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基于貝葉斯攻擊圖的油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)風險評估[模擬設(shè)計][信息安全]

針對油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)動態(tài)風險評估問題，提出一種基于貝葉斯攻擊圖的油氣生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)風險評估模型。首先通過對系統(tǒng)進行風險分析，得到入侵證據(jù)及系統(tǒng)漏洞，結(jié)合入侵證據(jù)和漏洞利用成功概率，采用EM算法對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)補全并動態(tài)更新貝葉斯攻擊圖的條件概率參數(shù)表，通過條件概率表可計算得出先驗概率，結(jié)合入侵證據(jù)計算得到節(jié)點的后驗概率，進而得到系統(tǒng)的風險值，考慮資源利用的相關(guān)性對風險值進行最終修正。仿真結(jié)果分析證明了該模型的有效性和準確性。

發(fā)表于：5/7/2024 1:00:00 PM

推動工業(yè)數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)登記助力工業(yè)數(shù)據(jù)要素資產(chǎn)化[其他][信息安全]

日前，由中國計算機學(xué)會（CCF）主辦的“2024中國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)發(fā)展大會”在蘇州成功舉行,本次大會旨在加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，促進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合，探索加快產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑。工業(yè)是國民經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè)，國家數(shù)據(jù)局推動數(shù)據(jù)要素乘數(shù)效應(yīng)行動計劃，在12個典型行業(yè)和領(lǐng)域中，工業(yè)制造位列首位。在大會期間，中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院副總工程師田野接受本刊專訪，就工業(yè)數(shù)據(jù)治理及工業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化相關(guān)問題進行解讀。

發(fā)表于：5/7/2024 1:00:00 PM

準諧振與有源鉗位反激變換器的性能比較和分析[電源技術(shù)][工業(yè)自動化]

高頻、高效和高功率密度已成為AC-DC變換器重要的設(shè)計指標。傳統(tǒng)準諧振反激變換器因其漏感能量多借助無源電阻元件以熱能形式釋放，不具備ZVS特性，限制了功率密度的進一步提升，而有源鉗位反激變換器能彌補準諧振反激變換器的不足。先簡述準諧振反激變換器與有源鉗位反激變換器的工作原理，接著分析準諧振與有源鉗位反激變換器主要性能指標差異，然后設(shè)計并制作兩款48 W的準諧振反激變換器樣機和有源鉗位反激變換器樣機以便獲得相關(guān)的試驗數(shù)據(jù)，作為性能比較分析的依據(jù)。

發(fā)表于：4/29/2024 1:10:00 PM

基于藍牙Mesh分布式控制和平均一致性的智慧照明系統(tǒng)[模擬設(shè)計][智能電網(wǎng)]

針對維持電力系統(tǒng)平衡向運行儲備提出的更高要求，以及大型室內(nèi)場所中LED照明負荷成為非旋轉(zhuǎn)儲備的問題，設(shè)計了一種基于藍牙Mesh分布式控制和平均一致性算法的智慧照明系統(tǒng)。該照明系統(tǒng)采用藍牙Mesh組網(wǎng)搭建的分布式網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合平均一致性算法，以較低的運算量控制大量燈具，在實現(xiàn)功率調(diào)整的同時確保用戶舒適度趨于一致。實驗結(jié)果表明：該系統(tǒng)中所有燈具能夠在較短時間內(nèi)完成目標功率容量的調(diào)節(jié)，同時減小了功率調(diào)節(jié)對用戶舒適度造成的影響，有著網(wǎng)絡(luò)資源消耗低、穩(wěn)定性強、易擴展等優(yōu)勢，可以滿足實際需求。

發(fā)表于：4/29/2024 1:10:00 PM

基于高精度采樣和控制系統(tǒng)的掃描電子顯微鏡高壓高穩(wěn)定電源[測試測量][工業(yè)自動化]

針對掃描電子顯微鏡（Scanning Electron Microscopy，SEM）高分辨率和全天候工作的嚴格要求，提出并研制了具備高穩(wěn)定度以及絕緣性能優(yōu)良的200 kV高穩(wěn)定性高壓直流電源。實驗表明該系統(tǒng)能達到3.42‰的開關(guān)紋波和2.45‰的工頻紋波，每小時的長期穩(wěn)定性達到0.093‰~0.158‰，能夠滿足SEM對紋波和穩(wěn)定性的要求。

發(fā)表于：4/29/2024 1:10:00 PM

一種基于知識蒸餾的量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)FPGA部署[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

設(shè)計了一種針對心電數(shù)據(jù)實時分類的量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將權(quán)重量化為兩位整數(shù)，運用知識蒸餾的方法使性能達到了期望的效果，并部署于FPGA開發(fā)板上。知識蒸餾后的量化網(wǎng)絡(luò)比全精度網(wǎng)絡(luò)的分類準確率提升了9%。在FPGA開發(fā)板上的運行結(jié)果符合預(yù)期，達到了需要的性能，可以對左束支傳導(dǎo)阻滯（L）、右束支傳導(dǎo)阻滯（R）、正常心拍（N）和室性早搏綜合征（V）四種心電信號進行分類，相比于其他量化方式對存儲參數(shù)的需求更小，資源使用更少，相比于CPU速度提升了1.5倍，運行時間達到實時性要求，適合于部署在小型、輕量化的資源有限的可穿戴設(shè)備上。

發(fā)表于：4/29/2024 1:10:00 PM

一種電子標簽的加速壽命試驗可靠性預(yù)測方法研究[微波|射頻][工業(yè)自動化]

隨著微電子元器件設(shè)計能力和工藝技術(shù)的不斷發(fā)展，器件的可靠性和壽命不斷增加。射頻識別電子標簽具有需求量大、應(yīng)用范圍廣、地域（使用溫度）跨度大等特點，這就對產(chǎn)品本身的可靠性提出了較高的要求，研究器件在高低溫下的退化特性具有重要的現(xiàn)實意義。基于Arrhenius理論提出了一種快速計算電子標簽激活能的方法，對電子標簽進行短時間的壽命加速試驗，通過標簽電場強度性能的退化數(shù)據(jù)預(yù)測壽命情況，快速求解電子標簽的激活能，進而計算出不同溫度條件下的加速因子，為電子標簽在不同壽命評價標準下的加速試驗時間提供理論依據(jù)。

發(fā)表于：4/29/2024 1:10:00 PM

一種全空域圓極化相控陣天線的優(yōu)化設(shè)計[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對全空域多目標通信的應(yīng)用需求，設(shè)計了一種具有32單元的圓極化半球面相控陣天線。為滿足低仰角目標通信需求，采用半球加圓柱的布陣方式，通過詳細對比分析不同激活角域與單元增益下的陣列性能，確定最優(yōu)的陣列設(shè)計。仿真結(jié)果表明，該天線從0°~90°掃描過程中，天線增益大于13.8 dBi，增益波動小于1.8 dB，能夠適用于全空域多目標通信的場合。

發(fā)表于：4/29/2024 1:10:00 PM

基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的水稻環(huán)境因素產(chǎn)量預(yù)測[模擬設(shè)計][其他]

水稻作為全球重要的糧食作物，準確預(yù)測水稻產(chǎn)量在農(nóng)業(yè)發(fā)展中起著重要作用。由于水稻在環(huán)境因子與其生長機理的作用下往往呈現(xiàn)出非線性的特點，難以對其做出較為準確的預(yù)測，因此，提出CE-CGRU水稻產(chǎn)量預(yù)測模型，對非線性環(huán)境因子Copula熵（CE）方法進行提取特征并與CNN和GRU技術(shù)結(jié)合在一起。其目的是在水稻品種確定的條件下，識別產(chǎn)量預(yù)測的重要特征。根據(jù)使用浙江省臨安區(qū)真實數(shù)據(jù)分析和比較所提出的模型的性能，構(gòu)建了其他5個產(chǎn)量預(yù)測模型進行對比，分別是MLR、RF、LSTM、GRU和CNN-LSTM。結(jié)果顯示，CE-CGRU模型的MAE、MSE和MAPE分別為0.677、0.87和5.029％，表明CE-CGRU模型具有更好的能力來捕捉水稻產(chǎn)量與環(huán)境因素之間的復(fù)雜非線性關(guān)系。此外，還對不同的特征選擇方法以及不同時間步長進行了比較和分析。

發(fā)表于：4/29/2024 1:10:00 PM

基于改進PSO算法的機器人路徑規(guī)劃研究[人工智能][工業(yè)自動化]

傳統(tǒng)粒子群算法（PSO）容易早熟收斂，陷入局部最優(yōu)，為此提出混沌動態(tài)多種群粒子群算法（CDMPSO），并將其應(yīng)用在機器人三維路徑規(guī)劃中。通過引入混沌映射理論來提高粒子種群初始解的質(zhì)量和分布均勻性，同時引入分組并行優(yōu)化策略，依據(jù)適應(yīng)度值采用中位數(shù)聚類的方法，將種群分為3個子種群并迭代進行實時動態(tài)調(diào)整，根據(jù)不同子種群的特點采用不同的方法來進行種群更新。在MATLAB軟件中與傳統(tǒng)PSO算法和自適應(yīng)粒子群（APSO）算法進行對比實驗，發(fā)現(xiàn)改進后的CDMPSO算法全局搜索范圍更大，陷入局部最優(yōu)次數(shù)更少，最終路徑更短，從而驗證了該改進算法是切實可行的。

發(fā)表于：4/29/2024 1:10:00 PM