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异烟肼-苯甲酸/对氨基苯甲酸共晶的量子化学及相平衡热力学研究

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异烟肼-苯甲酸/对氨基苯甲酸共晶的量子化学及相平衡热力学研究

作者：刘丰恺扬州大学

学位级别：硕士

基于注意力机制的循环生成对抗网络在入侵检测中的应用研究

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基于注意力机制的循环生成对抗网络在入侵检测中的应用研究

作者：郭航恺南昌大学

学位级别：硕士

现今得益于互联网的快速发展,社会已然进入一个高度信息化的时代,网络已经渗透进生活的方方面面。其中,入侵检测系统在网络防御过程中发挥着关键作用,其具备实时检测、识别漏洞、跟踪检测等优点。但现存的入侵检测领域数据集存在数据更... 详细信息

现今得益于互联网的快速发展,社会已然进入一个高度信息化的时代,网络已经渗透进生活的方方面面。其中,入侵检测系统在网络防御过程中发挥着关键作用,其具备实时检测、识别漏洞、跟踪检测等优点。但现存的入侵检测领域数据集存在数据更新缓慢、一些入侵类别数据样本少、正常数据集与异常数据集分布不平衡的问题。数据不平衡会对分类器产生较大的影响,它会倾向于大多数类型的正常数据。因此可以尝试对原始数据集进行数据增强,研究在数据层面的调整对入侵检测系统分类器的性能的影响。本文首先针入侵检测领域标准数据集存在不平衡的问题,研究了常用的数据扩充方法,由于传统的人工采样方法存在以下缺点:时间开销大、欠采样、过采样问题。本文尝试通过在数据层面使用改进后的Cycle-GAN进行数据生成。将高维数据转为图数据作为Cycle-GAN的输入,再将空间注意力机制引入Cycle-GAN的生成器,保留数据流量的特征,并对关键特征信息的抽取,采用无监督学习优化原始数据集的分布。其次,研究了深度学习方法在入侵检测领域的应用,针对模型结构单一的问题,本文提出了一种基于全局注意力和残差结构的分类网络,将预处理得到的图数据作为模型的输入,经过串联通道注意力和空间注意力得到的全局注意力对输入特征分配权重,最后模型输出使用softmax函数分类。最后在标准入侵检测数据集CIC-IDS2017、NSL-KDD上使用本文方法进行评估,本文提出的数据增强方法能有效提升分类效果,在MLP模型下,CICIDS2017数据集的F1值从0.8167提升到0.9493,NSL-KDD数据集的F1值从0.6093提升到0.6924。同时在分类模型结构改善方面,本文所提到的分类方法在综合性能的表现较优,与传统ANN方法相比CIC-IDS2017数据集的F1值从0.4375提升到0.9786,NSL-KDD数据集的F1值从0.6326提升到0.8443。

关键词：入侵检测样本数据生成 Cycle-GAN 注意力机制

基于UML-NuSMV的并发系统建模与验证

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华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第2期52卷 90-95页

作者：马占有郭昊李召恺李健祥北方民族大学计算机科学与工程学院宁夏银川750030

为解决直接建立系统NuSMV(符号模型检测器)模型的困难,提出一种从UML(统一建模语言)模型转换到NuSMV模型的方法,实现了UML与NuSMV结合的形式化验证.首先,使用UML中的视图对系统进行描述,建立系统的UML模型;然后,设计转换规则并给出转换... 详细信息

为解决直接建立系统NuSMV(符号模型检测器)模型的困难,提出一种从UML(统一建模语言)模型转换到NuSMV模型的方法,实现了UML与NuSMV结合的形式化验证.首先,使用UML中的视图对系统进行描述,建立系统的UML模型;然后,设计转换规则并给出转换算法,实现从UML模型到NuSMV模型的自动转换;最后,使用计算树逻辑对系统的属性进行描述,并通过NuSMV完成对系统的形式化验证.以一个双按键并发电梯系统为例,说明了基于UML-NuSMV的并发系统建模与验证过程.

关键词：模型检测统一建模语言模型转换并发系统符号模型检测器

环境反向散射通信系统隐蔽通信容量分析与优化

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环境反向散射通信系统隐蔽通信容量分析与优化

作者：范恺电子科技大学

学位级别：硕士

基于偏振PT对称选模的单/多波长单纵模布里渊光纤激光器研究

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基于偏振PT对称选模的单/多波长单纵模布里渊光纤激光器研究

作者：江恺中北大学

学位级别：硕士

血清细胞外囊泡miR-148a-3p表达水平与心脏手术后急性肾损伤的相关性分析

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血清细胞外囊泡miR-148a-3p表达水平与心脏手术后急性肾损伤的相...

作者：陈思恺南方医科大学

学位级别：硕士

面向智能硬件的模数时钟域混合调节延迟锁相环研究与设计

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面向智能硬件的模数时钟域混合调节延迟锁相环研究与设计

作者：晏恺重庆理工大学

学位级别：硕士

随着人工智能技术的迅速发展,智能硬件已经成为各行业中不可或缺的核心技术和基础设施。从智能手机到物联网设备,从工业自动化到智能交通,智能硬件的应用无处不在,正在不断地改变着我们的生活和工作方式。在智能硬件的内部结构中,常见... 详细信息

随着人工智能技术的迅速发展,智能硬件已经成为各行业中不可或缺的核心技术和基础设施。从智能手机到物联网设备,从工业自动化到智能交通,智能硬件的应用无处不在,正在不断地改变着我们的生活和工作方式。在智能硬件的内部结构中,常见的设计包括高速混合传输芯片,这些芯片同时集成了模拟电路和数字电路。然而,由于模拟域和数字域之间的混合特性,容易出现相互干扰的问题,如模拟信号串扰、时钟抖动、功耗增加和时序不稳定等。因此,在混合芯片的设计过程中,必须适当的调节模拟和数字时钟域相位,保证数据在跨模数时钟域传输的时候能正确传输。在这种情况下,延迟锁相环(DLL)作为调节模拟域和数字域时钟的关键组件变得尤为重要和必不可少。本文设计了一种模数混合延迟锁相环控制电路,包括相位量化器、延迟线、占空比调节电路和控制模块。其中,相位量化器包括高速XOR门、低通滤波器和闪存式模数转换器(flash ADC)。高速XOR门单元和低通滤波共同工作,用于将数字域和模拟域的相位关系转化为电压信号,flash ADC将电压电平量化为数字信号传输给控制模块。延迟线包括粗略延迟线和精细延迟线,用于缩短调控范围比和调节步骤。占空比调节电路保证经过DLL输出的时钟稳定。延迟线控制模块由有限状态机(Finite State Machine,FSM)、两个上下移位计数器、保护带和两个温度计译码器组成,通过flash ADC返回的相位差去实时调整延迟线的延迟量,FSM状态机实时追踪和保持高速混合传输芯片中模拟与数字时钟域之间的精确相位关系。最后基于12nm Fin FET工艺对该模数混合延迟锁相环控制电路进行了设计与验证,完成了逻辑综合与形式验证等相关工作,得到了初步的面积、功耗以及时序报告。该模数混合延迟锁相环控制电路在10GHz下,调整精度达到ps级,占空比偏差小于0.1%,能自动跟踪外部环境变化,使其在各种工作环境下均满足设计需求,尤其适用于高速高精度混合传输芯片。

关键词：延迟锁相环模数混合高速高性能时序调节

基于不变风险最小化的高比例分布式光伏配电网拓扑异常检测

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电力自动化设备 2024年

作者：赵健曹子恺高源李梁上海电力大学电气工程学院

高比例分布式光伏接入配电网后，其出力波动导致终端用户功率数据偏移，不满足机器学习中数据独立同分布的要求，导致基于学习的拓扑异常检测方法收敛慢、精度低。为此，提出一种基于不变风险最小化的高比例分布式光伏配电网拓扑异常检... 详细信息

高比例分布式光伏接入配电网后，其出力波动导致终端用户功率数据偏移，不满足机器学习中数据独立同分布的要求，导致基于学习的拓扑异常检测方法收敛慢、精度低。为此，提出一种基于不变风险最小化的高比例分布式光伏配电网拓扑异常检测方法。首先，基于自适应在线深度学习构建配电网数据潮流（DF）模型，利用用户和配电变压器侧的历史量测数据反映量测点有限的配电网中各电气量间的潮流映射关系；其次，基于不变风险最小化（IRM）方法建立改进后的IRM-DF模型，降低高比例分布式光伏接入产生的数据分布偏移对原有数据潮流模型的影响，提升模型的准确性；然后，利用IRM-DF模型代替配电网的节点网络方程，输出各节点关联性矩阵，并利用孤立森林算法筛选出矩阵中的异常点，确定异常拓扑位置；最后，以仿真的低压配电网为例验证了所提方法的准确性和有效性。

关键词：分布式光伏配电网不变风险最小化自适应深度学习数据潮流模型

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BOTDR系统中受激现象的研究及应用

BOTDR系统中受激现象的研究及应用

作者：陈映恺南京信息工程大学

学位级别：硕士