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1.
图片、语音、视频等多媒体形式的信息交流在网络通信中占有重要地位,同时也有很多非法信息的传播隐匿于此。隐写分析是甄别隐秘信息是否存在的有效手段,提出了一种通用的基于多尺度残差卷积网络的HEVC视频隐写分析算法。网络主体由残差计算、特征提取和二分类3部分构成,其中在特征提取部分针对性地提出了残差卷积层、多尺度残差卷积模块及隐写分析残差块。实验结果表明:所提算法基于视频像素域分析网络的检测率高达99.75%,比传统的手工提取特征方法具有更大的优势。 相似文献
2.
车载自组织网络(VANET)作为智能交通的重要基础应用,其安全稳定地运行是交通系统乃至社会经济可持续发展的需要。以最大连通度、连通分支平均规模、全局网络效率等参数为脆弱性测度指标,基于复杂网络理论,应用车辆仿真软件(VanetMobiSim)建立了VANET网络拓扑模型,详细研究了在随机攻击和蓄意攻击模式下脆弱性量化指标随节点移除比例的变化关系;通过仿真实验分析了节点密度、信号辐射半径及不同攻击策略对VANET脆弱性的影响。仿真结果表明:VANET在蓄意攻击下比较脆弱,基于节点介数的蓄意攻击效能最强;节点密度、信号辐射半径越小,VANET连通性越差,网络越脆弱。所提方法和结果为VANET拓扑控制优化和网络管理决策提供了理论依据。 相似文献
3.
电子信息设备工作时无意发射的电磁波中包含有用信息,会导致电磁信息泄漏,从而威胁设备的信息安全。现有的电磁信息泄漏检测方法,在复杂现场环境下,难以从具有不确定性的电磁泄漏信号中提取有用信息。面向电磁信息安全问题,开展了电磁信息泄漏检测研究,提出了一种基于深度学习的检测方法。设计了一个适用于电磁泄漏信号的一维卷积神经网络,并结合改进的梯度加权类激活映射方法,在未知电磁信息泄漏特征的前提下,通过深度学习实现电磁信息泄漏特征的智能标定和自动提取,从而解决了现场环境下电磁信息泄漏检测难以提取有用信息的问题。分别通过实测和仿真对比实验,验证了所提方法的有效性。 相似文献
4.
针对长短期记忆(LSTM)网络对于多维数据特征识别和提取上存在不足的问题,在其改进模型嵌套式长短期记忆(NLSTM)网络的基础上,提出了一种基于注意力机制和残差NLSTM网络的剩余使用寿命预测方法。该方法将双层NLSTM网络代替残差块中的主网络,保留捷径连接中的卷积神经网络结构,既能充分提取时序特征又能保证有用数据在网络层中的跳层传递,并融入注意力机制构建多层残差网络,注意力机制的使用能够选择出对预测结果有重要影响的信息,有效提高预测的准确率。在航空发动机退化实验数据集上进行实验分析,结果表明:所述方法能有效建立监测数据与发动机健康状态之间的关系,剩余使用寿命预测误差较未改进残差结构方法平均降低10.8%,比未融入注意力机制方法平均降低18.9%,有效提高了预测精度。 相似文献
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10.
在模块化永磁直线游标电机的初始设计及优化设计中,使用有限元方法(FEM)计算漏磁系数时需要耗费大量的建模和计算时间。针对这一问题,建立该种电机的等效磁网络模型,在建模期间,考虑气隙中的边缘效应,并计算永磁体组与定子齿在不同相对位置时的等效磁导,得到该种电机在一个周期内不同相对位置时的漏磁磁导和漏磁系数的数学解析表达式。采用FEM验证了该数学解析表达式的准确性。研究结果为模块化永磁直线游标电机的设计提供了理论依据。 相似文献