基于最小能耗的多无人机无线网络安全数据卸载策略基于最小能耗的多无人机无线网络安全数据卸载策略摘要：近年来，无人机技术得到了迅猛发展，并广泛应用于多个领域。无人机组成的多无人机网络可以提供高效的通信和数据传输能力，但同时也面临着安全性的挑战。本文提出了一种基于最小能耗的多无人机无线网络安全数据卸载策略。该策略考虑了数据的安全性和能耗之间的平衡，通过对无人机的快速部署和动态资源分配，实现了数据安全的同时最小化网络能耗。实验结果表明，该策略能够有效降低网络能耗，提高数据安全性。关键词：无人机网络；安全数据卸载；

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2024-12-05

基于指标选择和加权融合的无线传感器网络安全风险评估一、引言无线传感器网络（wirelesssensornetwork，WSN）是一种基于自组织、分布式、无线传输技术的网络，由大量的、能够感知环境的微型节点组成，它们能够自组织成网络，完成自动监测、感知、控制等任务，其应用范围广泛，例如环境监测，工业监测，智能交通系统等。但是，由于通信链路的不安全和部署环境的复杂性，WSN的安全性是制约其应用的重要因素之一。因此，安全风险评估成为WSN的一个重要问题。当前，WSN的安全风险评估主要基于一些已有的安全指标，如机

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2024-12-05

基于控保协同的环形直流微网单端测距保护技术随着能源需求的不断增加和对环境保护供给的渴求，微电网已成为未来能源的主流发展方向。为确保微电网的安全和可靠性，保护技术也成为研究的重要内容。本文拟探讨一种基于控保协同的环形直流微网单端测距保护技术。一、环形直流微网系统架构环形直流微网是一种集成了太阳能发电、储能系统和负载控制的电力系统。其系统架构如图1所示。图1环形直流微网系统架构太阳能发电通过光伏板转化成直流电，电池组作为储能系统可以在太阳能发电削弱或太阳能无法满足峰值需求时提供电力支持，需要时，还可以通过电网

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2024-12-05

基于强化学习的5GURLLC承载网切片流量调度优化标题：基于强化学习的5GURLLC承载网切片流量调度优化摘要：随着移动通信和互联网技术的不断发展，5G通信技术成为未来移动通信的重要发展方向之一。其中，超低时延和高可靠性通信（URLLC）是5G网络的关键特性之一。而5GURLLC承载网的流量调度是实现这一特性的关键环节。本论文基于强化学习方法，针对5GURLLC承载网切片流量调度问题进行优化。通过建立深度强化学习模型，实现对网络资源的智能调度，以提高5G网络的性能和可靠性。关键词：5G，URLLC，承载网

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基于改进GMM-CNN-GRU混合的非侵入式负荷监测方法研究基于改进GMM-CNN-GRU混合的非侵入式负荷监测方法研究摘要：负荷监测在能源管理和电力系统优化中起着至关重要的作用。本文提出了一种基于改进GMM-CNN-GRU混合的非侵入式负荷监测方法，该方法综合利用了高斯混合模型(GMM)、卷积神经网络(CNN)和门控循环单元网络(GRU)。首先，使用GMM对电力负荷数据进行建模，通过对负荷数据的分布进行建模来捕捉其复杂的统计特性。接下来，采用CNN对负荷曲线进行特征提取，以获得具有更好辨别能力的特征表示

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基于改进CascadeR-CNN网络模型的防振锤缺陷识别摘要：随着工业生产水平的提高，自动化生产设备在工业领域中的应用越来越广泛。然而，随之而来的是设备故障的不可避免。振动是其中一种常见的故障形式，因此对于振动故障的早期识别和预防具有重要意义。本文以防振锤缺陷识别为研究对象，通过改进CascadeR-CNN网络模型，实现对防振锤缺陷的准确识别和定位。通过在数据集上进行实验，并与传统的深度学习算法进行比较，结果显示，改进的CascadeR-CNN网络模型在准确率和定位精度上取得了显著的提升。关键词：防振锤缺

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基于无线传输的水厂粉末活性炭自动投加系统设计随着科技的不断进步，水处理工艺也在不断变化。目前，水厂中使用的活性炭被广泛应用于水处理中。尤其是活性炭粉末，在去除水中溶解性有机物、重金属离子等方面表现出着优异的效果。然而，粉末活性炭的投加量和投加频率的调整是非常困难的，需要耗费大量人力、物力、财力。为了解决这个问题，基于无线传输的水厂粉末活性炭自动投加系统设计也就应运而生。该系统设计包括收集水厂进水水质和出水水质信息的传感器，传送信息并自动控制投加量和投加频率的控制设备，以及无线通信系统。这个系统不仅可以提高

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基于扩展Petri网的软件服务模型设计方法随着互联网的发展和智能设备的普及，软件服务日益成为企业和个人生活中必不可少的一部分。而如何有效地设计和管理软件服务成了一个重要的话题。传统的软件服务模型存在诸多缺点，如难以实现服务快速扩展、维护困难、难以满足复杂服务需求等。因此，本文将介绍一种基于扩展Petri网的软件服务模型设计方法，以解决这些问题。一、扩展Petri网简介Petri网是一种图形化的模型，适用于描述并行系统中并发进程之间的相互作用，并能够形式化地分析系统行为。扩展Petri网是在原有Petri网

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基于快速正交匹配追踪的无线传感网中目标定位算法无线传感网络是一种分布式的网络结构，由许多具有感知和通信功能的节点组成。这些节点通过无线方式进行通信和协作，以实现一些特殊目的，如环境监测、目标跟踪等。目标定位是无线传感网络中的一个重要应用，它可以利用网络中的节点来追踪和定位目标，从而实现对目标的监测和控制。在本文中，我们将介绍一种基于快速正交匹配追踪的无线传感网中目标定位算法。目标定位是无线传感网中一个重要的研究问题，其主要目的就是通过网络节点的协作来确定目标的位置信息。目标定位技术主要包括一些基本算法，如

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基于改进的BP神经网络模型的营口地区河流水质预测分析基于改进的BP神经网络模型的营口地区河流水质预测分析摘要：近年来，随着环境污染问题的日益严重，水质监测和预测成为重要的环境保护任务。本论文以营口地区河流水质预测为研究对象，提出了一种基于改进的BP神经网络模型的水质预测方法。该方法采用了优化的BP算法和特征选择技术，以提高预测准确性。实验证明，该方法在预测水质指标方面具有很好的性能和准确性。关键词：BP神经网络；水质预测；特征选择；优化算法1.引言水是人类生活和产业发展不可或缺的重要资源，而水质的污染已经

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基于新型联合循环神经网络(RNN)模型的出水总氮预测标题：基于新型联合循环神经网络（RNN）模型的出水总氮预测摘要：近年来，水污染问题日益严重，其中出水总氮是一个关键指标，其过高的浓度可能对水体生态系统造成严重影响。因此，准确预测出水总氮浓度对于水环境的管理和保护具有重要意义。本研究基于新型联合循环神经网络（RNN）模型，利用历史数据和环境因素，对出水总氮浓度进行预测，提高水体管理的效率和准确性。1.引言水是生命之源，而水的污染问题已成为全球范围内的重要挑战。出水总氮作为水体污染的重要指标之一，对于评估水

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基于延迟自相关和双门限检测的分布式协同干扰策略研究标题：基于延迟自相关和双门限检测的分布式协同干扰策略研究摘要：近年来，随着无线通信技术的快速发展，无线网络的干扰问题变得越来越突出。针对这一问题，本论文提出了一种基于延迟自相关和双门限检测的分布式协同干扰策略。该策略通过引入延迟自相关和双门限检测的方法，实现了对干扰源的有效识别和定位，进而采取相应的干扰管理措施。通过仿真实验结果可以证明，该策略能够显著提高无线网络的性能和干扰管理效果。关键词：无线通信、干扰问题、延迟自相关、双门限检测、分布式协同干扰管理一

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基于改进深度卷积对抗生成网络的肺结节良恶性分类一、引言肺结节是肺癌的早期标志物，在肺癌的早期筛查中扮演着重要的角色。然而，传统的基于医生经验和图像特征的结节识别方法不能保证高度准确性和一致性。因此，近年来，利用深度学习方法进行肺结节良恶性分类的研究被越来越广泛关注。本文提出一种改进的深度卷积对抗生成网络（DCGAN）用于肺结节良恶性分类，结合深度卷积神经网络（CNN）的方法实现更加准确的分类。二、相关工作传统的肺结节分类方法主要包括人眼识别以及利用图像特征进行分类等。这些方法通常会出现误判和不一致性问题，

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基于并联CNN-LSTM的弱受端直流输电系统故障诊断基于并联CNN-LSTM的弱受端直流输电系统故障诊断摘要：近年来，直流输电系统的应用越来越广泛，但由于其特有的电气特性，面临着故障诊断的挑战。因此，本论文提出了一种基于并联卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的直流输电系统故障诊断方法。该方法对于弱受端直流输电系统的故障诊断具有较高的准确性和鲁棒性。实验结果表明，所提出的方法在故障诊断方面具有显著的优势。1.引言直流输电系统是一种重要的能源传输方式，它具有较低的传输损耗和较高的调节灵活性。然

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基于微流控芯片的核酸提取技术研究进展基于微流控芯片的核酸提取技术研究进展摘要：微流控芯片是一种具有微小通道和微阀门的微型实验室，已经被广泛运用于生物医学领域。核酸提取是从样本中分离纯化核酸的关键步骤，传统的核酸提取方法存在操作繁琐、时间长、成本高等问题。而微流控芯片提供了一种快速高效、自动化和低成本的核酸提取技术。关键词：微流控芯片、核酸提取、分离纯化、自动化、高效Ⅰ.引言核酸提取是现代生命科学研究的关键步骤。在分子生物学、基因工程、医学诊断和法医学等领域中，提取纯化核酸样品是后续分析的关键一步。然而，传

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基于掩码机制的非自回归神经机器翻译掩码机制是一种在神经网络中常用的技术，可以用于解决非自回归机器翻译中的一些问题。在本篇论文中，我们将探讨基于掩码机制的非自回归神经机器翻译的概念、原理和应用，并通过实验验证其效果。1.引言神经机器翻译（NeuralMachineTranslation，NMT）是一种使用神经网络模型进行自动化翻译的方法，已经在机器翻译领域取得重大的突破。然而，传统的NMT中使用的是自回归模型，即在翻译每个目标语言词的时候，都需要依赖于之前已经生成的词，导致翻译速度较慢。2.非自回归神经机器

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基于深度可分离沙漏网络的快速人脸对齐基于深度可分离沙漏网络的快速人脸对齐摘要：人脸对齐在人脸识别、人脸检测、人脸表情分析等领域中扮演着关键的角色。然而，传统的人脸对齐方法往往受限于准确性和效率之间的折衷关系。本论文提出了一种基于深度可分离沙漏网络的快速人脸对齐方法，通过利用深度可分离卷积和多尺度特征融合，实现了高效而准确的人脸对齐。实验证明，该方法比传统方法具有更高的对齐精度和更快的处理速度，具有很大的实际应用价值。关键词：人脸对齐，深度可分离沙漏网络，深度可分离卷积，多尺度特征融合引言：人脸对齐是图像处

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基于新陈代谢GM(1,1)-神经网络的锂离子电池贮存寿命研究基于新陈代谢GM(1,1)-神经网络的锂离子电池贮存寿命研究摘要：锂离子电池是当前广泛应用的一种重要能源储存装置，其贮存寿命直接影响电池的可靠性和使用寿命。本文提出了一种基于新陈代谢GM(1,1)-神经网络的方法来研究锂离子电池的贮存寿命。首先，收集了大量的锂离子电池贮存寿命相关数据，并利用GM(1,1)建立了贮存寿命的灰度预测模型。然后，将预测模型的输出作为输入数据，利用神经网络进行进一步的预测和分析。最后，通过实验验证了该方法的有效性和准确性

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基于深度学习网络的便携式心音分析仪标题：基于深度学习网络的便携式心音分析仪摘要：心脏疾病是世界上最主要的死亡原因之一，因此，早期心脏疾病的诊断和监测至关重要。心音是评估心脏功能和健康状况的重要指标之一。传统的心音分析方法通常依赖于专业医生的经验和意见，存在人为因素和主观性的缺陷。随着深度学习技术的发展，利用深度学习网络来实现自动心音分析已成为一种可行的方法。本论文介绍了一种基于深度学习网络的便携式心音分析仪，旨在提高心脏疾病的早期诊断和监测能力。引言：心血管疾病是导致许多人死亡的主要原因之一，在全球范围内

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基于异步动态事件触发通信策略的综合能源系统分布式协同优化运行方法随着能源需求的不断增加和能源结构的转型发展，分布式综合能源系统（DES）在未来的能源领域将起着至关重要的作用。然而，DES的不同形式和类型使其协调和优化变得复杂和具有挑战性。本文针对这一问题，提出了基于异步动态事件触发通信策略的综合能源系统分布式协同优化运行方法，以实现最佳化协同运行，提高能源系统的效率和可靠性。1.异步动态事件触发通信策略传统的同步通信机制通常无法适应DES的异构性，易于引起通讯延迟和效率低下等问题。为此，本文提出了基于异步

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