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限定空間無線傳感器節(jié)點電路低功耗的優(yōu)化[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

限定空間無線傳感器節(jié)點的低功耗分析一直存在成本高,、精度低的缺點。在對比總結了傳統(tǒng)低功耗電路的原理及特點的基礎上,，指出了其優(yōu)缺點,。通過具體實驗電路加入負反饋，得到了相應的數(shù)據(jù)并進行對比,，得出了較低功率消耗的結論,。同時，結合目前的發(fā)展情況給出了相應的改進措施,。通過對硬,、軟件結構的剖析，給出了仿真結果,，證明此方案具有廣闊的發(fā)展應用前景,。

發(fā)表于：9/12/2018 4:20:45 PM

基于粒子群優(yōu)化的模糊C均值聚類算法*[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

針對模糊C均值聚類算法(FCM)存在對初始聚類中心敏感，易陷入局部最優(yōu)解的不足,，將改進的粒子群聚類算法與FCM算法相結合,，提出了一種基于粒子群優(yōu)化的模糊C均值聚類算法。該算法對粒子群初始化空間及粒子移動最大速度進行優(yōu)化,，同時引入環(huán)形拓撲結構鄰域,，提高粒子群聚類算法的全局搜索能力。對UCI中3個數(shù)據(jù)集進行仿真實驗,，結果表明提出的基于粒子群優(yōu)化的模糊C均值聚類算法相比FCM算法和基本粒子群聚類算法具有更好的聚類效率和準確性,。

發(fā)表于：9/11/2018 4:08:00 PM

Landsat 8 OLI多光譜與全色影像融合算法的比較*[通信與網(wǎng)絡][其他]

以Landsat8 OLI衛(wèi)星遙感影像為數(shù)據(jù)源，以大伙房水庫為研究區(qū),，采用Brovery融合法,、NNDiffuse Pan Sharpening融合法和Gram-Schmidt融合法對比研究了多光譜和全色數(shù)據(jù)的融合問題。經(jīng)過定性和定量分析發(fā)現(xiàn),，Gram-Schmidt融合法和NN融合法擁有更豐富的光譜信息,，且光譜保真度最優(yōu)的是Gram-Schmidt融合法,。針對Gram-Schmidt融合法，選取了水體邊界線處的影像像元進行光譜分析,，研究結果發(fā)現(xiàn),，融合后的水體邊界線呈現(xiàn)得更為清晰，有助于細化水體提取邊界,。

發(fā)表于：9/11/2018 4:08:00 PM

基于混沌擾動PSO算法的云計算任務調度[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

粒子群優(yōu)化（PSO）算法在云計算環(huán)境下任務調度方面應用十分廣泛,。針對算法易陷入局部最優(yōu)、收斂速度慢的缺陷,，從基本概念入手,，在算法中加入改進的動態(tài)慣性權重和外部擾動策略，改善PSO算法的局部尋優(yōu)能力,，提高算法迭代后期收斂速度和搜索的精度,，最后利用Cloudsim進行實驗，將新算法與其他算法任務執(zhí)行總的迭代次數(shù)的結果進行對比,，新算法克服了粒子群算法的缺點,，能夠有效地平衡全局和局部搜索能力，任務的完成時間相對較少,。

發(fā)表于：9/11/2018 3:29:00 PM

基于SECaaS模式的網(wǎng)絡安全監(jiān)管服務化研究[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

重要行業(yè)的網(wǎng)絡和信息系統(tǒng)一直是敵對分子試圖破壞和竊取信息的主要目標,。行業(yè)各級主管部門也紛紛加強了網(wǎng)絡安全建設，將建立自上而下的網(wǎng)絡安全監(jiān)管體系作為重要支撐手段來落實網(wǎng)絡安全管理,。目前行業(yè)網(wǎng)絡安全監(jiān)管在落地性,、同步性和層次性等方面還存在問題。究其根源在于人才缺乏導致的安全能力分布不均衡,。通過論述采用SECaaS模式實現(xiàn)網(wǎng)絡安全監(jiān)管服務化,，將網(wǎng)絡安全問題的驗證,、分析和解決方案設計等能力要求高的工作在云端解決,，以彌補下級單位人才不足的缺陷，從而實現(xiàn)對整個行業(yè)網(wǎng)絡安全短板的補足,，全面提升行業(yè)網(wǎng)絡安全的整體水平,。

發(fā)表于：9/11/2018 2:58:00 PM

智能汽車系統(tǒng)模糊方向控制的分析[通信與網(wǎng)絡][汽車電子]

在5G技術的背景下,對當前智能汽車自動駕駛的方向控制領域進行研究。現(xiàn)有智能車識別算法大多都依賴于中線誤差以控制智能汽車行駛,，一旦應對無中線或者中線難以獲取的道路就束手無策,。針對該現(xiàn)狀，對智能汽車隨動系統(tǒng)進行了魯棒性分析,，在此基礎上提出了具體的模糊方向控制策略,，并通過實驗驗證了該策略的優(yōu)勢。對智能汽車系統(tǒng)的分析,、解決策略和實驗有利于對智能汽車系統(tǒng)進行改進,。

發(fā)表于：9/11/2018 9:58:00 AM

基于物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的NOMA與SWIFT結合的研究[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

提出一種支持物聯(lián)網(wǎng)（IoT）應用的基于mmWave的無線異構系統(tǒng)中應用非正交多路訪問（NOMA）的中繼方案,。該方案利用了低功率中繼部署的特殊性，結合IoT設備的能量收集功能,，推斷中繼協(xié)助下的用戶性能表現(xiàn),。在中繼或IoT設備的協(xié)助下，下行NOMA傳輸由兩個階段組成：(1)基站（BS）通過應用NOMA同時向用戶設備（UE）和所選擇的中繼發(fā)送復合信號,；(2)BS發(fā)送另一個消息給UE 1,，同時向UE 2發(fā)送解碼的消息。仿真結果表明,，所設計的方案可行,、有效。

發(fā)表于：9/11/2018 9:40:00 AM

基于深度學習和半監(jiān)督學習的webshell檢測方法[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

半監(jiān)督學習是一種重要的機器學習方法,，能同時使用有標記樣本和無標記樣本進行學習,。在webshell檢測領域，有標記樣本少,、形式靈活多變,、易混淆，基于特征匹配的方式很難進行準確檢測,。針對標記樣本較少的現(xiàn)狀,，提出一種基于深度學習和半監(jiān)督學習的webshell檢測方法，先使用卡方檢驗和深度學習方法獲取樣本的文本向量,，然后分別使用單分類和增量學習方式訓練,，提高分類性能。使用github公開數(shù)據(jù)集進行訓練和測試,，實驗結果驗證該方法能夠有效改善webshell檢測的漏報率和誤報率,。

發(fā)表于：9/10/2018 5:21:00 PM

發(fā)布區(qū)塊鏈標準應用模型及應用部署技術研究[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

基于塊狀數(shù)據(jù)結構和分布式去中心化邏輯，定義并發(fā)布區(qū)塊鏈標準框架模型,。此模型定義標準數(shù)據(jù)接口,，可擴展的結構化和格式化表達式，及由低至高的數(shù)據(jù)區(qū)塊層,、網(wǎng)絡層,、平臺框架層、應用層,、跨域層共五層,，定義了可支撐任何應用的區(qū)塊鏈環(huán)境。開發(fā)者可依據(jù)模型將應用獨立部署或接入?yún)^(qū)塊鏈網(wǎng)絡,；支持自由定義,、創(chuàng)建、和執(zhí)行智能合約，并按照合約的定義自動執(zhí)行鏈上或鏈下無縫接入的應用系統(tǒng),。模型中的平行鏈,、側鏈和混鏈標準，雙向兼容任何主鏈或行業(yè)鏈,。在防篡改,、開放、完全去中心化及數(shù)據(jù)私密性之間達到完全兼顧,，為行業(yè)提供了部署去中心化應用的區(qū)塊鏈基礎標準,。

發(fā)表于：9/10/2018 3:31:00 PM

?農(nóng)村金融機構亟需建設新一代網(wǎng)絡安全體系[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

鄉(xiāng)村振興的金融需求非常旺盛，農(nóng)村金融服務關系廣大農(nóng)民的切身利益,。要提升農(nóng)村金融服務安全,，當務之急是解決農(nóng)村金融機構安全能力缺失和安全體系建設問題。隨著IT技術的不斷發(fā)展,，網(wǎng)絡安全的形勢也在發(fā)生深刻的變化,，外部威脅越來越嚴重，農(nóng)村金融機構的各個系統(tǒng)受到越來越多的持續(xù)性高級威脅,，相應的安全防護技術也同時發(fā)生變化,，需要轉變由傳統(tǒng)防護到檢測、響應的安全防護思路,。

發(fā)表于：9/10/2018 2:53:00 PM