课程文献中心 更多>>

关键词： 连续体机器人   神经网络   虚功原理   运动学建模  

摘要： 随着连续体机器人的应用领域不断扩大,对其功能的要求也不断提高,因此,需末端力感知进行研究尤为重要。为实现实时感知计算,本文设计了一种基于神经网络的连续体机器人末端力感知方法,并通过实验平台验证该方案的可行性。

关键词： 网络安全   人工智能技术   应用场景   注意事项  

摘要： 当今网络已经深度融入到生活、工作与学习中,成为不可或缺的一部分。随着网络普及和技术革新,网络安全问题给个人隐私与财产安全带来了极大威胁。近年来网络安全问题不断被弥补,但网络技术高速发展,使网络安全攻防信息的不对称性愈发明显,随着攻防对抗态势升级,人工智能已成为网络安全防御的必要技术之一。从智能防火墙、垃圾邮件自动监控、智能入侵检测、专家系统及人工智能神经网络5方面进行研究,为网络安全防御提供参考。

关键词： 裂隙网络   煤层注水   数值模拟   剩余气   运移特性  

摘要： 为了研究煤岩真实裂隙网络中水驱气的运移特性,采用体视显微镜提取现场煤样的二维裂隙结构,二值化后导入COMSOL软件中进行水驱气数值模拟,采用相场法对水气两相界面进行追踪,探讨水驱气过程中封闭气形成原因,分析不同裂隙数量与裂隙开度对驱替效果的影响。结果表明:当裂隙延伸方向与驱替方向一致时,驱替速度更快,易形成优势通道,经过狭窄喉道时速度和压力增加;在驱替平衡时,易形成盲端封闭气、“H”型封闭气、变径封闭气和绕流封闭气4种封闭气类型,其形成主要受裂隙形态、毛细管力及润湿性影响;裂隙数量减少时,水气两相平均速率增大,平均压力与剩余瓦斯量减小;裂隙开度较小时,平均速率和压力升高,剩余瓦斯量增加。

关键词： 压力传感器   温度补偿   多参数测量   BP神经网络  

摘要： 由于压阻式压力传感器存在温度漂移,而现有的软件温度补偿方法依赖额外的温度传感器获取温度信号。为了简化这一流程,提出了一种基于BP神经网络的压力传感器原位温度补偿方法。利用多参数测量方法,仅依赖压力传感器自身的电学信号,无需引入新的传感器,便能实现对传感器原位温度及压力的测量;进一步通过BP神经网络实现压力传感器温-压解耦及温度补偿。结果显示,补偿后传感器输出误差降低至±0.5%FS以内,零位温度漂移从0.021%FS/℃降低到0.002 5%FS/℃,灵敏度温度漂移从0.15%FS/℃降低到0.005 5%FS/℃,显著降低了零位温度漂移和灵敏度温度漂移。

关键词： 水价调节   分时水价   复杂网络   演化博弈  

摘要： 水价调节是解决我国现阶段供水压力较大与供水管网漏损率过高等问题最直接的手段之一。通过采用复杂网络演化博弈理论构建用水单位间的动态博弈模型,剖析水价调节过程中用水单位的决策演化过程,并观察微观影响因素对其决策的驱动效应。经分析可得,分时水价政策的实施可促进用水单位选择错峰用水,在此基础上,峰谷用水差价、用水单位对分时水价政策的接受度、瞬时用水强度、设备补贴等关键参数在阈值提高过程中,居民对于错峰用水的决策更具倾向性。通过有效性分析证明,分时水价政策能够有效缓解供水压力和管网漏损,实现用水舒适性和管网稳定性的双赢。因此,应积极完善并实施分时水价政策,推动用水单位错峰用水意识的形成,降低供水管网压力与波动性,满足居民用水舒适性,加快水资源节约的进程。

关键词： App安全   恶意软件检测   深度学习   特征融合  

摘要： 随着移动互联网的普及,利用App进行电信网络诈骗等违法犯罪活动日益猖獗,对社会安全构成严重威胁。为了有效打击此类犯罪,文章提出了一种基于多模态特征融合神经网络的App智能检测系统。该系统综合利用App图标图像、文本描述和用户行为模式等多模态特征,构建了一个基于ViT-GPT2、ukrparaphrase-multilingual-mpnet-base和双向LSTM融合的深度学习模型,实现了对恶意App的精准识别。实验结果表明,该系统在测试集上取得了75%的准确率,能够有效识别涉黄、涉诈、涉赌等违法应用。未来,将进一步优化模型性能,提升检测精度和效率。

关键词： 水下运输   径向基函数(RBF)神经网络   终端滑模   Morison方程  

摘要： 水下运输系统在运输载荷时会受到水的不确定非线性和其他外部扰动影响。针对水下运输系统的运行控制问题,以核电厂燃料组件的水下运输系统为对象,设计了基于径向基函数(RBF)神经网络的非奇异终端滑模控制方法。首先,根据牛顿第二定律和Morison方程建立了系统的运动微分方程并推导其状态空间方程;其次,设计非奇异终端滑模控制器,并用RBF神经网络对未知非线性作用进行估计并在控制器中补偿,由Lyapunov稳定性理论推导了网络权值的自适应更新律;通过Lyapunov稳定性理论证明了所提控制策略可以实现对未知非线性估计的渐进收敛和对给定指令跟踪的有限时间收敛;分别对带载上行和空载下行两种工况进行仿真验证,仿真结果表明了所设计的控制器性能良好。

关键词： 操作系统   网络空间安全   实践教学   混合式教学   攻防对抗实验  

摘要： 操作系统课程是计算机大类学科的核心基础课程,结合实践型网络安全人才的培养需求,进行网络空间安全(以下简称网安)专业操作系统课程实践教学改革探索,引导学生建立攻防对抗思维,提升实际网络安全问题的解决能力,强化操作系统课程对网安学科的支撑作用。针对实践课程教学里存在的实验内容滞后、实践性不足和评价方式单一等问题,通过实验内容的优化与拓展,构建了面向网安专业的混合式实践教学模式,经过上述改革措施,学生实验课程的参与度、扩展性实验的完成度以及实验报告的提交质量显著提高。

关键词： WSN   k-means均值聚类算法   低功耗路由   最低功耗传输路径   Dijkstra算法   能耗均衡  

摘要： 为提高无线传感器网络(WSN)中传感器节点的能量利用率以延长传感器网络的生命周期,提出基于k-means聚类的WSN低功耗路由算法。先按照距离乘积最大规则选取聚类初始簇中心,并在k-means算法迭代过程中引入能耗因子来优化k-means的分簇效果,降低基站附近节点的能耗和簇内的数据传输能耗;再使用Dijkstra算法搜寻簇首和基站间的最低功耗传输路径,以降低簇首能耗。仿真结果表明,该算法提高了网络的能量利用率,有效延长了网络的生命周期,使首个死亡节点延后出现,对WSN实现了更好的优化。

关键词： 视觉伺服   图像伺服   空中对接   深度神经网络   自适应控制  

摘要： 基于图像的视觉伺服是机器人视觉领域的研究热点之一,尤其是在无人机领域。为解决侧风等气流扰动对无人机图像伺服控制带来的影响,首先依据图像伺服基本模型,推导出小机动无人机图像误差变化率的扰动项;然后利用深度神经网络离线学习图像误差变化率的风扰动项,在此基础上利用在线自适应技术对速度控制器实时补偿。仿真结果表明,所提方法能使空中加油对接效率在侧风干扰条件下比常规的基于图像的视觉伺服提高约20%。