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基于深度学习的物联网异常检测技术研究

基于深度学习的物联网异常检测技术研究

作者：戴礼娥山东交通学院

学位级别：硕士

随着设备数量的急速增加和网络结构的复杂化,物联网面临严重的安全隐患,尤以网络数据异常和网络入侵最为普遍,这些安全问题会影响系统的性能,甚至破坏整个系统的功能。诸多方法被提出用来识别终端和网络的异常状态和恶意行为,取得了一... 详细信息

随着设备数量的急速增加和网络结构的复杂化,物联网面临严重的安全隐患,尤以网络数据异常和网络入侵最为普遍,这些安全问题会影响系统的性能,甚至破坏整个系统的功能。诸多方法被提出用来识别终端和网络的异常状态和恶意行为,取得了一定效果。但伴随着物联网设备规模和数据的爆发式增长,传统异常检测技术和基于机器学习的方法显现出准确率偏低、误报率较高、效率较低等问题。现有数据集存在不平衡问题,样本分布的不均衡会导致模型训练不充分和泛化能力差。因此,本文针对物联网的特点,基于网络流量数据,综合采用多种深度学习技术设计了异常检测系统,检测物联网中存在的异常行为和恶意攻击。为解决不平衡数据集对模型训练和分类的影响,本文采用K-均值聚类方法筛除多数类样本数据,采用基于生成对抗网络的方法针对性生成少数类样本数据,对现有数据集进行了改进,并通过实验验证了数据集改进策略对分类模型的提升效果。为实现网络流量数据的异常检测和多分类,本文提出了基于深度学习的异常检测模型,并采用注意力机制提取关键特征,提高模型的分类效果。基于残差网络和双向门控循环单元构建了异常检测模型,能够充分利用网络流量数据的空间和时间特征,并进行了模型的改进优化,减少了训练参数同时降低了运算复杂度,提升了模型训练速度和分类效果。在该模型基础上,用分离注意力网络代替残差网络,提升了模型的效果。通过实验验证了本文提出的模型的性能,本文提出的模型能够有效学习关键特征并实现异常的多分类,实验结果表明本文提出的模型具有较好的检测分类效果。

关键词：异常检测深度学习不平衡数据

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王士禛蜀道游记研究

王士禛蜀道游记研究

作者：韦礼诺四川师范大学

学位级别：硕士

喷墨液滴撞击多孔介质表面的铺展渗透特性研究

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喷墨液滴撞击多孔介质表面的铺展渗透特性研究

作者：马依礼西安理工大学

学位级别：硕士

液滴撞击现象常见于人们的生活及工业生产中。在喷墨印刷中,墨滴在墨水腔室的压力下从喷嘴喷出,撞击到承印物表面后不断铺展并在纸张表面多孔结构的作用下向纸张内部渗透,形成印刷记录点。液滴的铺展及渗透是一个复杂的过程,不仅受到液... 详细信息

液滴撞击现象常见于人们的生活及工业生产中。在喷墨印刷中,墨滴在墨水腔室的压力下从喷嘴喷出,撞击到承印物表面后不断铺展并在纸张表面多孔结构的作用下向纸张内部渗透,形成印刷记录点。液滴的铺展及渗透是一个复杂的过程,不仅受到液滴特性的影响,还受到多孔介质属性的影响。本文采用数值仿真与实验研究相结合的方法,研究喷墨印刷液滴撞击多孔介质动态变化过程的铺展与渗透特性。分析单液滴及双液滴撞击多孔介质过程中,流体特性、液滴物性以及多孔介质特性对液滴在多孔介质表面铺展及渗透动态行为的影响规律。研究内容如下:(1)采用流体体积VOF(Volume of Fluid)方法建立单液滴撞击多孔介质的数值模型,对单液滴撞击多孔介质的动态演化进行数值模拟,分析单液滴撞击铺展及渗透过程中的动态行为。研究单液滴撞击多孔介质时,液滴流体特性(粘度、表面张力)、液滴物性(直径、撞击速度)以及多孔介质特性(多孔介质孔隙率、平均颗粒直径、平衡接触角)等影响因素对液滴铺展因子、无量纲渗透深度及液膜厚度的影响规律,获得最大铺展因子及达到最大铺展因子的时间。(2)考虑双液滴撞击的情况,建立双液滴撞击多孔介质的数值模型,对双液滴撞击多孔介质的动态演化进行数值模拟。研究液滴间距、流体特性(粘度、表面张力)、液滴物性(撞击速度)以及多孔介质特性(多孔介质孔隙率、平均颗粒直径、平衡接触角)等影响因素对双液滴融合后的铺展直径、中心渗透深度以及中心液膜厚度的影响规律,获得液滴最大铺展直径及达到最大铺展直径的时间。(3)搭建微液滴撞击多孔介质的实验平台,研究液滴直径、液滴撞击速度及多孔介质颗粒直径对液滴铺展因子的影响规律。表明液滴在多孔表面撞击运动过程中,液滴直径及撞击速度的增大有利于液滴铺展,多孔基底颗粒直径的大小对液滴铺展因子的影响最大。将实验结果与数值模拟结果对比,证明数值模型的有效性。

关键词：喷墨印刷数值仿真多孔介质液滴铺展

BISAP评分联合NLR、Ca2+对HLAP患者病情严重程度和预后的早期预测价值

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BISAP评分联合NLR、Ca2+对HLAP患者病情严重程度和预后的早期预测...

作者：张辅礼承德医学院

学位级别：硕士

目的:探讨急性胰腺炎严重程度床旁指数（Bedside index of severity in acute pancreatitis,BISAP）评分联合中性粒细胞与淋巴细胞比值（Neutrophil to lymphocyte ratio,NLR）、Ca2+对高甘油三酯血症相关的急性胰腺炎（Acute pancreatitis,AP）患者病情严重程度与预后的早期预测价值。方法:回顾性收集2016年1月至2024年1月就诊于承德医学院附属医院急诊科并被确诊为高脂血症性急性胰腺炎（Hyperlipidemic acute pancreatitis,HLAP）的患者186例作为本次研究的对象,收集患者的一般基线资料,包括入院时生命体征、意识状态、年龄、性别、身高、体重、住院时长、既往病史（高血压病、糖尿病）等;收集患者入院24h内的实验室指标（C反应蛋白、血常规、肝功能、肾功能、血脂、电解质、凝血功能）、肺部影像学资料和住院后完善的胰腺增强影像学资料,同时记录患者住院期间发生的不良事件（全身及局部并发症）,并计算得出BISAP评分及中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）。依据亚特兰大严重程度分级标准将患者分为非重症急性胰腺炎（Non-severe acute pancreatitis,Non-SAP）组（n=124）和重症急性胰腺炎（Severe acute pancreatitis,SAP）组（n=62）,比较分析两组间一般基线资料以及重要实验室指标、BISAP评分的差异性;采用Spearman相关性分析NLR、Ca2+与BISAP评分的相关性和程度;以二元Logistic回归分析HLAP患者发生SAP的独立危险因素;采用受试者工作曲线（Receiver operating characteristic curve,ROC）分析各研究指标单独及联合检测对病情严重程度的预测效能。根据是否发生不良预后将患者分为预后良好组（n=137）和预后不良组（n=49）,将组间存在显著差异的指标纳入二元Logistic回归分析其与HLAP患者预后的关系,并绘制ROC曲线分析各指标单独及联合对早期预测HLAP患者发生预后不良的诊断效能。以P长,组间差异具有统计学意义（P0.05）。2 Non-SAP组与SAP组重要实验室指标、BISAP评分的比较与Non-SAP组相比,SAP组患者入院时C反应蛋白、总胆红素、尿素氮、D-二聚体、NLR、BISAP评分水平显著升高,而白蛋白、Ca2+水平显著降低,差异具有可比性（P0.05）。3 NLR、Ca2+与BISAP评分的相关性分析Spearman相关性分析结果显示,NLR与BISAP评分呈现正相关（r=0.452,P长,入院时C反应蛋白、红细胞压积、尿素氮、D-二聚体、血糖、NLR、BISAP评分、白蛋白和Ca2+水平差异具有统计学意义（P0.05）。7 HLAP患者预后不良的独立危险因素分析二元Logi

关键词：高脂血症性急性胰腺炎 BISAP评分中性粒细胞与淋巴细胞比值钙离子病情评估和预后

基于深度学习的大规模三维点云语义分割方法研究

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基于深度学习的大规模三维点云语义分割方法研究

作者：詹礼新南昌大学

学位级别：硕士

在计算机三维视觉领域,对点云数据的理解受到越来越多研究者的关注。点云的语义分析可以帮助人工智能机器感知三维世界,提供了广泛的应用场景。由于海量数据和复杂场景的限制,大规模点云场景下的语义分割任务仍然具有挑战性。本文针对... 详细信息

在计算机三维视觉领域,对点云数据的理解受到越来越多研究者的关注。点云的语义分析可以帮助人工智能机器感知三维世界,提供了广泛的应用场景。由于海量数据和复杂场景的限制,大规模点云场景下的语义分割任务仍然具有挑战性。本文针对大规模点云场景下的语义分割方法进行研究。现有的点云语义分割方法大多存在以下两个问题:问题一是大部分研究都集中在创建复杂的局部几何提取器,而没有考虑点云的稀疏性和大场景下的多尺度问题,导致模型无法有效提取局部特征且影响分割精度;问题二是大多数方法的局部表示没有考虑到点云的旋转形变,而且直接使用最大池化来提取局部特征可能会导致局部信息的丢失以及对关键点的过度依赖。针对问题一中大规模点云场景下的语义分割方法无法有效提取局部特征,本文提出了一种特征仿射残差网络(Feature Affine Residual Network,FA-ResNet),该网络可以从点云域中学习鲁棒的语义信息。首先,本文创建了一种局部关系形状学习模块来学习局部形状关系,从而补充结构信息。其次,本文提出了一种轻量级的特征仿射模块,该模块可以对局部点特征进行自适应调整,以缓解因局部点云的密度与K近邻确定域之间的差异。最后,本文设计了一种残差多层感知器池化模块,该模块可以学习聚合深度特征,以探索更复杂的语义特征,并为语义分割任务提供更好的指导。针对问题二中的大规模点云场景下点云的局部空间表示和特征聚合存在的问题,本文提出了一种用于大规模点云语义分割的神经辐射场卷积(Neural Radiation Field Convolution,NeRFConv)。首先,为了克服部分方法将点云局部空间表示为相对位置,而不考虑点云的旋转特性的问题。本文构造了一种新的局部空间表示法,称为七维的神经辐射场表示法,以表示不受坐标轴旋转影响的局部点云空间。然后,为了不受点云密度变化的影响,本文提出了一种自适应卷积方法来聚合局部点云特征,称为神经辐射场注意力聚合,可以有效聚合并获得更具表征力的局部特征。为了验证方法的有效性和先进性,本文基于深度学习框架Tensor Flow实现了所提出的两个方法,并在公开的点云数据集上进行了大量的实验。结果表明本文所提出的FA-ResNet在复杂的大规模点云场景下能够在捕捉不同尺度的物体局部特征,仅使用简单的残差多层感知器来提取特征,能够有效提取局部特征,比现有方法能实现更好的语义分割效果。同时本文所提出的NeRFConv能不受旋转和密度的影响,减少了局部信息的丢失并且不依赖关键点,十分适用于点云数据;从而比现有方法获得了更高的分割准确性且能减少对不同类型数据集的依赖程度。FA-ResNet和NeRFConv优于现有方法,均已在高质量SCI期刊发表。

关键词：计算机三维视觉大规模点云场景点云语义分割特征仿射残差模块神经辐射场卷积

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基于深度学习雾霾环境下目标识别技术的研究

基于深度学习雾霾环境下目标识别技术的研究

作者：梅礼坤西安工业大学

学位级别：硕士

针对雾霾环境下传统的目标检测算法泛化能力不强、鲁棒性较差以及基于深度学习的方法在目标检测任务中存在识别精度低和漏检率高的问题。提出了一种新的基于深度学习的方法,专门针对雾霾环境下的军事目标的检测任务,旨在从多个维度提升... 详细信息

针对雾霾环境下传统的目标检测算法泛化能力不强、鲁棒性较差以及基于深度学习的方法在目标检测任务中存在识别精度低和漏检率高的问题。提出了一种新的基于深度学习的方法,专门针对雾霾环境下的军事目标的检测任务,旨在从多个维度提升检测算法的性能和适用性。1)基于注意力机制的信息融合模块与聚焦策略(OFMFS-AM),通过模仿人类视觉,加权输入特征实现对关键区域的聚焦,提高模型在复杂场景中的感知和决策能力。其次,多尺度特征级联与优化的卷积策略(MSFC-OCS),在YOLOv5模型中替代传统最大池化,增强小目标检测的准确性。最后,通过Swin Transformer层次化特征图和多尺度融合来实现高效的深度视觉识别,提高了对输入图像的局部和全局特征捕获的能力。2)辅助头(Auxiliary head)结构设计显著增强了训练效果与泛化能力,特别是对于坦克小目标的检测。自适应高级特征融合与多尺度增强网络通过三卷积CSPNet和高效层聚合网络提高特征的表达能力和非线性表达能力。部分卷积(Pconv)在保持输入通道部分不变的情况下,通过仅对输入的一部分应用卷积来提取空间特征,显著降低了CNN模型的计算复杂度。3)浓雾环境下坦克目标识别系统的设计与实现。系统采用Python作为开发语言,利用Py Qt5构建图形用户界面,并基于Pytorch实现深度学习模型。通过实际雾霾场景下的原始数据对原始模型(Origin)和Dehazed-YOLO进行测试验证,改进后的模型精确率从59.8%提高到88.3%,召回率从49.0%提高到90.3%,m AP＿0.5从50.5%提升至93.9%,m AP＿0.5:0.95从23.6%增加到49.1%。不仅减少了误检和漏检的情况,还提高了在不同准确度评价标准下的性能。研究针对雾霾条件下的目标检测问题,通过对关键性能指标的改进优化,不仅在精确度和召回率等方面取得了突破性进展,还大幅度降低了模型对计算资源的需求,为有限资源条件下的精准目标识别提供了高效解决策略。

关键词：雾霾目标识别深度学习图像处理坦克检测模型轻量化

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基于滑模控制的虚拟编组列车追踪控制策略

城市轨道交通研究 2024年第10期27卷 313-317页

作者：范礼乾中铁第四勘察设计院集团有限公司武汉430063

[目的]现有的基于移动闭塞的列车控制系统中,相邻列车之间存在较大的安全裕度,在面对潮汐客流现象时,区段的运输效率同区段的实际运力需求无法匹配。虚拟编组列车能够提高线路的运力,同时能更好地适应不平衡的通勤客流。因此,需研究适... 详细信息

[目的]现有的基于移动闭塞的列车控制系统中,相邻列车之间存在较大的安全裕度,在面对潮汐客流现象时,区段的运输效率同区段的实际运力需求无法匹配。虚拟编组列车能够提高线路的运力,同时能更好地适应不平衡的通勤客流。因此,需研究适用于虚拟编组列车的高精度追踪控制策略。[方法]针对虚拟编组列车运行控制问题,提出了一种基于滑模控制的虚拟编组运行控制策略。建立了列车动力学模型和虚拟编组列车运行控制模型;设计了非奇异终端滑模控制器,并对所设计的控制器进行了仿真测试。[结果及结论]在所提出的虚拟编组控制策略下,虚拟编组列车的位置跟踪误差和速度跟踪误差能够沿滑模面在有限时间内渐近收敛到零。在仿真验证的4列列车中,当首列列车运行状态发生改变时,虚拟编组中的其余列车会在很短的时间内跟踪期望的速度轨迹,验证了所提出的控制策略对虚拟编组列车追踪控制的有效性。

关键词：城市轨道交通虚拟编组列车运行控制滑模控制

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仿生柔性折叠关节驱动器设计及动态特性研究

仿生柔性折叠关节驱动器设计及动态特性研究

作者：苏礼荣杭州电子科技大学

学位级别：硕士

目前,国内外已有的软体机器人普遍存在工作范围小、输出力不足、制造流程繁琐等缺点,且软体机器人在设计时普遍采用较为规则的形状,对于不规则形状软体机器人的设计及其动态特性的研究相对较少。本文将蜘蛛关节的运动方式和驱动原理作... 详细信息

目前,国内外已有的软体机器人普遍存在工作范围小、输出力不足、制造流程繁琐等缺点,且软体机器人在设计时普遍采用较为规则的形状,对于不规则形状软体机器人的设计及其动态特性的研究相对较少。本文将蜘蛛关节的运动方式和驱动原理作为灵感来源,结合多种柔性驱动器的优点,设计并制造了一种新型的柔性折叠关节驱动器,探索了其动态特性,验证了所设计的驱动器具备驱动气压小及输出力矩大的优势。本文的主要工作包括:（1）设计了一种模仿蜘蛛关节的柔性折叠关节驱动器,采用正交实验法与有限元仿真相结合的方式完成了驱动器不同尺寸对驱动器性能的影响实验,得到了驱动器最优尺寸。并详细介绍了驱动器的材料选取和制造方法。（2）结合弹性力学中应力应变状态理论等相关知识,将驱动器的驱动面及间隙侧壁进行数学建模,得到了驱动器关于气压-转角之间的方程;进一步将数学模型与仿真结果进行对比,验证了所建立的数学模型的准确性。（3）完成了驱动器的气压-转角实验,驱动器在5k Pa下达到最大转动角度44°,并完成了驱动器气压-转角-力矩实验,所得的实验结果与数学模型及仿真有着高度重合性,拟合优度在0.99以上。在此基础上,将所设计的驱动器与国内外现有的柔性驱动器进行对比,所设计的驱动器转角密度为8800°/MPa,力密度为0.01652 N/（mm·MPa）,远远大于国内外其他驱动器的转角密度及力密度,表明了所设计的驱动器的优势所在。（4）完成驱动器转角-输出力迟滞实验。详细介绍了不同迟滞模型的特点及优劣,将经典PI模型加以改进,构建了驱动器的迟滞模型,并通过7.5k Pa、12.5k Pa及17.5k Pa的恒定气压下的实验结果验证了迟滞模型的准确性,与经典PI模型相比,改进PI模型的各项评估结果都优于经典PI模型。（5）基于柔性折叠关节驱动器设计并制造了一款三爪机械手,通过对不同体积和不同重量物体的抓取,在12.7k Pa成功无损抓取了1483g的柚子,进一步测试了单个驱动器在重物提升方面的性能,在20k Pa下的恒定气压下最大负载能力在950g左右,验证了所设计的驱动器具备一定的应用场景。

关键词：仿生柔性折叠关节力学模型动态特性迟滞

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甲型流感病毒感染合并急性偏瘫1例

河北医药 2024年第6期46卷 957-960页

作者：许长礼王立生谷奇周文娣南京医科大学康达学院附属阜宁医院江苏省阜宁县224400 徐州医科大学淮安临床学院儿科

目的总结1例甲型流感病毒感染合并急性偏瘫的临床特征及诊治要点,并进行文献复习,提高对该类疾病的认识。方法总结我科收治的1例甲型流感合并急性偏瘫患儿临床特征及诊治经过,并检索文献,对检索到的10例甲型流感并急性偏瘫或脑梗死病例... 详细信息

目的总结1例甲型流感病毒感染合并急性偏瘫的临床特征及诊治要点,并进行文献复习,提高对该类疾病的认识。方法总结我科收治的1例甲型流感合并急性偏瘫患儿临床特征及诊治经过,并检索文献,对检索到的10例甲型流感并急性偏瘫或脑梗死病例及本文收治的1例进行分析。结果国内外共报道11例甲型流感并急性偏瘫或脑梗死病例,7例儿童,4例成人。其中国内4例儿童,3例为病毒性脑炎、1例为甲型流感触发的烟雾病患儿右额叶及半卵圆中心梗死;苏丹1例50岁女性为甲型流感病毒感染引起的右侧大脑中动脉供血区及小脑梗死;澳大利亚1例3岁女童为急性坏死性脑病;韩国1例32岁女性为甲型流感的罕见并发症——静脉梗死;日本4例,1例73岁男性为甲型流感病毒感染并发腔隙性梗死,1例2岁男童为偏侧惊厥-偏瘫-癫痫综合征,1例41岁女性为甲型流感触发的伴皮质下梗死和白质脑病的常染色体显性遗传性脑动脉病患者多发性边缘区梗死,1例2岁女童为甲型流感病毒感染相关的色素失禁证患儿迟发性脑动脉病。结论甲型流感病毒感染并急性偏瘫病因复杂,流感相关性脑病/脑炎、脑血管病等均需考虑,及时完善影像学乃至基因等相关检查,可能有助于准确诊断,有效干预。甲型流感病毒感染可能触发常染色体显性遗传性脑动脉、烟雾病患者的脑梗死,以及色素失禁证患儿的迟发性脑出血,其机制可能是在原有血管病变的基础上,引发了细胞因子风暴,导致组织低灌注、动脉狭窄、闭塞或出血等,有待于进一步的研究阐明。

关键词：甲型流感病毒偏瘫脑梗死烟雾病