基于投票机制的电力监控系统异常检测技术

基于投票机制的电力监控系统异常检测技术[人工智能][智能电网]

针对电力监控系统面临的网络安全挑战，提出了一种基于投票机制的异常检测技术。通过融合机器学习模型、深度学习模型和基于规则的检测系统，结合多数投票与加权投票机制，实现了对电力生产网流量的多角度协同分析。系统采用动态权重调整策略优化模型性能，支持实时异常检测（毫秒级响应），并引入反馈机制持续提升鲁棒性。实验结果表明，该技术将攻击检测准确率从85%提升至93%以上，误报率降至5%以下，漏报率降低至9%，显著优于传统单模型方法。在保障电力系统稳定运行方面，该技术有效减少了因网络攻击导致的电力中断事故，同时通过降低运维成本推动了电力行业数字化转型。未来研究将进一步结合联邦学习和边缘计算技术，拓展至分布式能源等新型电力场景，为智能电网安全防护提供更全面的解决方案。

发表于：2026/3/2 下午5:16:33

轴网聚类在楼栋关键尺寸计算中的应用研究

轴网聚类在楼栋关键尺寸计算中的应用研究[人工智能][安防电子]

由于人工检查存在效率低、易遗漏或误判等问题，基于BIM模型的自动图审受到越来越多的关注，如何自动计算楼栋尺寸是其中的关键问题之一。提出了一种楼栋关键尺寸计算新方法。首先，通过对Revit模型中的轴网进行智能聚类分析，自动识别并组织复杂建筑结构中各个楼栋单元的几何关系和空间布局。然后，通过正则表达式筛选出指定建筑的相关标高并确定其类型。最后，通过比较屋面层和机房屋面的面积，得到准确的建筑高度。经过Revit平台上的实际工程场景测试，这种方法增强了BIM模型数据的一致性和准确性。

发表于：2026/3/2 下午5:07:36

基于大语言模型的JS引擎模糊测试方法

基于大语言模型的JS引擎模糊测试方法[人工智能][信息安全]

现有浏览器JavaScript引擎Fuzz工具在检测非崩溃类漏洞时存在不足。为此，提出一种结合内存检测与大语言模型的增强型漏洞检测方法。该方法改进Fuzz工具对潜在漏洞的判别能力，降低漏报率。同时，将大语言模型与常规变异器相结合，在PoC集激励下生成更复杂且具针对性的测试用例，有效探索深层代码路径，提升代码覆盖率。实验结果显示，改进后的工具在分支覆盖率和漏洞检测能力上较现有工具有效提升。

发表于：2026/2/27 下午5:25:33

基于Sigmoid函数的新型变步长算法的研究

基于Sigmoid函数的新型变步长算法的研究[模拟设计][通信网络]

针对定步长最小均方算法收敛速度和稳态误差之间存在的矛盾，提出一种新型变步长算法。算法以Sigmoid函数为基础，建立步长因子随误差信号变化的新型函数关系。在算法迭代初始阶段步长因子较大，收敛速度快，在收敛后采用步长因子小，稳态误差小。分析引进的控制参数对算法步长变化的影响，与经典变步长算法的收敛曲线做对比。实验结果表明，改进后算法在信噪比为30 dB时，均方误差与经典变步长算法相比，平均降噪量（MNR）分别降低1.9 dB、0.4 dB。在10 dB、20 dB、30 dB信噪比下，算法收敛至稳态所需迭代次数分别为238次、276次、329次。

发表于：2026/2/27 下午5:16:47

基于非对称编码的无人机巡检图像压缩方法

基于非对称编码的无人机巡检图像压缩方法[嵌入式技术][航空航天]

随着无人机技术在电网运检中的广泛应用，图像压缩传输技术日趋重要。为解决无人机图像处理算力不足，巡检图像压缩耗时长、效果差的问题，提出了一种基于非对称编码的无人机巡检图像压缩方法。首先，通过去除图像冗余空间、图像色彩量化有效地提高了无人机巡检图像压缩率；其次，通过压缩模型轻量化适配，降低线路巡检图像压缩算力要求；在此基础上，通过高质量的图像恢复增强，提高了图像的峰值信噪比。最后，该方法在某省电力科学研究院中进行了仿真应用，其恢复图像峰值信噪比为34.2 dB，平均压缩与恢复时间为4 632 ms。所提方法能有效提高无人机巡检图像压缩速度，提高恢复图像质量。

发表于：2026/2/27 下午3:55:23

TETRA数字集群系统中截短RM码的改进译码方法

TETRA数字集群系统中截短RM码的改进译码方法[通信与网络][通信网络]

对TETRA（Terrestrial Trunked Radio）数字集群系统中使用的截短RM（Reed-Muller）码进行研究，提出了基于大数逻辑译码算法的改进方法。首先，对接收到的30位软比特信息码元按幅值的绝对值由大到小排序，依次反转序列后几位可靠度较低码元的符号位得到多个新的序列，再对新序列进行大数逻辑译码。最后计算新序列译码结果的代价函数，选择代价函数最小的作为最终译码结果。该方法改善了接收数据中低可靠度码元对译码结果的影响，提升了译码性能。所提出的方法可接近最大似然译码效果，在信噪比较低的情况下依然具有较好的译码性能。

发表于：2026/2/27 下午3:47:23

大模型网络安全风险识别与评价体系研究

大模型网络安全风险识别与评价体系研究[人工智能][信息安全]

为全面识别多模态大语言模型的网络安全风险，构建安全评价体系并提出应对策略，以提升其安全性与可靠性，首先分析风险类别，通过多模态数据融合构建风险识别模型，并运用层次分析法和模糊综合评价法构建安全评价体系；再经实验验证模型与体系的有效性、稳定性。研究结果表明，风险识别模型能够准确识别风险，安全评价体系能够合理评估安全状况。本研究为多模态大语言模型的安全风险识别提供创新性思路，所构建的模型与体系可显著增强风险识别能力，为多模态大语言模型的安全研究提供了理论支撑，推动大模型安全发展。

发表于：2026/2/27 下午3:21:24

一种基于YOLOv8模型的高速公路异常事件智能分析系统研究

一种基于YOLOv8模型的高速公路异常事件智能分析系统研究[人工智能][智能交通]

基于视频分析的事件检测系统已经在许多领域获得了成功，但是在高速公路异常事件检测领域仍旧存在漏检、误报、精度不足等问题。为了处理上述问题，针对YOLOv8进行改进，使用人工智能视频分析技术，提出一种全新的Highway-YOLOv8模型，构建可用于高速公路异常事件检测的智能视频分析系统。首先，设计了一个全新深层通道交互空间的注意力机制（Deep Channel-by-Space Attention Mechanism），模型利用通道和空间交互信息，有效提升模型的视野感知能力；其次，由于卷积深层中容易丢失小物体信息，设计多阶段跨越融合机制（Multi-Stage Fusion Mechanism），提升模型的小物体检测能力；最后，采用先进的Wise-IoU损失函数替换了原有的YOLOv8损失函数，有效提升了模型的收敛速度和检测精度。实验结果表明，Highway-YOLOv8在高速公路的异常数据集上相较于原来的YOLOv8，在所有类别上mAP平均提升了2%，在车辆等一些单类别上的mAP上的提升最高达到5%，不仅显著提升了目标检测的精度，还有效减少了漏检与误检现象。

发表于：2026/2/27 下午3:13:24

一种基带芯片抗温漂时钟控制方法及实现

一种基带芯片抗温漂时钟控制方法及实现[模拟设计][通信网络]

针对多模基带芯片在空闲态下因32 kHz时钟温漂导致网络时基跟踪误差过大的技术难题，提出一种融合高频时钟延长校准、两级PLL级联架构及硬件自动切换机制的时钟控制方案。通过高频校准单元协同时间处理单元（TPU）与睡眠模块（LPM），在空闲态维持高频时钟工作以动态校准32 kHz时钟温漂，并利用两级PLL级联生成高精度基准时钟，结合硬件电路实现高低频时钟的无毛刺切换。

发表于：2026/2/27 下午3:05:24

多核异构通用控制计算机模块设计与实现

多核异构通用控制计算机模块设计与实现[EDA与制造][工业自动化]

提出了一种基于系统级封装（SiP）技术的高集成、小型化的多核异构通用控制计算机模块设计思路和实现方法。该模块集成多核DSP、FPGA、SDRAM、Flash等9颗大规模集成电路，采用高温共烧陶瓷管壳（HTTC），通过双面双腔布局封装设计技术，实现了复杂系统电路的小型化、通用化高密度集成。此外，针对模块中高速SerDes电路信号完整性、大功率有源器件散热困难、大规模电路电源完整性等问题，通过综合机、电、力、热等仿真及优化方法，实现了模块高密度集成过程中电路的高可靠设计，并完成了样品小批量试制和功能性能测试。经测试，产品尺寸为39 mm×39 mm×6.49 mm，重量为29 g，相比于分立器件组合的系统，体积重量可降低80%以上。常温25 ℃及高温105 ℃下，微系统模块内部DSP和FPGA功能运行稳定、存储器读写正常、高速通信速率可达5 Gb/s，各项功能和性能指标均满足设计预期。本研究为系统级封装产品的小型化、高集成、高可靠设计提供思路和方法。

发表于：2026/2/26 下午5:30:01