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基于FPGA+DSP的二维激光位移传感器信号处理系统研究

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基于FPGA+DSP的二维激光位移传感器信号处理系统研究

作者：文帅帅长春理工大学

学位级别：硕士

二维激光位移测量作为非接触式测量的一种,具有测量原理简单、测量精度适中和测量速度快等特点,在工业生产、逆向仿真和航空制造等领域中扮演着越来越重要的作用。随着软件技术的快速发展,为了进一步提高二维激光位移传感器的测量精度... 详细信息

二维激光位移测量作为非接触式测量的一种,具有测量原理简单、测量精度适中和测量速度快等特点,在工业生产、逆向仿真和航空制造等领域中扮演着越来越重要的作用。随着软件技术的快速发展,为了进一步提高二维激光位移传感器的测量精度和测量适用性,人们对此提出了在测量过程中遇到的多种问题的解决算法。伴随着算法复杂度的提升,为满足测量系统的实时性要求,其信号处理系统的处理速度也要相应提高,对此提出了基于FPGA(Field Programmable Gate Array)和DSP(Digital Signa l Processing)架构的信号处理系统。利用FPGA强大的并行计算能力,对光条图像进行图像预处理和光条中心坐标提取,之后DSP处理器负责将光条中心坐标转换为物体Y轴和Z轴位移,最后通过LCD(Liquid Crystal Display)屏幕显示物体轮廓。本论文首先介绍了三角法测量原理,描述了二维激光位移传感器系统模型并直接给出了数学公式,在此基础上设计了系统总体结构并对主要器件型号进行了说明。接着详细介绍了系统的硬件设计,完成了图像采集卡和控制及处理系统的电路设计方案。随后将软件设计划分为两大部分:图像预处理和图像特征处理。图像预处理包括光条图像采集、图像滤波和乒乓缓存操作,在此之前需要实现IIC协议完成图像传感器初始化。图像特征处理包含图像分割、光条中心坐标提取、数据传输、位移计算和物体轮廓显示,主要目的是完成光条中心坐标到物体Y轴和Z轴位移的计算。最后为验证该信号处理系统的可行性,搭建二维激光位移传感器调试平台分别对三棱柱、圆柱和正方体进行了测量,LCD屏幕能够大致正确地显示物体轮廓,说明了该信号处理系统的正确性。

关键词： FPGA DSP 信号处理系统二维激光位移传感器

碳价波动下考虑风险规避的工程机械再制造企业生产决策优化

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系统工程理论与实践 2022年第3期42卷 637-650页

作者：丁军飞陈伟达付帅帅东南大学经济管理学院南京211189

考虑碳价波动的特点,研究了风险规避行为对碳排放依赖型工程机械再制造企业生产决策的影响.首先,分别研究了风险中性情形以及风险规避情形,得到了两种情形下新品和再制造品的最优解,进而分析了风险规避行为对最优生产决策和消费者剩余... 详细信息

考虑碳价波动的特点,研究了风险规避行为对碳排放依赖型工程机械再制造企业生产决策的影响.首先,分别研究了风险中性情形以及风险规避情形,得到了两种情形下新品和再制造品的最优解,进而分析了风险规避行为对最优生产决策和消费者剩余的影响,并基于全生命周期分析法探讨了环境影响.研究发现,风险规避行为既提高了企业实施全部再制造策略的可能性,且在一定条件下也提高了再制造品的产量,但不会改变企业进入再制造市场的阈值;在任何再制造策略下,企业的期望利润和消费者剩余总是随着风险规避程度的提高而降低;经济效益和环境效益的目标总是冲突的.

关键词：碳价波动风险规避工程机械再制造生产决策

基于反应区域控制的电芬顿降解四环素机制研究

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基于反应区域控制的电芬顿降解四环素机制研究

作者：韩帅帅东北石油大学

学位级别：硕士

四环素已成为世界上使用量最大、污染最为严重、对生物体威胁最大的抗生素。然而,由于四环素能抑制细菌等微生物的生长繁殖,所以传统的污水处理技术受到了很大的限制。而电芬顿技术因其操作简单、绿色高效、去除效果好而受到了广泛关注... 详细信息

四环素已成为世界上使用量最大、污染最为严重、对生物体威胁最大的抗生素。然而,由于四环素能抑制细菌等微生物的生长繁殖,所以传统的污水处理技术受到了很大的限制。而电芬顿技术因其操作简单、绿色高效、去除效果好而受到了广泛关注。然而,在电芬顿体系中污染物主要分布于液相主体中,而HO则生成于阴极附近,因此由HO产生的反应活性物质·OH同样主要分布于阴极附近,并且·OH在溶液中的存在寿命极短,无法长距离扩散,寄望于·OH扩散至液相主体降解污染物必然导致自由基大量无效消耗,严重影响污染物降解能效。因此,本研究通过氮掺杂改性活性炭富集污染物,将·OH催化降解四环素的反应区域控制在·OH的产生区,即反应区域控制被提了出来。实现反应区域控制的关键在于阴极材料的吸附性能,活性炭廉价易得,且具有优越的吸附性能,是一种良好的电极材料。此外,氮掺杂改性在改善碳材料吸附性能和二电子氧还原反应(2e-ORR)选择性上表现出优异的效果。因此,本研究首先通过高温活化法成功制备了氮掺杂改性活性炭阴极,通过扫描电子显微镜(SEM)、N吸附-脱附实验和X射线光电子能谱(XPS)对改性前后的活性炭进行表征。通过吸附实验和电化学实验探究了氮掺杂促进活性炭阴极吸附四环素的效果以及提高2e-ORR选择性的能力。最后通过跨尺度模拟揭示了不同氮掺杂类型对活性炭阴极吸附性能和2e-ORR选择性的作用机制。材料表征结果显示,活性炭改性后其表面形貌发生了重大变化,孔体积和比表面积(S)均显著增加,N元素也被成功的引入到了活性炭中。电化学实验表明,NAC-1100/GF阴极的电子转移数更接近于2,意味着其2e-ORR选择性最佳。吸附实验表明,NAC-1000/GF阴极对四环素的吸附效果最佳,达到了35.45%。此外,量子化学和分子动力学模拟显示,吡咯氮和吡啶氮是改性活性炭对四环素吸附能力提高的决定性因素,吡啶氮和石墨氮则在促进2e-ORR选择性上起着至关重要的作用。电芬顿综合实验明确了电芬顿体系的最佳反应条件。在最佳反应条件下,改性阴极对四环素的去除率较改性前明显提高。其中NAC-1000/GF的降解效果最佳,达到了83.07%,这是因为NAC-1000/GF拥有最高的吸附性能和相对较高的2e-ORR选择性。此外,进一步对实验数据进行分析后发现,本研究成功的实现了反应区域控制,且在反应区域控制下,吸附与2e-ORR之间产生了高效协同作用。

关键词：四环素电芬顿氮掺杂活性炭反应区域控制多尺度模拟

推拿联合Maitland关节松动术治疗Ⅱ期冻结肩的临床研究

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推拿联合Maitland关节松动术治疗Ⅱ期冻结肩的临床研究

作者：米帅帅山东中医药大学

学位级别：硕士

目的:运用推拿联合Maitland关节松动术治疗Ⅱ期冻结肩,观察其临床疗效;同时借助肌骨超声等评价方法,获得客观数据支持,为临床治疗Ⅱ期冻结肩提供新的治疗方案。方法:运用随机数字表法,将符合纳入标准的60例Ⅱ期冻结肩患者分为治疗组(推... 详细信息

目的:运用推拿联合Maitland关节松动术治疗Ⅱ期冻结肩,观察其临床疗效;同时借助肌骨超声等评价方法,获得客观数据支持,为临床治疗Ⅱ期冻结肩提供新的治疗方案。方法:运用随机数字表法,将符合纳入标准的60例Ⅱ期冻结肩患者分为治疗组(推拿联合Maitland关节松动术)与对照组(单纯推拿),两组各有30例。给予所有患者4周的治疗,每周治疗3次。在疗程全部结束后,从疼痛评分(VAS)、Constant-Murley(CMS)肩关节功能评分、肩关节肌骨超声等方面进行统计学分析,以评价临床疗效。本次临床研究得到了山东中医药大学附属医院临床伦理委员会的批准。参与本次临床研究的患者,全部来自山东中医药大学附属医院推拿科门诊及病房,时间跨度为2021年12月至2022年09月。所有患者在参与此次临床研究前均被告知了本次研究的目的、治疗方案、注意事项及可能出现的不良反应,并且签署了知情同意书。结果:(1)VAS评分:两组患者治疗前VAS评分比较无统计学差异(P>0.05),治疗后两组的VAS评分均低于治疗前,且治疗组优于对照组(P0.05),治疗后两组CMS评分均增加,且治疗组优于对照组,差异具有统计学意义(P0.05),治疗后治疗组优于对照组(P<0.05);(4)总体疗效评价:治疗组的总有效率为93.33%,高于对照组的83.33%,差异具有统计学意义(P<0.05)。(5)依从性及安全性评价:在课题进行过程中所有患者依从性好,配合度较高,课题开展顺利,同时两组患者在治疗过程中没有出现疼痛加重或其他不良反应。结论:推拿联合Maitland关节松动术治疗Ⅱ期冻结肩疗效确切,在疼痛评分、肩关节功能评分及肌骨超声表现等方面的改善程度均优于单纯推拿组,值得临床推广应用。

关键词： Ⅱ期冻结肩推拿 Maitland关节松动术肌骨超声

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基于神经网络PID的集热控制系统研究

基于神经网络PID的集热控制系统研究

作者：董帅帅吉林建筑大学

学位级别：硕士

“绿色环保”的主题不断登上各大平台的热搜词汇,为了响应我国“绿色环保”的主题,各行各业正在做出改变。在传统的供热领域也需要以此为目标,向绿色、环保和可持续发展转变。太阳能作为一种取之不竭,绿色环保能源已经逐渐走入各个领域... 详细信息

“绿色环保”的主题不断登上各大平台的热搜词汇,为了响应我国“绿色环保”的主题,各行各业正在做出改变。在传统的供热领域也需要以此为目标,向绿色、环保和可持续发展转变。太阳能作为一种取之不竭,绿色环保能源已经逐渐走入各个领域,而将其运用到集热控制系统中,可减少污染排放,节约有限能源,对可持续发展意味深远。本文针对集热控制系统进行研究,围绕控制系统中的换热部分进行数学分析,集热控制系统具有非线性、时滞性、时变性等特点,本文使用公式法进行数学模型的建立。在集热控制系统中,供热温度作为换热器重要的控制对象,以换热器一次侧的水的循环速率为输入,将二次侧的出水口水温作为系统的输出,根据实际测试换热器二次网出水温度和一次网进水质量流量数据,经Cohn--Coon计算得到换热器传递函数参数。本文设计基于神经网络PID算法的控制器,不仅保留了传统PID控制的优点,而且结合神经网络的自适应性等特点,提高和改善集热控制系统的供热温度精度,能耗和稳定性。使用MATLAB神经网络工具箱进行预测,判断算法控制的可行性,再通过MATLAB/Simulink分别对PID、神经网络PID控制器进行设计。仿真结果表明神经网络PID可以提高集热系统对温度的控制精度和对温度的自适应能力,增强系统稳定性。通过对系统的软硬件设计,对系统进行搭建为,用PLC作为系统控制中心,验证2种算法实际的控制效果,比较温度曲线的超调量,调节时间和精度,使用神经网络PID和PID算法,设定值在45℃时,比较换热器二次网出水温度,经实际系统测试具有良好的控制效果,实验结果表明可以实现对供热温度的精准调控,提升稳定性和降低功耗,满足了集热控制系统对温度控制性能的要求。

关键词：集热控制系统神经网络PID 神经网络预测 PLC Simulink仿真

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网联环境下车辆队列跟随控制研究

网联环境下车辆队列跟随控制研究

作者：韩帅帅宁夏大学

学位级别：硕士

随着汽车保有量的不断增加,人们在享受出行便利的同时,也面临着如交通拥堵、事故频发、能耗攀升等诸多问题。在智能驾驶技术与V2V(Vehicleto Vehicle)技术的高速发展下,基于车辆队列行驶的控制技术在缓解上述问题具备潜在优势,并成为广... 详细信息

随着汽车保有量的不断增加,人们在享受出行便利的同时,也面临着如交通拥堵、事故频发、能耗攀升等诸多问题。在智能驾驶技术与V2V(Vehicleto Vehicle)技术的高速发展下,基于车辆队列行驶的控制技术在缓解上述问题具备潜在优势,并成为广大研究人员的研究重点。网联环境下的车辆队列行驶是指队列通过网络实时交换车辆之间的行驶数据,保证车辆稳定安全行驶。队列跟随过程中过大的车间距降低了道路的使用率,增加了车辆变道插入的风险;过低的车间距降低乘车体验,甚至有碰撞风险。基于以上问题,本文提出—种综合间距策略,设计了考虑车辆速度与间距误差的反馈控制器,搭建驾驶员在环的仿真系统,并对其进行了相关研究。首先,对车辆纵向运动过程进行分析,设计车辆的队列运动模型。提出考虑紧急制动间距策略与固定时距策略相结合的综合间距策略。设计输入为速度误差和间距误差的控制器,并进行稳定性证明。基于Simulink搭建队列模型,对提出的综合间距策略进行仿真验证。仿真结果表明,提出的间距策略在保证队列单车稳定性的同时,也能有效维持队列稳定性,具备较好的跟随效果。其次,为考虑车辆动力学特性对间距跟随的影响,选择分层式控制结构,搭建基于车辆逆纵向动力学模型的下层控制器。利用PreScan软件搭建网联环境下的仿真场景,依据Virtual Platoon测试方法,将实车改装的驾驶平台接入仿真场景,并由驾驶员实时控制。最后,对不同行驶工况进行设计与仿真,对队列跟随的稳定性与安全性进行分析。仿真结果表明,提出的综合间距策略兼顾了固定时距策略与紧急制动间距策略的优点,在保证安全的前提下,综合间距策略能保持更低的跟车距离,在各工况下均能保证队列内部的单车稳定性与队列稳定性。

关键词：车辆队列间距控制队列稳定联合仿真平台间距策略

珙桐的分类学、叶片被毛功能与叶片防御策略研究

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珙桐的分类学、叶片被毛功能与叶片防御策略研究

作者：宋帅帅西藏大学

学位级别：硕士

叶片被毛作为叶片表面结构,具有多种功能。叶片被毛在抵御虫食及调节叶片边界层水热交换方面都发挥了作用,同时叶片被毛具有很强的分类学价值。物种的划分是进行生物学研究的重要基础,但对于物种边界的界定一直存在争议。命名物种特征... 详细信息

叶片被毛作为叶片表面结构,具有多种功能。叶片被毛在抵御虫食及调节叶片边界层水热交换方面都发挥了作用,同时叶片被毛具有很强的分类学价值。物种的划分是进行生物学研究的重要基础,但对于物种边界的界定一直存在争议。命名物种特征与可观测物种表型的不匹配可能危及物种保护。目前的范式认为使用多种证据来界定物种比使用单一证据会更准确。昆虫的取食会导致植物(尤其是珍稀濒危植物)更新限制或增补瓶颈,而叶片被毛作为叶片物理防御性状,能显著降低叶片的虫食。因此,了解植物叶片被毛及其与叶片防御策略的关系是非常重要的,尤其是对于珍稀濒危植物而言,虫食与防御策略可能与物种的濒危机制密切相关。对于珍稀濒危植物珙桐(Davidia involucrata)而言,叶片被毛不仅在珙桐的种内分类中扮演者重要的角色,叶片被毛也与珙桐叶片的虫食防御策略密切相关。因此,本研究以我国特有濒危植物旗舰种珙桐为研究对象,在其分布区范围内采集野生珙桐与光叶珙桐(D.involucrata.***.vilmoriniana)的叶片样品。使用扫描电镜比较珙桐和光叶珙桐的叶片被毛密度;对珙桐与光叶珙桐叶片形态进行几何形态学分析(Geometric morphometric analysis,GMMs);进行全基因组重测序,筛选SNP位点,以近缘种喜树(Camptotheca acuminata)基因组数据为外群,构建系统发育树并进行种群遗传结构分析;使用线性回归与冗余分析(Redundancy analysis,RDA)分析珙桐与光叶珙桐叶片被毛的作用及其与环境的关系;测定珙桐与光叶珙桐叶片物理防御相关功能性状,测定叶片次生代谢产物含量,分析叶片应对虫食的物理-化学防御权衡。主要结果如下:(1)光叶珙桐与珙桐应合并为一个种。叶片被毛密度的电镜实验发现,珙桐叶片被毛密度存在中间过渡状态,即由叶片下表皮没有被毛到有少量被毛再到有密集被毛,且多数采样点的珙桐与光叶珙桐处于混生状态。叶片形态的几何形态学分析研究了叶片对称组分和非对称组分,并考虑了叶片存在的异速生长,结果表明,无论是在叶层次还是在树个体层次,通过叶片的形态不能将珙桐与光叶珙桐区分。叶片被毛与叶片形态都无法作为划分珙桐与光叶珙桐的分类学形态特征。对珙桐及光叶珙桐的系统发育分析与种群遗传结构分析结果表明,在同一采样点内,珙桐和光叶珙桐在系统发育上是一个单系群,并不能将两者区分开。叶片下表皮被毛(或者被毛的密度)可能只是个体间的差别,是不同个体对于环境的一种适应。系统发育分析与群体遗传结构分析推断出3个支持度较高的遗传聚类,即四川盆地西部种群、四川盆地东部种群和横断山脉种群。结合形态、分子和群落种群生态学调査的结果,我们认为珙桐不存在光叶珙桐这一变种,分类上,建议将光叶珙桐并入珙桐中。(2)珙桐叶片被毛密度与叶片虫食率显著负相关,即珙桐叶片被毛能帮助叶片抵御植食性昆虫的取食。叶片被毛密度与温度显著正相关,即珙桐叶片被毛能提升珙桐叶片对高温的适应性。叶片被毛密度与环境的相关性分析表明,温度、降雨和土壤营养等环境因子对叶被毛密度都有显著影响。(3)珙桐叶片采取了综合防御特征,而不是物理-化学防御性状权衡。珙桐叶片防御策略介于两种极端策略之间:具有良好物理-化学防御的叶片;或者拥有较差物理-化学防御的叶片。珙桐的这种防御策略验证了“植物逃避/防御连续体假说”。而在珙桐叶片面临虫食压力后,对比完整叶片,虫食叶片产生物理-化学防御策略权衡,珙桐叶片选择提升化学防御强度,削弱物理防御强度。权衡与防御综合征并不相互排斥,珙桐叶片的防御策略在不同研究尺度之间存在物理-化学防御权衡与防御综合征的转换。本文以珙桐为研究对象,以珙桐叶片被毛为贯穿全文的线索,研究珙桐的种内分类、叶片被毛的功能以及叶片对虫食的防御策略与权衡。本研究强调了整合物种概念与综合的分类方法在应对复杂物种分类的作用。同时,为珍稀濒危植物的虫食防御策略带来了新的见解,给植物-植食性昆虫相互作用研究提供案例。

关键词：珙桐几何形态学分析物种划分物理-化学防御权衡叶片被毛

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基于红外热成像技术的车载辅助驾驶系统研究

基于红外热成像技术的车载辅助驾驶系统研究

作者：丁帅帅沈阳理工大学

学位级别：硕士

随着工业化进程持续深入,人们生活水平日益提高,汽车也成为了必备的出行工具,但与此同时带来的交通事故也在逐渐增多。特别是在乡村道路夜间行驶时,由于光线不足等原因极易导致交通事故的产生。课题针对乡村道路夜间车辆行驶问题,基于... 详细信息

随着工业化进程持续深入,人们生活水平日益提高,汽车也成为了必备的出行工具,但与此同时带来的交通事故也在逐渐增多。特别是在乡村道路夜间行驶时,由于光线不足等原因极易导致交通事故的产生。课题针对乡村道路夜间车辆行驶问题,基于红外热成像技术,并利用图像处理与行人检测技术,设计能够初步进行夜间行人识别的车载辅助驾驶系统,帮助司机检测夜间行人目标,减少事故发生率。本课题研究内容如下:首先,针对采集的红外图像噪声问题,通过研究中值滤波与均值滤波算法,提出了一种改进的混合滤波算法,通过设定阈值上下限的方法,将大于阈值上限和小于阈值下限的像素点进行中值滤波处理,用于消除椒盐噪声,阈值上下限之间的像素点进行均值滤波处理,处理高斯噪声。其次提出一种改进的基于箱形图的自适应分段非线性变换图像增强算法。该算法通过对灰度图像像素灰度值进行排序分位,找出集中分布的灰度区间,实现自适应选取分段参数的功能。在灰度集中分布区间的右侧外选取一点作为分段点,并对所有分段点进行三次样条插值,生成一条光滑的非线性曲线,将该非线性曲线函数作为红外图像灰度变换的变换函数,实现非线性灰度变换。再次,采用了一种结合粒子群优化SVM外加NMS优化的红外行人目标检测方法。先将采集的红外行人图像进制作成正负样本的数据集,然后对数据集进行HOG特征提取,再将提取的特征送入粒子群优化的SVM里进行训练并进行难例样本检测,得到分类器后进行NMS优化检测窗口,并对视频序列进行限定区域检测和隔帧检测优化。最后,将基于红外热成像的车载辅助驾驶系统跨平台移植到搭载Ubuntu 16.04的操作系统车载上位机上,实现车载辅助识别功能。本文使用红外摄像头采集的红外图片作为研究素材,针对这些红外素材进行图像滤波、图像增强和红外行人识别。根据所研究的内容提出三点改进之处,一是针对拍摄的红外图像噪声较大,提出改进的混合滤波算法,实现前期的图像降噪功能;二是,针对图像行人目标区域不突出,提出了一种基于箱形图的自适应分段非线性算法,实现自动确定灰度集中区域分段点功能和非线性变换功能,实验结果表明,提出的图像增强算法能够提高图像前景目标的亮度,抑制背景色,使图像过渡平滑,与传统算法相比,能实现自适应非线性变换且获得良好的增强效果;三是针对行人识别中SVM参数不确定性,采用粒子群优化SVM的方法,并通过NMS方法,去除重叠目标检测框,增加检测准确性,通过仿真与实验,得到较好的效果。

关键词：红外图像三次样条插值粒子群优化算法 HOG SVM

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基于深度学习的网络异常检测研究

基于深度学习的网络异常检测研究

作者：贾帅帅沈阳理工大学

学位级别：硕士

网络异常检测作为提高网络安全能力的一种关键技术,受到了研究者的广泛关注,其在网络防护上采用主动防御的策略,对于提高网络异常检测系统的检测性能具有极高的研究价值。同时,由于网络安全影响着人们日常生活的各个领域,开展网络异常... 详细信息

网络异常检测作为提高网络安全能力的一种关键技术,受到了研究者的广泛关注,其在网络防护上采用主动防御的策略,对于提高网络异常检测系统的检测性能具有极高的研究价值。同时,由于网络安全影响着人们日常生活的各个领域,开展网络异常检测的相关研究也具有十分重要的应用价值。因此,构建检测精度高并且检测速度快的网络异常检测模型,成为进一步巩固网络安全屏障的主要问题,于是,重点展开了对网络异常检测技术的深入研究。首先,对网络异常检测系统的一般过程进行概述,并针对网络数据的组成及其数据特性进行分析,重点研究了卷积神经网络和长短时记忆网络两种深度学习算法,并以此为基础构建网络异常检测模型。针对网络数据集中存在的不同类别间样本数量差距大的问题,对数据增强算法开展研究,针对数据量过大且样本特征复杂而导致的检测速度变慢的问题,开展特征选择方法的研究,并给出了用于评估模型检测性能的常用的几个评价指标。其次,从提高网络异常检测模型检测准确率的角度出发,提出了基于数据增强的网络异常检测方法,针对训练集中部分少数类样本数量过少、模型无法有效学习少数类样本特征的问题,通过数据增强方法增加少数类样本的数量,以便模型在训练过程中能够均衡地学习不同类别的样本特征,进而使模型在测试集上获得更好的检测性能,并通过对比实验给出了方法的应用场景。进一步,为解决样本数量增多、特征构成复杂而导致的检测速度变慢的问题,提出了基于特征选择的网络异常检测方法,通过特征选择方法实现对原始数据集的降维操作,数据特征维度的减少使得模型的检测速度得到了有效地提高,通过对比实验发现,本文所提方法有效地减少了模型训练时间并使测试时间大大减少,相比于其他文献中的特征选择方法获得了更高的检测准确率,表明了方法的在网络异常检测过程中的优越性。最后,分别在二分类和多分类任务中进行对比实验,分析了多次实验的实验结果,给出了本文所提方法的优势及存在的问题,明确了今后的工作方向。在与现有方法的对比实验中发现,所提出的方法在网络异常检测过程中具有较高的检测性能,能够满足网络异常检测系统对检测准确率和检测速度的要求,进一步丰富了网络异常检测技术。

关键词：网络异常检测深度学习数据增强特征选择