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关键词： 无人水下航行器   轨迹跟踪   径向基函数神经网络   PID整定  

摘要： 无人水下航行器(Unmanned UnderwaterVehicle,UUV)在执行水下任务过程中需要沿预设路径稳定航行以保证专用设备正常工作,其在环境复杂的深海中易受到多种来源的干扰。针对在复杂水域环境中UUV的路径追踪问题,本文将路径跟踪问题解耦为水平面航向控制和垂直面深度控制,提出一种RBF神经网络优化的PID控制算法。首先建立了UUV水下运动学模型,在传统PID控制器的基础上引入RBF神经网络结构,给出RBF参数迭代公式对扰动进行补偿并实时优化PID参数。在Simlink中搭建了RBF神经网络PID仿真模型,对无人水下航行器的轨迹跟踪控制进行了仿真,水平面和垂直面上的误差对比仿真结果表明,与传统PID控制算法相比,RBF神经网络PID控制器的超调量减小了15百分点,振荡幅值降低了10%,克服未知扰动的能力更强。通过湖试试验验证了航迹跟踪控制器效果,实验表明,UUV可在复杂水域实现较好的姿态控制效果及路径追踪能力,能够满足水下任务需求,但在实际应用中应考虑UUV执行机构的时滞问题,以提高控制器的适应性。

关键词： 步态识别   自注意力机制   相对位置建模   模式识别   深层网络  

摘要： 步态识别是一种快速发展的远距离生物特征识别技术,在远距离、跨视角和跨着装等多种场景中具有广泛应用和优势。传统的生物特征识别技术,如指纹识别、面部识别等,往往需要近距离或在特定条件下才能有效进行,而步态识别技术则突破了这些限制,使得在更为广泛的环境下进行个体识别成为可能。以往的研究大多采用轻量级的神经网络提取步态特征,并在目前流行的跨视角和跨着装数据集上(如CASIA-B)取得了巨大的进步。然而,实验结果表明,在CASIA-B数据集上简单叠加神经网络的层数将导致识别准确率大幅度下降。基于相对位置编码转换器模块提出了一个深度步态识别网络,旨在避免陷入“局部特征关联”的陷阱,同时使网络能够持续不断地学习步态序列的时序特征。与目前主流的方法相比,所提方法在室内场景(CASIA-B,OUMVLP)和室外场景(Gait3D)步态数据集上都达到了更优的识别准确率,特别在换装任务(CL)上超出基准方法1.9%,实现了85.5%识别准确率。

关键词： 电子商务   网络传销   电商新模式   法律规制  

摘要： 电子商务的发展和电商模式的不断创新,推动了社会经济的发展,但也有不法分子以电商模式创新为借口,通过电子商务平台实施网络传销犯罪。本文以BMC电商模式(企业、中间监管者、消费者的简称)为引,明确电商模式创新和电商式网络传销行为各自的特点,从而界定电商模式创新与电商式网络传销行为的界限,并分析目前电商式网络传销犯罪的法律规制中存在的问题,也即隐蔽性强难以识别,执法体制规定不合理,侦查取证方面存在的困境等,对此针对性地提出提升公众识别能力与完善监管体系、规范行政执法、优化侦查取证等一系列完善建议,以期遏制电商式网络传销行为,在不打击市场主体创新电商模式积极性的基础上打击网络传销行为,保障社会经济稳定和人民财产安全。The development of e-commerce and the continuous innovation of e-commerce mode have promoted the development of social economy, but there are also criminals who take the innovation of e-commerce mode as an excuse to carry out the crime of online pyramid selling through the e-commerce platform, and have stronger harm than the traditional pyramid selling crime. This paper focuses on BMC e-commerce model (short for enterprises, intermediate regulators and consumers), and clarifies the characteristics of e-commerce model innovation and e-commerce online pyramid selling behavior, to define the boundary between e-commerce model innovation and e-commerce network pyramid selling behavior, and analyze the problems existing in the legal regulation of e-commerce network pyramid selling crime, that is, it is highly hidden and difficult to identify;the law enforcement system is unreasonable and dilemma existing in the investigation and evidence collection. In this regard, a series of suggestions are put forward, such as improving the public identification ability, improving the supervision system, standardizing administrative law enforcement and optimizing investigation and evidence collection, in order to curb the e-commerce type online pyramid selling behavior. On the basis of not cracking down on the enthusiasm of market entities to innovate e-commerce models, cracking down on online pyramid selling, we will ensure social and economic stability and the safety of people’s property.

关键词： 自注意力机制   模型结构  

摘要： 近年来,网络攻击给相关的机构造成了巨大损失,并且随着科技的进步,网络攻击越来越复杂,针对网络攻击的保护系统已成为国家或私人机构的必需资源。网络安全系统的构建已经成为一种必然,虽然已使用不同的机器学习算法来构建网络安全系统,但深度学习算法始终提供最好的结果。研究基于自注意力机制提出了一种用于检测不同类型网络攻击的神经网络模型,分析了自注意力机制的重要性,指出了其在网络攻击检测中的独特优势。自注意力机制能够有效捕捉输入数据中的关键特征,增强模型的识别能力。研究对提出的模型在公开的ISCX-URL 2016网络攻击数据集上进行了测试,结果表明其检测准确率非常高。

关键词： 大数据技术   计算机网络安全   智能入侵检测   实时监控   防御系统  

摘要： 当前互联网技术发展极为迅速,计算机网络所遭受的安全威胁日益增多,在此过程中计算机网络安全系统面临着技术滞后、大规模数据处理等严峻问题。基于此,本研究将引入大数据技术,借助该技术设计一种全新的计算机网络安全防御系统,以更好地应对当前网络安全领域所面临的挑战。研究深度剖析了网络安全基本现状,识别了计算机网络安全防御中的关键问题。在此基础上提出了基于大数据的网络安全防御系统架构,并详细设计包括智能入侵检测、传输加密、数据收集与处理等在内的重要模块。研究表明:该计算机网络安全防御系统可充分利用大数据分析技术实现对网络威胁的实时监控和快速响应,进而有效提高了网络安全防御的精确性和灵活性,亦于一定程度上推动大数据技术在网络安全领域的广泛应用。

关键词： 安全工程   油库火灾爆炸   复杂网络   事故演化   网络拓扑  

摘要： 当前油气储运行业面临隐患排查未成体系、风险管控缺乏量化手段等突出问题,在此背景下,基于复杂网络相关理论与方法,以油气储运行业中较为典型的油库火灾爆炸历史事故案例为研究对象,对其事故致因与网络演化过程进行研究。在建立事故致因网络的基础上,以油库火灾爆炸历史事故中导致事故发生的风险因素及最终后果作为该网络模型的节点,从中分析并提取事故链,同时将事故发生次数作为节点之间连边的权重,以此建立事故有向加权致因网络模型。最后,选取部分重要的拓扑特性指标结合熵值法对该网络进行量化分析,找出事故演化的关键风险点。同时通过平均最短路径长度与网络直径的分析,发现该网络具有较小的平均最短路径长度,各个风险因素关联紧密,具有小世界特性。通过研究油库火灾爆炸事故网络重要节点与风险传播速度,可以更好地理解油库火灾爆炸事故发生的机理和规律,为风险管理提供参考。

关键词： 计算机网络安全技术   电子商务   运维  

摘要： 本文以保障计算机网络安全为目的,开展对计算机网络安全技术的研究,辅助电子商务运维。同时,从计算机网络安全技术概述、电子商务运维中的网络安全需求、计算机网络安全技术在电子商务运维中的应用等方面展开论述。通过对具体的案例进行阐述,保障了电子商务交易环节的数据完整性,使企业能够借助计算机网络安全技术在电子商务运维中的应用来提高用户的隐私安全性。

关键词： 设备维保   修程修制   网络化运营   优化措施  

摘要： 设备修程修制体系直接关系到设备运行质量、维保生产效率和维保检修资源配置和利用,可促进维保质量整体水平的提升。本文立足于网络化运营维保需求,结合修程修制现状分析,提出修程修制统筹设计、规范技术标准引用、精炼维护检修策略、强化检修标准分层分级管理及完善修程修制动态管理机制的优化措施,从提高修程修制的科学性、严谨性、准确性、靶向性等角度对网络化运营修程修制体系建设的思路和方向进行探讨。

关键词： 血细胞检测   目标检测   外周血细胞   深度学习网络模型   消融实验   YOLO   单次多框检测器(SSD)  

摘要： 目的为了解决目前常用血细胞检测仪器检测耗时长、检测细胞种类少及人工镜检方式耗时耗力的问题。方法为了更快捷地对血细胞进行检测,提供准确的检测报告,减少医生工作量,本研究结合区域卷积神经网络、YOLO、单次多框检测器(Single Shot MultiBox Detector,SSD)等深度学习方法进行血细胞检测,并在实验中选择外周血细胞数据集,应用SSD模型和YOLO系列中的YOLOv5、YOLOX、YOLOv6、YOLOv7共5种网络模型进行训练,对比评估指标并讨论各网络模型的优劣势。结果本研究搭建了精准度更高、运行速度更快的新模型,精准度可达99.3%,单张检测时间为10.3 ms,并且所占内存仅为71.2 MB,超过其他网络模型;本文的消融实验验证了新添加的全连接层模块与泛化模块的实用性。结论该模型能够出色且准确地检测血细胞,且检测速度快、准确率高,同时模型较小,方便使用和维护。