电弧炉电极调节系统GFLC算法的研究

电弧炉电极调节系统GFLC算法的研究[可编程逻辑][其他]

电弧炉电极调节器是一种复杂的非线性模型，控制不好会消耗大量的电能和时间。为了更加准确快速地控制电极调节系统，提出了一种遗传模糊逻辑控制器(GFLC)算法，采用一种新型的编码方式来调整隶属函数及逻辑规则，从而克服了非线性系统不好控的太多问题，减少了复杂系统之间引起的误差影响。通过训练和验证，遗传模糊逻辑控制器能够实时调节控制参数，与传统PID控制方法比较，GFLC控制电极调节更加快速准确。

发表于：2021/1/21 上午9:24:00

工业控制系统安全防护体系研究

工业控制系统安全防护体系研究[通信与网络][信息安全]

工业控制系统(简称工控系统)广泛应用于水力、电力、石油、交通、军工等各个行业，其安全性和稳定性关系着国家关键基础设置的正常运行。随着工控行业数字化生产、智能制造的推进，工控系统面临着严重的安全威胁。通过分析典型的攻击方式和现有防护措施的弱点，提出和设计一套纵深的工控系统安全防护体系，并从物理安全、数据安全、网络安全、主机与应用安全、控制安全五个方面分别阐述其技术重点，在可信平台的基础之上构建安全综合防护平台，形成了一套自适应的、闭环的、可进行自我防御与恢复的安全模型与机制，立体地维护了工控系统的安全，有利于工控系统的安全稳定运行。

发表于：2021/1/21 上午9:18:00

基于BP神经网络的智能认知频谱预测技术研究

基于BP神经网络的智能认知频谱预测技术研究[通信与网络][通信网络]

为了使通信用户频谱接入更为有效，增强在时域和空间域的频谱利用灵活性，首先介绍采用最速下降法进行学习的BP神经网络过程，并对BP神经网络的频谱预测算法进行数学建模。通过对一段时期内的电磁频谱状态的学习训练，调节参数使算法模型建立输入数据与输出结果之间的认知关系，进而改变BP神经网络算法自身的结构，优化权值与阈值，最终使得频谱预测数据准确性更接近于实际值，预测误差变小。

发表于：2021/1/20 上午9:24:00

一种智能RFID电子车牌的天线设计方案

一种智能RFID电子车牌的天线设计方案[其他][汽车电子]

在目前的RFID汽车管理的应用中，其管理方案基本都是在前挡风玻璃上粘贴一个RFID标签。然而随着现在带有加热丝挡风玻璃的普及，这种安装方式已经不能覆盖所有车型，标签安装在部分汽车上之后根本读不到。基于这种现状，给出了一种新型的天线设计方案，依靠汽车车牌这一交管部门必管控的部件，研发一种不拆卸车牌即可安装的新型RFID标签，可以解决标签因汽车差异化而导致的标签读不到、读距参差不齐的问题，极大地方便交管部门管理和监督社会车辆。

发表于：2021/1/20 上午9:16:00

基于UDS协议的整车VCU固件升级方案

基于UDS协议的整车VCU固件升级方案[其他][其他]

针对传统VCU（Vehicle Control Unit）固件升级方法繁杂、协议不规范并且升级过程中硬件拆卸易损等问题，提出一种基于UDS（Unified Diagnostic Service）协议的整车VCU固件升级方案。结合测试样车现有电子电气架构，参照ISO14229和ISO15765协议中的固件升级服务规范，实现了整车VCU固件升级功能。测试结果表明，该升级方案能够准确、稳定地实现VCU的固件程序更新，极大方便了后期开发、测试和维护工作。

发表于：2021/1/19 下午7:55:00

基于运动想象的脑电信号特征提取研究

基于运动想象的脑电信号特征提取研究[其他][其他]

基于运动想象脑电信号的脑-机接口系统在医疗领域具有广阔的应用前景，被应用于运动障碍人士的辅助控制以及脑卒的预后康复。由于运动想象的脑电信号信噪比低、不平稳以及差异性显著，对脑电信号识别带来负面影响。一个有效的特征提取算法能够提高脑-机系统的脑电信号识别率。提出一种多通道的脑电信号特征提取方法，将数据矩阵分解为基矩阵与系数矩阵的乘积，以类间离散度做为性能判据对系数矩阵进行特征提取，提取可分性更高、维数更少的特征。结合脑电信号识别领域常见的分类器在2008年BCI竞赛数据集上进行验证，证明所提方法是有效的。

发表于：2021/1/19 下午7:39:00

基于MEC的5G虚拟专网在家电企业应用研究

基于MEC的5G虚拟专网在家电企业应用研究[通信与网络][5G]

随着国家提出新基建的要求，未来以数字基建为核心的“新基建”也为5G网络及相关应用的建设按下了“快进键”，家电制造业具备工业制造80%的属性，因此5G在家电制造领域有着广泛的应用。针对家电企业制造低时延生产场景要求，结合移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）具备使计算/存储等业务运营靠近客户能力的特点，组建5G虚拟专网，有效解决工业制造企业信息孤岛，促进运营技术（OT）与信息技术（IT）相融合。利用5G结合移动边缘计算，为某家电制造企业打造集终端、平台、网络、应用一体化的端到端整体方案，解决高时延问题的同时，保证企业数据安全。

发表于：2021/1/19 下午7:33:00

基于残差结构和幻象模块的垃圾图片分类算法

基于残差结构和幻象模块的垃圾图片分类算法[其他][其他]

垃圾图片分类算法对于垃圾分拣的智能化和自动化具有重要的意义，针对我国垃圾分类现状，收集制作了小型生活垃圾数据集，提出基于残差结构和幻象模块的垃圾图片分类算法。使用幻象模块代替ResNet18的普通卷积，在不降低网络性能的同时减少了网络的参数量。采用数据增强方法扩充训练数据，防止过拟合。实验结果表明，改进后网络的参数量减少了46%，识别精度提高了1%。

发表于：2021/1/19 下午7:21:00

基于注意力与Bi-LSTM混合算法的车企舆情情感分析

基于注意力与Bi-LSTM混合算法的车企舆情情感分析[其他][其他]

随着大数据时代的来临，网络舆情对消费者情感分析和商家营销策略产生重大影响。如何利用大数据技术提高车企舆情情感分析效能，受到文本挖掘研究者广泛关注。针对传统RNN在长文本分类中的长期依赖问题，提出了一种注意力机制与Bi-LSTM结合的混合分类算法（At-Bi-LSTM）。算法利用Bi-LSTM分析车企网络评论的情感，引入注意力机制计算不同单词对评论情感的贡献权重，降低长文本中无关词对分类结果的影响。实验证明，At-Bi-LSTM算法在车企舆情情感分类上取得了比朴素贝叶斯、SVM、LSTM更好的分类效果。

发表于：2021/1/19 下午7:16:00

基于K-Means算法的SSD-Mobilenet模型优化研究

基于K-Means算法的SSD-Mobilenet模型优化研究[其他][其他]

SSD-Mobilenet目标检测模型是将SSD和Mobilenet进行结合衍生出的一种轻量化模型，同时具备了两模型各自的优势，即多尺度检测和模型轻量化。在原模型中特征提取层使用了人为设置的先验框，这样的设置存在一定的主观性，并不适用于对特定场景下单一类别目标的识别与定位。为解决这一问题，本文提出了使用K-Means算法对目标真实框的宽高比进行聚类分析，提升模型在特定场景下对单一类别目标的检测能力，规避了人为设置的主观先验性。使用Pascal VOC 2007数据集对该模型进行训练和评估，实验结果显示，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%。

发表于：2021/1/19 下午7:10:00