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基于稀疏編碼和各向異性濾波的超分辨率重建[其他][其他]

針對(duì)基于非局部稀疏自相似性的超分辨率重建方法存在的圖像邊緣保持性能不佳的問題，提出了一種基于稀疏編碼和各向異性濾波的超分辨率重建算法。該算法利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和各向異性引導(dǎo)濾波訓(xùn)練了一個(gè)各向異性特征模型，然后利用該特征模型構(gòu)建一個(gè)局部的結(jié)構(gòu)先驗(yàn)，以和非局部稀疏先驗(yàn)形成互補(bǔ)，從而提高算法的邊緣保持能力。該算法訓(xùn)練后的模式使用通用測(cè)試集進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試結(jié)果表明算法SR性能較好，能很好地保持邊緣細(xì)節(jié)，提供視覺效果更好的圖像。

發(fā)表于：12/16/2020 3:41:00 PM

火電工控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)方案設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)火電工控系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全問題進(jìn)行了研究，對(duì)當(dāng)前火電工控系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、安全挑戰(zhàn)、防護(hù)現(xiàn)狀、風(fēng)險(xiǎn)來源等網(wǎng)絡(luò)安全問題進(jìn)行了分析總結(jié)，按照電力系統(tǒng)的安全防護(hù)總體原則及相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，針對(duì)電力生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)及安全要求，提出了以數(shù)據(jù)探針為組成單元的能夠覆蓋電廠工控網(wǎng)絡(luò)各個(gè)層級(jí)并配置監(jiān)測(cè)中心的安全防護(hù)架構(gòu)，能夠?qū)Χ喾N工控協(xié)議進(jìn)行深度解析，對(duì)已知和未知危險(xiǎn)流量進(jìn)行識(shí)別和學(xué)習(xí)，并將宏觀網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)以可視化的方式展示出來，實(shí)現(xiàn)了對(duì)電廠工控系統(tǒng)多層次、立體化、智能化的安全防護(hù)，能夠深度有效的保護(hù)電廠生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。

發(fā)表于：12/16/2020 3:34:45 PM

一種用于微電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的分布式粒子群算法[模擬設(shè)計(jì)][智能電網(wǎng)]

隨著微電網(wǎng)技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用愈加廣泛，協(xié)調(diào)微電網(wǎng)內(nèi)部分布式電源的出力分配以提高經(jīng)濟(jì)性成為了研究的重要課題。目前主流的經(jīng)濟(jì)調(diào)度方法是微電網(wǎng)調(diào)度中心利用全網(wǎng)微電源及負(fù)荷的信息進(jìn)行調(diào)度，但這種集中式的方法依賴調(diào)度中心的計(jì)算能力，對(duì)微電源與調(diào)度中心之間通信要求較高，且與微電網(wǎng)的分布式特性相違背。提出一種完全分布式的并行調(diào)度方法，各分布式電源作為獨(dú)立的智能體，平等地參與調(diào)度工作，利用自身與鄰居節(jié)點(diǎn)之間的勢(shì)能博弈，基于粒子群算法優(yōu)化自身的出力，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)的目標(biāo)。在MATLAB平臺(tái)上搭建了獨(dú)立微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型，驗(yàn)證了所提出方法的可行性，并討論了相關(guān)參數(shù)的變化對(duì)于調(diào)度結(jié)果的影響。

發(fā)表于：12/16/2020 1:36:00 PM

基于IBE策略的物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備間的身份認(rèn)證方案[模擬設(shè)計(jì)][物聯(lián)網(wǎng)]

隨著物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備間直接通信的需求不斷增大，為解決物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備間安全通信和隱私保護(hù)問題，終端設(shè)備間認(rèn)證技術(shù)成為人們關(guān)注的一個(gè)熱點(diǎn)，業(yè)界諸多學(xué)者已經(jīng)對(duì)此展開相關(guān)研究并提出多種物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備間的認(rèn)證機(jī)制。但是，上述機(jī)制在安全強(qiáng)度及抵抗攻擊效果方面尚存在不足。為解決此問題，該文提出一種基于IBE策略的物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備身份認(rèn)證方案，實(shí)現(xiàn)終端設(shè)備之間匿名雙向認(rèn)證，同時(shí)使用橢圓曲線加密算法保證認(rèn)證過程中信息傳輸?shù)陌踩?。通過安全性理論分析和性能分析表明，該方案可很好地抵抗重放攻擊、中間人攻擊和篡改攻擊等已知攻擊且具有較低的計(jì)算開銷。

發(fā)表于：12/16/2020 1:30:31 PM

等保2.0時(shí)代城市軌道交通信號(hào)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)新思路[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能交通]

隨著網(wǎng)絡(luò)安全法的深入貫徹和實(shí)施，等級(jí)保護(hù)制度已成為新時(shí)期國(guó)家網(wǎng)絡(luò)安全的基本制度，等級(jí)保護(hù)2.0的出臺(tái)，網(wǎng)絡(luò)安全保護(hù)對(duì)象實(shí)現(xiàn)了對(duì)云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)控制系統(tǒng)的全覆蓋。結(jié)合等級(jí)保護(hù)2.0新標(biāo)準(zhǔn)要求以及城市軌道交通信號(hào)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全的建設(shè)需求，依照“一個(gè)中心，三重防御”核心思想，提出城市軌道交通信號(hào)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)新思路。

發(fā)表于：12/16/2020 1:21:39 PM

社區(qū)入室盜竊風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估對(duì)社區(qū)入室盜竊案件的防控具有參考意義?；谖墨I(xiàn)調(diào)研和實(shí)地考察，結(jié)合社區(qū)警務(wù)的實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)，構(gòu)建了社區(qū)入室盜竊風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系，并綜合運(yùn)用模糊層次分析法、德爾菲法、DS證據(jù)理論和模糊綜合評(píng)價(jià)法實(shí)現(xiàn)了定量計(jì)算。以某大型城市13個(gè)典型社區(qū)為例，對(duì)提出的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法進(jìn)行了驗(yàn)證，并與實(shí)際入室盜竊案件數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)比。結(jié)果表明，社區(qū)警務(wù)室的建設(shè)和運(yùn)行對(duì)入室盜竊風(fēng)險(xiǎn)影響最大，其次為小區(qū)關(guān)鍵場(chǎng)所設(shè)施安全狀況和小區(qū)空間家居狀況；模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果與實(shí)際入室盜竊發(fā)案情況基本一致。所提出的方法預(yù)期可以為社區(qū)入室盜竊犯罪的預(yù)防提供決策依據(jù)。

發(fā)表于：12/16/2020 11:14:00 AM

基于時(shí)空聚集的網(wǎng)貸反欺詐建模與研究[其他][其他]

識(shí)別突發(fā)的團(tuán)伙欺詐已經(jīng)成為網(wǎng)貸業(yè)務(wù)中亟待解決的問題。在特征維度較少的情況下，提出了一種基于時(shí)空聚集的網(wǎng)貸反欺詐模型。首先基于用戶定位信息和申請(qǐng)貸款的時(shí)間，設(shè)計(jì)了一個(gè)適用于網(wǎng)貸場(chǎng)景下的聚集指標(biāo)：KN最近鄰指數(shù)；然后，將不同時(shí)間觀察窗口的K-N最近鄰指數(shù)利用基于LSTM(長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò))的seq2seq(序列到序列)模型提取embedding(嵌入)特征；最后，利用LightGBM模型預(yù)測(cè)欺詐發(fā)生的概率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的指標(biāo)能更有效地捕捉壞賬，且相比于僅使用基礎(chǔ)特征，預(yù)測(cè)結(jié)果的KS值和AUC都有了較好的提升。

發(fā)表于：12/16/2020 11:03:00 AM

基于智能電表的電器用電量分類計(jì)量方法研究[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

隨著電力需求側(cè)對(duì)于用電管理的重視度提升，只提供用戶總電量計(jì)量的電表已無法滿足人們的要求，為此，開創(chuàng)性地提出了在通用電表上實(shí)現(xiàn)用電器用電量分類計(jì)量方法。該方法利用電表的數(shù)據(jù)采集及處理功能獲取用電器特征后，將該暫態(tài)告警信息上傳至云端與預(yù)先建立的SVM模型進(jìn)行類別匹配，從而判定用電器類型及相應(yīng)的用戶操作，同時(shí)將識(shí)別結(jié)果及告警時(shí)間存入數(shù)據(jù)庫(kù)，后續(xù)通過分類計(jì)量策略實(shí)現(xiàn)各類用電器單獨(dú)的耗能量計(jì)算。實(shí)例驗(yàn)證了該方法的準(zhǔn)確性及可靠性，該方法具有較大實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)表于：12/16/2020 10:47:00 AM

基于超級(jí)電容的電動(dòng)小車動(dòng)態(tài)無線充電系統(tǒng)[電源技術(shù)][汽車電子]

以電動(dòng)小車無線充電為主題，實(shí)現(xiàn)了以超級(jí)電容為基本儲(chǔ)能裝置的電動(dòng)小車動(dòng)態(tài)無線充電系統(tǒng)。該系統(tǒng)使用了將無線充電模塊與超級(jí)電容組相結(jié)合的模式，通過把直流電轉(zhuǎn)換成高頻交流電，再通過電磁感應(yīng)原理為超級(jí)電容無線充電，放電時(shí)通過Boost變換為小車提供電能。實(shí)驗(yàn)可實(shí)現(xiàn)小車在跑道上的某點(diǎn)充電時(shí)，充電指示燈點(diǎn)亮起；當(dāng)外界電源切斷，充電斷電后，小車可自動(dòng)啟動(dòng)并循跡行駛。最終證明了超級(jí)電容與無線充電模塊組合裝置可實(shí)現(xiàn)小車在行駛中，經(jīng)過通電線圈時(shí)可以進(jìn)行閃充,并沿著既定運(yùn)行軌道繼續(xù)行進(jìn)。

發(fā)表于：12/16/2020 10:37:00 AM

無中斷向量重定位單片機(jī)中實(shí)現(xiàn)IAP和APP中斷的方法[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

獨(dú)創(chuàng)了一種基于RAM中轉(zhuǎn)的中斷跳轉(zhuǎn)方法，該方法以軟件形式實(shí)現(xiàn)了單片機(jī)的中斷向量重定位功能，實(shí)現(xiàn)了在應(yīng)用中編程，克服了某類普通經(jīng)濟(jì)型單片機(jī)無法通過硬件寄存器設(shè)置中斷跳轉(zhuǎn)地址來實(shí)現(xiàn)跳轉(zhuǎn)的局限性，使得這類單片機(jī)也能在同一片F(xiàn)lash內(nèi)運(yùn)行IAP和APP并相互跳轉(zhuǎn)，大大拓展了實(shí)用性。采用某國(guó)產(chǎn)單片機(jī)(SWM240)實(shí)現(xiàn)了IAP和APP部分，并在生產(chǎn)實(shí)際中得到檢驗(yàn)。

發(fā)表于：12/16/2020 10:25:00 AM