基于Brauer定理的多变流器并网系统小干扰稳定性分析基于Brauer定理的多变流器并网系统小干扰稳定性分析引言：随着电力系统规模的不断扩大和电力负荷的增加，多变流器并网系统在电力系统中得到了广泛应用。多变流器并网系统具有高效、灵活和可控等特点，但也面临着稳定性等方面的挑战。小干扰稳定性是电力系统中最为关键的稳定性问题之一，本文将基于Brauer定理，对多变流器并网系统的小干扰稳定性进行深入的分析和探讨。一、多变流器并网系统的基本原理多变流器并网系统由多个变流器组成，通过电力电子器件和控制策略实现电能的传

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2024-12-05

基于BP神经网络的隧洞围岩分类基于BP神经网络的隧道围岩分类摘要：隧道施工过程中，对围岩进行合理分类，能够帮助工程师更精确地评估隧道工程的稳定性及合理设计支护结构。本文基于BP神经网络的理论，通过对隧道围岩的工程地质属性进行分析，建立了一种基于BP神经网络的隧道围岩分类方法，以提高围岩分类的准确性。1.引言在隧道工程中，围岩是指隧道的周边地质体，是构成隧道工程的主要组成部分。合理地对围岩进行分类是隧道设计和施工的重要任务之一。围岩的分类可以帮助工程师评估隧道的稳定性，选择合适的支护措施，并预测围岩的变形和

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2024-12-05

基于BAS-BP神经网络的遮盖干扰信号识别一、引言在现代通信中，信号遮蔽是一个重要的研究领域。遮蔽可以导致信号质量下降，从而影响到通信的可靠性和稳定性。为了解决这个问题，许多研究者利用机器学习算法实现了信号识别和抑制。这些算法中，神经网络是常用的一种，因为它可以处理复杂的非线性问题，并具有较高的性能。本文提出了一种基于BAS-BP神经网络的遮蔽干扰信号识别方法，该方法可以识别遮蔽干扰信号并抑制其干扰。二、相关工作在信号识别和抑制方面，机器学习算法已经被广泛应用。其中，神经网络是一种常用的算法。目前，有许多

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2024-12-05

基于IMX6ULL核心板的网络安全监测管理平台数据网关的设计基于IMX6ULL核心板的网络安全监测管理平台数据网关的设计摘要：随着网络安全威胁的日益增加，需要设计一个网络安全监测管理平台来监控和管理网络安全。本论文提出了一种基于IMX6ULL核心板的数据网关设计，该设计可以在网络中进行数据的收集、处理和分析，提供实时的网络安全监测和管理功能。关键词：网络安全、监测管理、数据网关、IMX6ULL核心板1.引言随着互联网的发展，网络安全威胁日益增加，网络攻击手段也越来越复杂。为了保护网络的安全，监测和管理网络

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2024-12-05

基于DT及PCA的DNN入侵检测模型基于DT及PCA的DNN入侵检测模型摘要：随着信息技术的发展和互联网的普及，网络安全问题日益严重。入侵检测系统作为一种重要的安全保护措施，被广泛应用于网络环境中。本论文提出了一种基于决策树（DecisionTree，DT）和主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）的深度神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN）入侵检测模型。该模型通过使用DT进行特征选择和PCA进行维度降低，以提取网络流量数据的有效特征，然后使用DNN进行分

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2024-12-05

基于3DCNN的CSI-cluster室内指纹定位算法近年来，室内定位技术逐渐成为研究的热点。通过在室内部署若干个WiFi接入点或Beacon，结合指纹定位技术实现室内定位已成为一种常见的方法。然而，由于室内环境的复杂性，使得室内定位存在一些问题，如多径效应、信噪比低等。为了解决这些问题，研究人员开始将深度学习引入指纹定位领域中。近年来，基于卷积神经网络（CNN）的指纹定位技术在室内定位领域中取得了显著进展。但是，这种方法还存在精度不够高的问题。因此，许多研究人员在此基础上提出了基于三维卷积神经网络（3D

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2024-12-05

基于5G的MEC网络架构与部署策略基于5G的MEC网络架构与部署策略摘要：随着物联网和边缘计算的快速发展，移动边缘计算（MEC）作为一种新的网络架构和部署策略，在满足低延迟和高吞吐量需求的同时，减轻了核心网络的压力。本文将介绍基于5G的MEC网络架构，并探讨了相应的部署策略。一、引言随着物联网设备的普及以及大数据量的产生和处理，对网络的要求越来越高，低延迟和高吞吐量成为现代网络中的重要需求。传统的云计算方式存在一定的延迟问题，不能满足物联网应用的需求。而移动边缘计算（MEC）作为一种新型的计算架构和部署策

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2024-12-05

基于GA-BP神经网络的深基坑变形预测与BIM技术的施工控制研究Title:ResearchonDeepExcavationDeformationPredictionusingGA-BPNeuralNetworksandConstructionControlwithBIMTechnologyAbstract:Deepexcavationprojectsareoftenassociatedwithsignificantchallengesduetotheircomplexgeologicalandgeote

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基于LCC-S补偿的双通道无线电能传输系统研究基于LCC-S补偿的双通道无线电能传输系统研究摘要：无线电能传输技术是一种新兴的能量传输方式，其具有无线、便捷、高效的特点，为移动设备的供电提供了新的解决方案。然而，传统的无线电能传输系统存在能量损耗大、效率低等问题。为解决这些问题，本文提出了一种基于LCC-S补偿的双通道无线电能传输系统。该系统采用LCC-S补偿方式实现能量传输的稳定性和高效性。通过实验验证，该系统相较于传统无线电能传输系统，能够提高能量传输效率，并减少能量损耗，有望在移动设备供电领域得到广

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2024-12-05

基于BP神经网络的GNSS-R海面风速反演摘要：GNSS-R技术是基于全球卫星导航系统（GNSS）信号反射而来反演所需的地球物理参数，其中包括海面风速。本文基于BP神经网络建立GNSS-R反演海面风速模型，通过实验验证，发现该模型具有较高的精度和预测能力。关键词：GNSS-R；海面风速；BP神经网络；反演模型1.引言近年来，气候变化给全球范围内的生产生活带来了不小的影响。遥感技术已经成为解决这一问题的有效手段之一。GNSS-R技术可通过卫星导航系统（GNSS）信号反射反演地球物理参数，例如海面风速、海面粗

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2024-12-05

基于CNN-BILSTM的工业控制系统ARP攻击入侵检测方法标题：基于CNN-BILSTM的工业控制系统ARP攻击入侵检测方法摘要：随着现代工业控制系统的快速发展，网络安全问题日益突出。其中，ARP攻击作为一种常见的入侵方式，对工业控制系统的安全性构成了威胁。因此，本文提出了一种基于CNN-BILSTM的工业控制系统ARP攻击入侵检测方法，以提高系统安全性。该方法通过网络数据流量的监测和分析，可以快速、准确地识别并防御ARP攻击行为。1.引言工业控制系统的网络环境中，ARP协议扮演着关键的角色，负责将IP

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基于FPA-VMD和BiLSTM神经网络的新型两阶段短期电力负荷预测基于FPA-VMD和BiLSTM神经网络的新型两阶段短期电力负荷预测摘要：电力负荷预测在电力系统调度和供应链管理中起着关键作用。为了提高电力负荷预测的准确性和稳定性，本文提出了一种基于FPA-VMD和BiLSTM神经网络的新型两阶段短期电力负荷预测方法。首先，我们使用了FPA-VMD方法对原始负荷数据进行去噪和分解，获得具有多个频带的可满足性模态。然后，我们将这些频带输入到BiLSTM神经网络中进行训练和预测。实验结果表明，我们的方法在准

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2024-12-05

基于IPRAN与MSTP叠加组网的无线承载网研究与应用基于IPRAN与MSTP叠加组网的无线承载网研究与应用摘要：无线承载网作为移动通信系统中不可或缺的重要组成部分，在承载大量移动数据的同时，也要保证高可靠性和稳定性。本论文研究了基于IPRAN（RadioAccessNetwork）与MSTP（Multi-ServiceTransportPlatform）叠加组网的无线承载网，探讨了该网络架构的优势和应用，为现代移动通信系统的建设提供了重要的参考和指导。1.介绍随着移动通信系统用户需求的不断增加，无线承载

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2024-12-05

基于FT601Q的USB3.0超高速数据采集系统接口设计基于FT601Q的USB3.0超高速数据采集系统接口设计摘要：随着科技的不断发展，数据采集系统在许多领域中的应用越来越广泛。本论文旨在设计一种基于FT601Q的USB3.0超高速数据采集系统接口，实现高速数据传输和稳定性能。论文首先介绍了USB3.0接口的特点和优势，然后详细介绍了FT601Q芯片及其在数据采集系统接口设计中的应用，最后给出了系统接口设计方案和实验结果。通过此研究，我们可以为高速数据采集系统的开发和应用提供参考和指导。关键词：数据采集

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基于BP神经网络的SAR海表风场反演——以长江入海口及临近海域为例摘要：为了实现SAR海表风场的反演，本文提出了一种基于BP神经网络的方法。以长江入海口及临近海域为研究区域，利用EnvisatASAR图像数据作为输入，为神经网络提供训练样本。通过大量实验结果验证了该方法的有效性。本文所提出的方法具有良好的实用性和广泛的应用前景。关键词：SAR海表风场、BP神经网络、EnvisatASAR图像数据、长江入海口、反演引言：SAR海表风场反演是利用SAR图像来反演海表风场的一种技术手段。SAR海表风场反演技术有

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基于BP神经网络的FRP筋混凝土板抗冲切承载力预测模型标题：基于BP神经网络的FRP筋混凝土板抗冲切承载力预测模型摘要：FRP筋混凝土板的抗冲切性能是保证结构安全性的关键指标之一。本研究旨在基于BP神经网络构建一个准确预测FRP筋混凝土板抗冲切承载力的模型。通过收集大量实验数据，将其分为训练集和测试集，并使用BP神经网络进行模型训练和验证。结果表明，该模型能够高度准确地预测FRP筋混凝土板的抗冲切承载力，为结构设计和工程实践提供了可靠的依据。关键词：FRP筋混凝土板，抗冲切承载力，BP神经网络，预测模型1

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2024-12-05

基于BP神经网络的P2P网贷信用风险甄别研究——以拍拍贷为实例一、引言近年来，以P2P（peer-to-peer）网贷为代表的互联网金融行业迅猛发展。P2P网贷通过互联网平台，将借款人与出借人直接联系起来，使得中小微企业与个人获得了更加便捷和灵活的融资途径。但同时，也带来了一些新的风险问题。其中，信用风险是P2P网贷面临的主要风险之一。由于互联网金融行业的特殊性质，散户“借壳”的行为比较普遍，信用水平极其不稳定，同时也面临着信息不对称等问题。因此，如何对P2P网贷申请人进行准确的信用风险评估，成为了亟待解

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2024-12-05

基于5G网络的配套改造方案随着5G网络的普及和应用，各行各业都在积极探索其能够带来的巨大潜力和变革。对于我们的城市和社区来说，5G网络的应用所带来的改变也将是深远的。在本文中，我们将讨论基于5G网络的配套改造方案。一、城市交通1.智能交通系统：建立智能交通信号控制系统，可以根据数据预测交通流量，改善城市交通拥堵，提高路面使用效率和车辆运行安全。2.自动驾驶：利用5G网络的超高速度和低延迟，让车辆实现互连，车辆之间能够实时互相通信和协同，将实现车辆自动驾驶，提高交通安全性和路面使用效率。3.公共交通：开发应

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2024-12-05

基于BP神经网络与GM(1,1)组合的北京市物流需求预测模型基于BP神经网络与GM(1,1)组合的北京市物流需求预测模型的论文摘要：物流需求预测是指在一定时间内，对未来物流需求进行量化和预测的过程。准确的物流需求预测对于物流企业的运营和决策具有重要意义。本文基于BP神经网络与GM(1,1)的组合方法，提出了一种用于北京市物流需求预测的模型。该模型利用BP神经网络的非线性拟合能力，结合GM(1,1)模型的灰色预测方法，对物流需求进行预测。通过采集北京市历史物流需求数据，进行训练和验证，实验证明了本模型的可行

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2024-12-05

基于FSOM神经网络的电能质量数据缺失修复算法前言电能质量数据的缺失是电力系统中常见的问题之一。在实际运行中，由于多种原因，如传感器故障、通讯故障、数据存储错误等，电能质量数据可能出现缺失。因此，为了确保电力系统的可靠运行和有效监测，电能质量数据缺失修复变得至关重要。本文将介绍一种基于FSOM神经网络的电能质量数据缺失修复算法，该算法能够有效地恢复电能质量数据缺失的问题。一、电能质量数据缺失问题电力系统中的电能质量是指电网的电压、电流波形是否完整、偏差是否接近标准和是否存在谐波等问题。这些电能质量参数的实

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2024-12-05