基于WIFI无线传输网络的变电站分布式核相结构设计随着社会经济的不断发展和技术的不断进步，电力系统已经成为现代化社会的重要组成部分，对电力系统的要求也越来越高。变电站作为电力系统中重要的电力转换和分配设备，其可靠性和稳定性直接影响着电力系统的运行安全和质量稳定。传统的变电站结构在一定程度上已经无法满足现代电力系统的高效、安全、稳定的运行需求，因此需要通过改进设计和应用新技术，来提高变电站的性能和降低其运行成本。近年来，WIFI无线传输网络的应用已经成为变电站设计和运行的重要方向之一。WIFI无线传输网络具

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2024-12-05

基于SPN与MEC融合的组网应用研究标题：基于SPN与MEC融合的组网应用研究摘要：随着边缘计算和网络技术的发展，将SPN（Software-DefinedPrivateNetwork）与MEC（MobileEdgeComputing）相结合，为组网应用提供了新的可能性。本文针对基于SPN与MEC融合的组网应用进行研究，旨在探讨其优势、挑战以及未来发展方向。首先，介绍了SPN和MEC的基本概念与特点，然后分析了两者的融合带来的优势，包括降低网络延迟、提高网络容量、增强网络安全性等。接下来，讨论了在组网应用

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2024-12-05

基于NOMA的全双工多层异构网下行链路覆盖分析随着移动通信技术的不断发展，移动通信的密度和频谱的利用率成为了加强网络构建的关键点之一。全双工通信技术可以让发送和接收处理同时进行，同时，非正交多路接入（NOMA）技术可以让同一频谱资源同时服务多个用户。因此，将全双工通信和NOMA技术结合起来，可以极大地提高网络的容量和频谱利用率。针对这个问题，本文将分析基于NOMA的全双工多层异构网下行链路覆盖的情况。1.异构网的结构和特点异构网指的是由不同类型的网络构成的网络结构，其覆盖范围和特性不同。异构网由不同类型的

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2024-12-05

基于LoRa和NB-IoT物联网技术的管网监测系统设计基于LoRa和NB-IoT物联网技术的管网监测系统设计摘要近年来，随着物联网技术的不断发展和管网系统的日益完善，管网监测系统的设计和开发已经成为一个热门的研究领域。本论文提出了一种基于LoRa和NB-IoT物联网技术的管网监测系统设计方案。该方案结合了两种物联网技术的优势，实现了对管网系统的实时监测和数据传输，为管网管理部门提供了更快速、更准确的数据获取和处理能力。实验结果表明，该系统设计具有较高的可行性和实用性。1.引言管网是城市基础设施的重要组成部

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2024-12-05

基于SDN的ARP欺骗防范技术随着网络安全威胁的不断增加，ARP欺骗攻击也变得越来越常见。ARP欺骗攻击是一种利用ARP协议的漏洞，通过伪造ARP请求和响应的方式来欺骗网络设备，进而获得其通信流量或尝试入侵网络。这种攻击方式可以窃取用户的敏感信息、篡改网络通信内容，甚至可以控制网络设备实现横向移动等危险行为。因此，控制和防范ARP欺骗攻击变得至关重要。软件定义网络（SDN）是一种新型网络架构，重点管理和控制网络的流量和运营。SDN通过将网络控制从网络设备上剥离出来，将其放置在控制器中，从而使网络管理员可以

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基于THz-TDS技术的培氟沙星和氟罗沙星抗生素定性定量检测研究基于THz-TDS技术的培氟沙星和氟罗沙星抗生素定性定量检测研究摘要：近年来，抗生素的广泛应用导致了抗生素耐药问题的加剧。因此，开发高效、快速、准确的抗生素检测方法对于保障公众健康具有重要意义。本研究基于THz-TDS（太赫兹时域光谱）技术，探究了培氟沙星和氟罗沙星抗生素的定性定量检测方法。首先，使用THz-TDS仪器获取了培氟沙星和氟罗沙星在THz波段的光谱图谱。接着，通过建立培氟沙星和氟罗沙星的标准曲线进行定量检测，结果表明THz-TDS

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基于SSEWT与经验包络解调技术的低频、超低频混合振荡信号参数辨识标题：基于SSEWT与经验包络解调技术的低频、超低频混合振荡信号参数辨识摘要：低频、超低频混合振荡信号参数辨识在许多领域具有重要的应用。本文提出了一种基于SSEWT（基于二次样条小波变换）与经验包络解调技术的低频、超低频混合振荡信号参数辨识方法。首先，利用SSEWT对低频、超低频混合振荡信号进行分解，得到不同频率的细节信号。然后，对每个频率的细节信号进行经验包络解调，得到信号的包络函数。最后，通过构建最小二乘问题来辨识出低频、超低频混合振荡

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基于RBF神经网络的飞机翼肋橡皮囊成形回弹预测基于RBF神经网络的飞机翼肋橡皮囊成形回弹预测摘要:随着航空工业的不断发展，飞机翼肋橡皮囊的成形回弹问题成为了一个重要的研究方向。本文基于RBF神经网络，针对飞机翼肋橡皮囊成形回弹进行预测分析。通过分析飞机翼肋橡皮囊成形回弹的特点，选择合适的输入与输出参数，搭建RBF神经网络模型，训练并优化网络参数，从而实现对飞机翼肋橡皮囊成形回弹的预测，为优化设计提供可靠的依据。关键词：RBF神经网络、飞机翼肋橡皮囊、成形回弹、预测、优化设计1.引言飞机翼肋橡皮囊作为一种先

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基于NodeMCU与OneNET的物联网应用技术研究随着物联网技术的不断发展，越来越多的设备和系统可以联网，从而实现信息共享和数据交换。NodeMCU是一款基于ESP8266芯片的开发板，具有Wi-Fi模块、GPIO、ADC等丰富的接口和功能，广泛应用于物联网领域。OneNET是由中国移动推出的物联网平台，提供数据存储、处理、管理和交互等功能，支持多种接入协议和设备。本篇论文将结合NodeMCU和OneNET两个系统的特点，探讨物联网应用技术在实际场景中的应用和发展前景。一、NodeMCU概述NodeMC

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2024-12-05

基于SDN的匿名通信系统设计标题：基于SDN的匿名通信系统设计摘要：随着网络技术的不断发展，人们对于通信安全和隐私的关注也日益增加。匿名通信系统在网络安全中起到了重要的作用，可以隐藏用户的身份和通信内容，保护用户隐私。然而，传统的匿名通信系统存在一些问题，如延迟高、带宽占用大等。而基于软件定义网络（Software-DefinedNetworking，SDN）的匿名通信系统则具有更好的灵活性和可扩展性。本文针对基于SDN的匿名通信系统进行了设计和实现，分析了系统的架构和关键技术，以及该系统在保护用户隐私方

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2024-12-05

基于LSTM循环神经网络的恶意加密流量检测I.Introduction恶意加密流量是指网络传输中利用加密手段隐藏恶意行为的流量。这种加密流量在近年来呈现出急剧增长的趋势，并且相关的攻击也越来越复杂和难以检测。为了解决这个问题，本文提出了一种基于LSTM循环神经网络的恶意加密流量检测方法，并详细阐述了实验结果和方法优势。II.相关工作在过去的几年中，检测恶意加密流量的研究越来越广泛。传统的加密恶意流量检测方法都是基于规则或特征的，这需要手动提取特征并根据规则来判断是否是恶意流量，但是这种方法受限于规则的覆盖

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基于SSA-BP神经网络的岩性识别研究基于SSA-BP神经网络的岩性识别研究摘要：岩性识别是地质勘探中的重要任务之一，能够帮助确定地下岩层的类型和特征，对于地质研究和资源开发具有重要意义。本文针对传统岩性识别方法中存在的问题，提出了一种基于SSA-BP神经网络的新方法，以提高岩性识别的准确性和效率。首先，使用奇异谱分析法（SSA）对地震地质数据进行处理，提取出各个频段的主成分。然后，将主成分作为输入，构建BP神经网络模型进行岩性分类。通过实验验证，该方法能够有效地识别地下岩性，并且具有较高的准确性和鲁棒性

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基于DEA-BP神经网络的江苏省服务外包投入产出效率研究基于DEA-BP神经网络的江苏省服务外包投入产出效率研究摘要：随着全球化进程的加快，服务外包作为一种重要的国际经济交流方式，对于提高企业竞争力和经济发展起着重要的作用。本文以江苏省为案例，采用DEA-BP神经网络模型，研究了江苏省服务外包的投入产出效率，并分析了影响其效率的因素。研究结果表明，江苏省服务外包的整体效率较高，但仍存在一定的改进空间。一、引言服务外包作为一种重要的国际经济交流方式，在促进经济发展和提高企业竞争力方面发挥着重要作用。江苏省是

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基于BP神经网络算法的P2P机构系统重要性研究摘要P2P机构系统是现代金融业的一种重要形态，其稳定性和可靠性对保持金融系统的正常运转至关重要。本文以BP神经网络算法为基础，分析了P2P机构系统的重要性并提出了一些相应的解决方案。首先，本文介绍了P2P机构系统的基本概念和特点。然后，我们简单概述了BP神经网络算法的工作原理和优点。接着，本文探讨了P2P机构系统的稳定性和可靠性以及其在金融系统中的重要性。最后，我们提出了三种解决方案，分别是：加强监管机制，完善信用评级体系，建立健全风险应对机制。这些方案的实施

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基于IRS辅助的异构网络中超可靠低时延通信波束成形算法设计基于IRS辅助的异构网络中超可靠低时延通信波束成形算法设计摘要：随着无线通信技术的快速发展和应用需求的不断增长，无线通信网络面临着越来越高的可靠性和低时延要求。为了应对这一挑战，近年来，基于智能反射表面（IRS）辅助的异构网络成为了研究热点。本论文旨在设计一种基于IRS辅助的超可靠低时延通信波束成形算法，在提高通信质量的同时降低通信时延，实现对异构网络的有效优化。论文首先介绍了IRS的基本原理和特点，然后详细探讨了基于IRS辅助的通信系统模型。之后

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基于BOPPPS模型的物联网综合实训教学设计物联网是当前信息技术发展的重要领域之一，其发展前景广阔，涉及到众多的技术和应用方向。而物联网综合实训教学是为了培养学生针对物联网项目设计、实现和运维方面实用技能，增强学生的实际操作能力和解决问题的能力。为了更好地实现这一目标，设计基于BOPPPS模型的物联网综合实训教学。BOPPPS模型是一种教学策略模型，可以帮助教师在教学过程中更有效地进行教学设计和组织教学活动。其全称为Bridge,Objectives,Pre-Assessment,Participator

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基于FPGA的低功耗低资源的BP神经网络推理加速器设计概述BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，用于解决许多复杂的非线性问题。然而，BP神经网络在推理过程中需要大量的计算资源和时间。为了提高推理效率并降低功耗，本文提出了一种基于FPGA的低功耗低资源的BP神经网络推理加速器设计。设计原理本设计采用基于FPGA的硬件加速器实现BP神经网络的推理，主要包括输入层、隐藏层和输出层三个部分。在输入层，输入数据通过多个输入节点分别进入到隐藏层的神经节点。隐藏层采用sigmoid函数作为激活函数来实现非线性转换。

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基于BP人工神经网络中国光伏产业贸易摩擦预警研究摘要：本文基于BP人工神经网络，通过对中国光伏产业的相关数据进行预测和分析，对未来可能出现的贸易摩擦进行预警和分析，为政府制定经济政策和企业发展战略提供参考。本研究结果表明，中国光伏产业在世界市场上的份额稳步上升，并在新能源领域成为领先的制造和供应国家，但也面临国际贸易壁垒和反倾销调查等风险。因此，中国光伏产业需要面对外部环境的变化，进一步加强内部研发创新和产业协同，提高产业附加值和核心竞争力，以提高国际市场的竞争力和保护企业利益。1.研究背景和意义全球能源

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2024-12-05

基于GWO-BP神经网络算法的WFGD系统在线优化标题:基于GWO-BP神经网络算法的WFGD系统在线优化摘要:随着航空工业的快速发展，气动力的优化变得越来越重要。WFGD系统是航空工业中常用的气动力优化系统，它能够通过控制风洞内的流动来模拟实际飞行条件，从而优化飞行器的气动性能。然而，传统的WFGD系统在优化过程中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题。为了克服这些问题，本文提出了一种基于GreyWolfOptimizer(GWO)和BP神经网络算法的WFGD系统在线优化方法。通过将GWO算法和BP神经

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2024-12-05

基于BP神经网络模型的Ni-SiC纳米镀层耐磨性能预测研究随着科技的不断发展，纳米材料因其表面积大、活性高等优点成为材料科学和工程的研究热点。Ni-SiC纳米镀层因其良好的耐磨性能，在航空、汽车制造等领域得到了广泛的应用。然而，传统的试验方法不仅浪费时间、物力、财力，而且效果不尽人意。因此，借助于BP神经网络模型预测Ni-SiC纳米镀层的耐磨性能是一种新的研究方法。一、Ni-SiC纳米镀层的制备与磨损机理Ni-SiC纳米复合镀是指在基材上通过电化学或化学沉积工艺制备的纳米晶Ni-SiC复合涂层。这种涂层在

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