用最速下降法進(jìn)行學(xué)習(xí)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過(guò)程，并對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的頻譜預(yù)測(cè)算法進(jìn)行數(shù)學(xué)建模。通過(guò)對(duì)一段時(shí)期內(nèi)的電磁頻譜狀態(tài)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，調(diào)節(jié)參數(shù)使算法模型建立輸入數(shù)據(jù)與輸出結(jié)果之間的認(rèn)知關(guān)系，進(jìn)而改變BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法自身的結(jié)構(gòu)，優(yōu)化權(quán)值與閾值，最終使得頻譜預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性更接近于實(shí)際值，預(yù)測(cè)誤差變小。

發(fā)表于：1/20/2021 9:24:00 AM

一種智能RFID電子車(chē)牌的天線設(shè)計(jì)方案[其他][汽車(chē)電子]

在目前的RFID汽車(chē)管理的應(yīng)用中，其管理方案基本都是在前擋風(fēng)玻璃上粘貼一個(gè)RFID標(biāo)簽。然而隨著現(xiàn)在帶有加熱絲擋風(fēng)玻璃的普及，這種安裝方式已經(jīng)不能覆蓋所有車(chē)型，標(biāo)簽安裝在部分汽車(chē)上之后根本讀不到。基于這種現(xiàn)狀，給出了一種新型的天線設(shè)計(jì)方案，依靠汽車(chē)車(chē)牌這一交管部門(mén)必管控的部件，研發(fā)一種不拆卸車(chē)牌即可安裝的新型RFID標(biāo)簽，可以解決標(biāo)簽因汽車(chē)差異化而導(dǎo)致的標(biāo)簽讀不到、讀距參差不齊的問(wèn)題，極大地方便交管部門(mén)管理和監(jiān)督社會(huì)車(chē)輛。

發(fā)表于：1/20/2021 9:16:00 AM

基于UDS協(xié)議的整車(chē)VCU固件升級(jí)方案[其他][其他]

針對(duì)傳統(tǒng)VCU（Vehicle Control Unit）固件升級(jí)方法繁雜、協(xié)議不規(guī)范并且升級(jí)過(guò)程中硬件拆卸易損等問(wèn)題，提出一種基于UDS（Unified Diagnostic Service）協(xié)議的整車(chē)VCU固件升級(jí)方案。結(jié)合測(cè)試樣車(chē)現(xiàn)有電子電氣架構(gòu)，參照ISO14229和ISO15765協(xié)議中的固件升級(jí)服務(wù)規(guī)范，實(shí)現(xiàn)了整車(chē)VCU固件升級(jí)功能。測(cè)試結(jié)果表明，該升級(jí)方案能夠準(zhǔn)確、穩(wěn)定地實(shí)現(xiàn)VCU的固件程序更新，極大方便了后期開(kāi)發(fā)、測(cè)試和維護(hù)工作。

發(fā)表于：1/19/2021 7:55:00 PM

基于運(yùn)動(dòng)想象的腦電信號(hào)特征提取研究[其他][其他]

基于運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的腦-機(jī)接口系統(tǒng)在醫(yī)療領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景，被應(yīng)用于運(yùn)動(dòng)障礙人士的輔助控制以及腦卒的預(yù)后康復(fù)。由于運(yùn)動(dòng)想象的腦電信號(hào)信噪比低、不平穩(wěn)以及差異性顯著，對(duì)腦電信號(hào)識(shí)別帶來(lái)負(fù)面影響。一個(gè)有效的特征提取算法能夠提高腦-機(jī)系統(tǒng)的腦電信號(hào)識(shí)別率。提出一種多通道的腦電信號(hào)特征提取方法，將數(shù)據(jù)矩陣分解為基矩陣與系數(shù)矩陣的乘積，以類間離散度做為性能判據(jù)對(duì)系數(shù)矩陣進(jìn)行特征提取，提取可分性更高、維數(shù)更少的特征。結(jié)合腦電信號(hào)識(shí)別領(lǐng)域常見(jiàn)的分類器在2008年BCI競(jìng)賽數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗(yàn)證，證明所提方法是有效的。

發(fā)表于：1/19/2021 7:39:00 PM

基于MEC的5G虛擬專網(wǎng)在家電企業(yè)應(yīng)用研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

隨著國(guó)家提出新基建的要求，未來(lái)以數(shù)字基建為核心的“新基建”也為5G網(wǎng)絡(luò)及相關(guān)應(yīng)用的建設(shè)按下了“快進(jìn)鍵”，家電制造業(yè)具備工業(yè)制造80%的屬性，因此5G在家電制造領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。針對(duì)家電企業(yè)制造低時(shí)延生產(chǎn)場(chǎng)景要求，結(jié)合移動(dòng)邊緣計(jì)算（Mobile Edge Computing，MEC）具備使計(jì)算/存儲(chǔ)等業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)靠近客戶能力的特點(diǎn)，組建5G虛擬專網(wǎng)，有效解決工業(yè)制造企業(yè)信息孤島，促進(jìn)運(yùn)營(yíng)技術(shù)（OT）與信息技術(shù)（IT）相融合。利用5G結(jié)合移動(dòng)邊緣計(jì)算，為某家電制造企業(yè)打造集終端、平臺(tái)、網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用一體化的端到端整體方案，解決高時(shí)延問(wèn)題的同時(shí)，保證企業(yè)數(shù)據(jù)安全。

發(fā)表于：1/19/2021 7:33:00 PM

基于殘差結(jié)構(gòu)和幻象模塊的垃圾圖片分類算法[其他][其他]

垃圾圖片分類算法對(duì)于垃圾分揀的智能化和自動(dòng)化具有重要的意義，針對(duì)我國(guó)垃圾分類現(xiàn)狀，收集制作了小型生活垃圾數(shù)據(jù)集，提出基于殘差結(jié)構(gòu)和幻象模塊的垃圾圖片分類算法。使用幻象模塊代替ResNet18的普通卷積，在不降低網(wǎng)絡(luò)性能的同時(shí)減少了網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)量。采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)，防止過(guò)擬合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)量減少了46%，識(shí)別精度提高了1%。

發(fā)表于：1/19/2021 7:21:00 PM

基于注意力與Bi-LSTM混合算法的車(chē)企輿情情感分析[其他][其他]

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，網(wǎng)絡(luò)輿情對(duì)消費(fèi)者情感分析和商家營(yíng)銷(xiāo)策略產(chǎn)生重大影響。如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)提高車(chē)企輿情情感分析效能，受到文本挖掘研究者廣泛關(guān)注。針對(duì)傳統(tǒng)RNN在長(zhǎng)文本分類中的長(zhǎng)期依賴問(wèn)題，提出了一種注意力機(jī)制與Bi-LSTM結(jié)合的混合分類算法（At-Bi-LSTM）。算法利用Bi-LSTM分析車(chē)企網(wǎng)絡(luò)評(píng)論的情感，引入注意力機(jī)制計(jì)算不同單詞對(duì)評(píng)論情感的貢獻(xiàn)權(quán)重，降低長(zhǎng)文本中無(wú)關(guān)詞對(duì)分類結(jié)果的影響。實(shí)驗(yàn)證明，At-Bi-LSTM算法在車(chē)企輿情情感分類上取得了比樸素貝葉斯、SVM、LSTM更好的分類效果。

發(fā)表于：1/19/2021 7:16:00 PM

基于K-Means算法的SSD-Mobilenet模型優(yōu)化研究[其他][其他]

SSD-Mobilenet目標(biāo)檢測(cè)模型是將SSD和Mobilenet進(jìn)行結(jié)合衍生出的一種輕量化模型，同時(shí)具備了兩模型各自的優(yōu)勢(shì)，即多尺度檢測(cè)和模型輕量化。在原模型中特征提取層使用了人為設(shè)置的先驗(yàn)框，這樣的設(shè)置存在一定的主觀性，并不適用于對(duì)特定場(chǎng)景下單一類別目標(biāo)的識(shí)別與定位。為解決這一問(wèn)題，本文提出了使用K-Means算法對(duì)目標(biāo)真實(shí)框的寬高比進(jìn)行聚類分析，提升模型在特定場(chǎng)景下對(duì)單一類別目標(biāo)的檢測(cè)能力，規(guī)避了人為設(shè)置的主觀先驗(yàn)性。使用Pascal VOC 2007數(shù)據(jù)集對(duì)該模型進(jìn)行訓(xùn)練和評(píng)估，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，模型的mAP值比Fast RCNN提高了4.5%，比Faster RCNN提高了1.5%，比SSD-300提高了3.4%，比YOLOv2提高了2.4%。

發(fā)表于：1/19/2021 7:10:00 PM

基于改進(jìn)鯨魚(yú)算法光伏陣列MPPT的研究[其他][其他]

光伏發(fā)電系統(tǒng)處于局部陰影遮擋時(shí)，P-V特性曲線呈現(xiàn)多峰狀態(tài)，傳統(tǒng)的最大功率點(diǎn)追蹤算法已無(wú)法追蹤到最大功率點(diǎn)。針對(duì)此問(wèn)題，應(yīng)用改進(jìn)鯨魚(yú)算法對(duì)光伏陣列的最大功率點(diǎn)進(jìn)行追蹤，改變?cè)惴ǖ氖諗恳蜃?，由線性遞減改為余弦形式的非線性遞減，平衡全局搜索和局部搜索的能力，且加入同步余弦形式的慣性權(quán)重，提高尋優(yōu)精度，加快搜索速度。在MATLAB/Simulink中建立仿真模型，并在不同控制狀態(tài)下模擬不同環(huán)境進(jìn)行仿真、分析、對(duì)比，驗(yàn)證改進(jìn)鯨魚(yú)算法的高效性和實(shí)時(shí)性。

發(fā)表于：1/19/2021 7:01:00 PM