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基于深度卷积网络和卷积去噪自编码器的水声信号识别方法[模拟设计][智能交通]

针对复杂水声信号的分类识别问题，提出了一种新的网络模型结构，将卷积神经网络和卷积去噪自编码器结合到一起应用于水声信号Lofar谱的分类识别中。实验结果表明，该模型能够利用更少的参数学习更丰富的鲁棒性特征，目标识别的总体准确率达到81.2%，与传统卷积神经网络识别方法相比具有更高的识别准确率。

發表于：2024/1/25 下午2:23:00

基于机器学习算法的西部方向气候模式预测订正研究[人工智能][物联网]

基于气候预测对西部方向环境保障的重要性，针对高原地区气候模式准确度不高的现实困境，采用大数据挖掘技术，充分处理气候系统非线性统计特征。首先利用随机森林，对气候模式融合网格数据进行订正；而后将订正网格进行EOF分解，采用信息流算法挖掘环流因子与时间序列因果关系，构建不同模态下高影响因子集；采用随机森林进行建模，预报不同模态的时间序列；最后还原预报的格点场，完成模式格点数据修订。结果表明，经机器学习算法修订后的气候模式预报准确度、预报技巧显著提高，同时，模型预报的稳定度也有较大提升。本研究基于机器学习算法进行气象大数据挖掘，提升气候模式预测效能，旨在为提升西部方向气候预测水平提供方法思路。

發表于：2024/1/25 下午1:18:00

基于Kalman算法的大数据存储架构可扩展性优化算法[模拟设计][工业自动化]

为了优化大数据存储架构可扩展性能，提高大数据架构资源利用率，通过引入Kalman算法设计了一种大数据存储架构可扩展性优化算法。首先，综合考虑大数据存储架构与多核环境内存布局之间的兼容性，设计架构内存布局。其次，设计分布式共享内存协议，确保各个进程在访问共享内存时能够正确地协同工作，提高存储架构的容错性。在此基础上，利用Kalman算法，动态调整存储节点的负载，进而优化大数据存储架构，以提高其可扩展性。实验结果表明，应用该算法后，大数据存储架构的资源利用率始终高于对照组，均达到了96%以上，最高达到了98%，架构可扩展性优化效果显著，服务器资源利用更充分，大规模数据处理更高效。

發表于：2024/1/25 下午1:07:00

基于事件表示的虚假情报检测研究*[模拟设计][信息安全]

随着互联网的兴起，虚假情报的广泛传播给社会舆论治理和情报分析带来了困难，准确地分辨虚假情报能够帮助相关部门和人员有针对性地进行处理。为了提高虚假情报检测的效率，提出了基于事件表示的虚假情报检测方法。首先，收集情报文本，并对其进行预处理操作；其次将收集到的情报文本转化成词向量；然后，通过LSTM层捕捉情报文本深层次的语义特征；接着使用全连接层，目的在于将高维特征嵌入到低维向量空间，从而获得情报文本的最终表示；最终，将分类结果反馈给相关情报人员进行鉴别处理。经在谣言数据集上的验证表明，该方法可以较好地区分谣言事件与非谣言事件，为更精准地实现情报鉴别提供支持。

發表于：2024/1/25 下午12:40:00

基于边缘缓存的数据服务共享技术[模拟设计][信息安全]

在嵌入式装备系统中，大数据作为一种战略资产，在优势获取与效率提升方面的价值日益凸显。然而，多源异构、位置分散的大数据缺乏有效利用和深度融合，难以满足业务应用向智能化、协同化转变的需求。为此，以大数据共享利用为导向，基于边缘计算与缓存技术，将数据加工为一种产品和服务能力，以满足嵌入式系统中不同应用对数据服务产品共享的需求；从数据服务共享架构、数据服务管理调度方法、数据服务共享方法等三个方面，探讨分布式数据服务共享技术的可行性，以满足嵌入式装备系统数字化在数据智能、数据协同、决策支持等方面的关键需求。通过大数据的开发利用，推动智能应用的升级更新。

發表于：2024/1/25 上午11:23:00

融合注意力机制和Child-Sum Tree-LSTM的二进制代码相似性检测[模拟设计][信息安全]

抽象语法树是一种代码的树型表示，它保留了代码中定义良好的语句组件、语句的显式顺序和执行逻辑。包含丰富语义信息的抽象语法树可以在二进制分析时通过反编译生成，并且已经作为代码特征应用于二进制代码相似度检测。抽象语法树中不同类别的节点承载着不同的语义信息，对整棵树的语义具有不同的贡献程度。然而现有的二进制代码相似度检测方法所用神经网络无法对抽象语法树节点进行重要性区分，影响了模型的训练效果。针对该问题，提出了一种融合注意力机制和Child-Sum Tree-LSTM神经网络的跨指令集、跨代码混淆二进制代码相似性检测方法。首先使用二进制分析工具IDA Pro对二进制代码反编译提取架构无关的抽象语法树特征，并利用随机采样构造训练样本对。然后使用抽象语法树训练样本对训练融合注意力机制和Child-Sum Tree-LSTM的神经网络模型。在公开数据集BINKIT上的实验表明，所提方法的AUC和Accuracy指标分别为94.1%、66.2%，优于Child-Sum Tree-LSTM算法。

發表于：2024/1/25 上午11:01:00

基于污点分析的二进制程序漏洞检测系统设计与实现*[可编程逻辑][信息安全]

针对现阶段二进制程序的静态分析多依赖于人工经验规则导致的低效率问题，以及大多数二进制程序漏洞扫描检测系统性能和可扩展性较低的问题，设计并且实现了一个简易版的基于污点分析的二进制程序漏洞检测系统。与现有的二进制程序漏洞检测系统相比，本文设计的系统改进了Java指针分析中提出的算法，使得分析过程的数据抽象部分和指针分析部分得到了分离，进一步简化了污点分析，提高了分析的性能和可扩展性。此外，将漏洞模式单独抽离出来，能够更加方便地进行漏洞模式的自定义。

發表于：2024/1/17 上午11:27:00

基于TX2的微型SAR实时成像信号处理技术[人工智能][智能交通]

微型合成孔径雷达实时成像处理系统使用GPU实现，该系统以波数域成像算法为基础，采用两步运动补偿方法补偿无人机平台的运动误差，然后使用相位梯度自聚焦算法补偿残留相位误差。基于NVIDIA公司TX2开发板对实时成像处理系统进行了算法开发与验证，结合GPU特性对成像算法并行化处理，在18.5 s内实现了16k×8k点的数据处理。试验结果验证了实时成像处理系统的有效性。

發表于：2023/12/14 下午10:57:00

基于逆距离徙动校正的前视SAR成像算法[微波|射频][航空航天]

前视合成孔径雷达（前视SAR）可以获取平台前下方区域的图像信息，相较于侧视SAR，前视SAR具有合成孔径短、作用距离近、距离向场景宽度较宽、方位向调频率随距离空变等特点，采用传统的SAR成像算法进行方位压缩会造成图像扇形畸变。通过分析前视阵列SAR的回波特性，在方位压缩后，将距离徙动校正（RCMC）引起的数据倾斜通过逆距离徙动校正（IRCMC）还原目标的距离信息，经过坐标映射完成地面的二维成像。最后通过仿真数据验证了本文分析的正确性和方法的有效性。

發表于：2023/12/14 下午10:50:00

基于FPGA和卷积神经网络的实时心梗诊断系统[其他][医疗电子]

针对小型化日常心电监护系统的需求，设计了一套基于FPGA和卷积神经网络算法的心肌梗死疾病实时诊断系统。系统包含形态学滤波器、最小均方算法自适应陷波器、卷积神经网络硬件加速模块三大部分，通过在FPGA中并行化和加速处理，实现对心血管疾病的实时监护和诊断。经过上板验证，系统的相对准确率达到99.91%，片上功耗为2.39 W，处理时间为3.81 ms，可满足各项设计需求。

發表于：2023/12/14 下午10:30:00