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关键词： 神经网络算法   FISHER智能阀门定位器   故障诊断  

摘要： 在工业自动化领域,智能阀门定位器在长期运行中不可避免地会遇到各种故障,若不能及时诊断和处理这些故障,将严重影响生产过程的稳定性和安全性。神经网络算法具有出色的非线性映射能力和学习能力,能为智能阀门定位器的故障诊断提供有效的技术支持。该算法能够通过模仿人脑的处理机制,从复杂、高维、非线性的数据中学习故障的特征和规律,从而准确诊断阀门定位器故障。介绍了基于神经网络算法的FISHER智能阀门定位器故障诊断系统的研究与实现过程。从神经网络算法的原理、网络结构入手,阐述了系统的总体设计思路和关键技术。

关键词： 无人机无线通信   蜂窝网络   连接挑战   服务质量  

摘要： 为了实现无人机在各领域的广泛应用,对高速率、低时延的无线通信连接的需求日益增长。蜂窝网络凭借其覆盖范围广和信号带宽高等特点,成为满足这一需求的有力候选。研究旨在探讨无人机连接蜂窝网络的可行性、主要应用场景和挑战。通过综合分析无人机使用蜂窝网络连接的技术路线和实际案例,详细探讨了各个场景连接过程中地面蜂窝基站和空中无人机面临的挑战。进一步,通过对现有文献和案例归纳总结,识别了当前技术的局限性和潜在的改进方向。研究发现,虽然蜂窝网络为无人机提供了可靠的连接支持,确保了通信的高速率和低时延,但在确保连接稳定性、扩展网络覆盖范围以及优化信号传输效率方面,仍存在诸多挑战。特别是在高密度无人机应用场景中,如何有效管理和调配蜂窝网络资源成为研究的重点。尽管面临挑战,但通过技术创新和策略调整,蜂窝网络连接无人机的应用前景非常广阔。未来研究需进一步探索高效的资源管理方案和更灵活可扩展的网络架构,以支持无人机在更多领域中的应用。

关键词： 无线网络安全   加密技术   入侵检测系统   物联网安全  

摘要： 无线网络安全的重要性随着无线网络的广泛应用而日益凸显。网络安全在无线通信领域的关键技术构成了本文的研究焦点,涵盖了加密算法、身份验证与授权机制、入侵检测与防御体系(IDS/IPS)、防火墙与安全网关策略,以及安全协议与标准的运用。安全漏洞与补丁管理、用户行为与意识、物联网设备的安全性、隐私保护与数据安全以及高级持续性威胁(APT)等,构成了无线网络所面临的首要挑战,对此进行了深入剖析。

关键词： 网络靶场   攻击模拟   行为特征   流量生成  

摘要： 网络靶场是进行网络安全研究和攻防对抗演练的重要基础设施,生成攻击流量是网络靶场复杂行为模拟的主要组成内容。现有的攻击流量生成方法存在攻击类型有限、生成速率低下、流量内容单一等问题,难以满足网络靶场的应用需求。针对上述问题,本文提出了一种基于行为特征的网络靶场大规模攻击流量生成方法,根据攻击的动作序列和关键载荷等行为特征构建攻击模型,通过动态填充数据包模板的方式高速生成内容可变的大规模攻击流量。在此基础上,本文实现了攻击流量生成系统FATG。实验结果表明,与现有工具相比,FATG在攻击类型、可扩展性、流量内容灵活性以及生成速率等方面均存在优势,能够有效地模拟漏洞利用、拒绝服务等攻击行为支撑对网络靶场各类靶标设备的安全测试。

关键词： 计算机网络   比特流   传输介质   路由器   原理与实现   配套教材   交换机   主线索  

摘要： 本书是教育部“101计划”的“计算机网络”课程配套教材,以信息经过源主机的封装变成比特流,流出接口,流经传输介质,穿过中间网络,穿过路由器,穿过交换机,直到目的主机,目的主机从接口收到比特流,解封装获得信息这一主线索,系统讲授计算机网络的基本概念、基本原理与实现技术。

关键词： 认知战   认知域风险   意义文本   社交媒体   社会价值观   智能信息时代  

摘要： [研究目的]智能信息时代催生出网络“认知战”这一新战争形态,由此在认知场域中展开的攻防与对抗活动也引发了新的认知域风险。对此,需要全面审视网络“认知战”背景下认知域风险的发生过程,以在此基础上做好认知域风险的甄别与防范。[研究方法]综合运用文献分析法、对比研究法等对网络“认知战”引发认知域风险的发生条件、发生路径与具体呈现进行阐释,并结合现实,提出应对风险的防范之策。[研究结论]网络“认知战”不可规避,只有统筹把握认知域中各风险要素,重点防控各斗争的潜在风险点,在研判风险的基础上做好应对斗争的根本性建设,才能在认知战的博弈中,守住防线、赢得胜势。

关键词： 时间序列预测   序列分解   膨胀卷积   编码器   解码器   注意力机制  

摘要： 针对当前时间序列预测任务存在的高维特征、大规模数据以及对预测准确性高要求等问题,提出一种基于多尺度趋势-周期分解的多头门控膨胀卷积网络模型。该模型采用多尺度分解方法,将原始协变量序列和预测变量序列分解为各自的周期项和趋势项,从而实现独立的预测。对于周期项,引入多头门控膨胀卷积网络的编码器,以提取各自的周期信息;在解码器阶段,使用交叉注意力机制进行通道信息的交互融合,并将预测变量的周期信息采样对齐后通过时间注意力与通道融合信息进行周期预测。对趋势项则采用自回归方式进行趋势预测。最后将趋势预测与周期预测的结果相加得到预测序列。与长短期记忆(LSTM)、Informer等多个主流基准模型进行比较,所提模型在ETTm1、ETTh1等5个数据集上的均方误差(MSE)平均下降了19.2%~52.8%,平均绝对误差(MAE)平均下降了12.1%~33.8%。通过消融实验验证了所提出的多尺度分解模块、多头门控膨胀卷积以及时间注意力模块能提升时序预测的准确度。

关键词： 教育信任   话题模型   情感分析  

摘要： 本研究通过对教育部官方微博的评论进行深入分析,揭示了网民对教育的关注与信任状况。结果显示,网民对教育部微博的评论集中在教育政策与实践、教育梦想与实现、教育发展与改革、学业成绩与升学、学生就业与服务五个方面。研究发现,网民对教育部微博的评论总体呈积极的态度,与高考有关的话题与评论最能够引发网友的共鸣。本研究为教育信任的提升提供一定的参考。