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隨著移動互聯網應用的不斷普及，移動終端承載了大量的數據交互業(yè)務與應用，移動數據的安全問題日益凸顯?；贑4.5決策樹算法對移動數據進行文本分類檢測，實現惡意代碼分析。傳統(tǒng)的C4.5文本分類模型中，測試屬性選擇未考慮屬性之間的影響，因此提出了一種改進的基于Boosting算法的C4.5決策樹文本分類模型。該模型在衡量被測屬性最優(yōu)弱假設的重要性時，引入Boosting的權重系數，每次迭代計算結束后，自適應調整權重值，在降低特征子集屬性冗余度的同時，提高了分類模型的魯棒性。實驗結果表明，改進的文本分類模型在檢測率和分類準確率上均有一定程度的提高。

無論是對于社會經濟發(fā)展還是對于人們日常生活，人工智能都發(fā)揮著不可替代的作用。自動化的應用是電氣工程行業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要保障。人工智能技術不僅提高了電氣自動化的應用水平，而且在一定程度上推動了我國現代化電氣工程事業(yè)的發(fā)展。與傳統(tǒng)的人工勞動相比，自動化的工程模式在整個歷史發(fā)展進程中有著相當重要的意義。將對人工智能在電氣工程自動化的應用作出具體分析和討論。

在資源受限、多跳的無線傳感器網絡中，節(jié)點分布或網絡拓撲結構不合理，將會產生感知陰影和覆蓋盲區(qū)，嚴重影響數據感知和網絡能效。為此提出一種基于節(jié)點移動的總適應度的遺傳算法，通過節(jié)點的移動對節(jié)點進行分簇和重定位，實現網絡節(jié)點覆蓋度的優(yōu)化和高能效的節(jié)點動態(tài)部署。仿真表明，算法對節(jié)點的重定位優(yōu)化了節(jié)點部署和路由配置，能量在各種不同功能性節(jié)點之間的分配更加合理，在適應度參數保持平衡的情況下，減少了網絡內節(jié)點“重分簇”的次數，最大限度地提高了網絡覆蓋度和生存期。

針對氣象自動觀測網數據傳輸需要，提出了基于北斗衛(wèi)星導航系統(tǒng)的氣象自動觀測數據編碼設計方案。該方案采用北斗短報文通信功能傳輸幀數據，從而實現自動觀測數據的傳輸。采用該方案使得指揮終端能實時接收自動站發(fā)送的觀測數據。采用北斗衛(wèi)星導航系統(tǒng)能實現觀測站點的快速部署和觀測數據的高效獲取。

彈載計算機體積小、接口種類多，給實現高精度AD采集帶來難度。介紹一種基于雙DSP的高精度AD采集系統(tǒng)，利用主從模式雙處理器架構和高精度AD采集芯片AD73360完成對目標信號的采集和實時處理。該方法具有抗干擾能力強、量化噪聲小、分辨率高的優(yōu)點。通過系統(tǒng)聯試等多方驗證，滿足某彈載計算機系統(tǒng)的性能指標要求。

為了實現逐次逼近型模數轉換器(Successive Approximation AnalogtoDigital Converter, SAR ADC)，在MATLAB平臺上使用Simulink 工具，建立SAR ADC的理想模型，主要包括數模轉換器（DAC）、比較器、譯碼器和寄存器模塊。理論分析時鐘抖動、開關非線性、比較器失調、電容失配等非理想因素對系統(tǒng)性能的影響，在理想模型基礎上添加非理想因素，進行MATLAB仿真，通過分析輸出信號頻譜的變化，總結降低非理想因素對系統(tǒng)性能影響的方法，對實際電路設計具有指導意義。

提出了一種基于單片機和PC的燃氣灶安全操作演示系統(tǒng)的實現方案。用單片機仿真燃氣灶的點火和開關控制，配合PC可實現模擬真實場景的燃氣灶安全使用操作訓練。實際測試表明，該方案操作簡易方便且仿真效果好，硬件成本極低，可在公眾消防安全教育中推廣使用。

矩陣鍵盤是人機交互的重要設備。實際應用場景中，用戶通過鍵盤按鍵產生激勵信號，經過驅動電路送到掃描電路，最終傳給處理器電路，從而完成人機交互。在這個過程中，驅動電路負責傳遞信號，驅動電路的設計決定著整個系統(tǒng)能否正常工作。在驅動電路中引入高阻設計后，可以避免多個按鍵同時按下時矩陣鍵盤內部電路發(fā)生短路的情況，能讓整個驅動電路更加可靠。

主要介紹一種微機測控保護裝置中電能參數計量系統(tǒng)的設計方法。該設計采用LPC1788、ATT7022、AD7606為核心處理器件，ATT7022負責對裝置中各項電能參量進行精確計算，LPC1788和AD7606負責裝置保護電氣參量的快速計算，運行保護控制程序，同時讀取ATT7022電能參量計算結果。

基于STC15W204S單片機研究模擬了單總線EEPROM芯片DS2431。SOP8封裝的STC15W204S單片機具有引腳少、價格便宜、不需要外部晶振、內部時鐘從5 MHz~35 MHz可設置的優(yōu)點。DS2431是一款具有1 024 bit的1 Wire EEPROM芯片，它具有4頁×256 bit的存儲空間，64位唯一不可更改的光刻。64位光刻的唯一性使DS2431廣泛應用于硬件電路的加密、硬件電路唯一的ID序列號以及密鑰信息的存儲等。主要介紹了1Wire通信協議、單片機模擬芯片硬件電路、單片機模擬DS2431的程序設計流程、單片機模擬DS2431的64位光刻以及EEPROM。

針對目標在圖像邊界上帶來的檢測誤差，提出了邊界顯著性算法。首先在多尺度下對圖像進行超像素分割，計算邊界差異，估計其邊界顯著性。而后對所有超像素進行模式挖掘，得到顯著性種子，并與邊界顯著性相結合。最后通過顯著性傳播得到最終顯著圖。在三個公開的測試數據集上將本文提出算法與其他18種主流的現有算法進行對比。大量實驗結果表明，所提出的算法在不同數據集上都優(yōu)于目前主流算法。

以環(huán)球旅游之歐洲為主題，通過Photoshop、Flash等軟件對文字、圖片、音視頻進行處理，之后介紹了利用 Director制作數字出版物的整個流程。

為了實現對行車視頻中單幅霧霾圖像的快速去霧，針對現有暗原色先驗去霧方法在局部明亮區(qū)域存在透射率估算過低、算法效率低等問題，提出了一種改進的去霧方法。該方法在處理不同的像素點時，通過設定門限值，使得門限值范圍內的區(qū)域保持原透射率不變，不在門限值范圍內的區(qū)域使用邊界條件限定，結合調整參數重新計算透射率，求出更準確的自適應透射率圖。實驗結果表明，這種方法修正了錯誤估算的透射率，克服了原算法在處理這些區(qū)域時產生的色彩失真，生成了高質量的無霧圖像。

在圖像處理領域中，圖像分割占有舉足輕重的地位。傳統(tǒng)的基于小波變換的圖像分割算法，僅在規(guī)則域內能夠有效地檢測出圖像的邊緣信息。為了在不規(guī)則域內能夠有效地檢測出圖像的邊緣信息，提出一種基于圖小波變換的圖像分割算法。首先，將圖像轉換成圖，在圖域進行研究；然后，利用圖小波變換進行圖像分割。實驗結果表明，與傳統(tǒng)邊緣算法相比，該算法用于圖像分割，不僅能夠有效地檢測出圖像邊緣信息，而且對噪聲具有較好的魯棒性。

在線主題模型基于先時間離散后主題建模的思想，存在文本流切分帶來的模型無法平滑過渡的問題，同時時間片大小的選擇對在線話題的抽取質量影響顯著。提出了一種新的在線短文本流主題演化模型OnlineBTOT。模型在遺傳計算方法上進行了改良，不僅考慮時間片上的總體主題強度對遺傳權重的影響，也將時間片上主題強度的變化納入先驗參數的計算中。同時，為了得到主題強度在時間片上的連續(xù)變化和克服短文本的稀疏性，在單時間片上結合了TOT模型和BTM模型。通過在微博短文本語料上與OLDA模型和OBTM模型的對比實驗，證明OnlineBTOT模型能夠有效地分析在線短文本流的主題演化。

儲能電池的荷電狀態(tài)是電池的重要特性，針對淺層學習算法的不足，提出了深度學習理論與量子遺傳相結合的算法以提高估算結果的正確性。該算法能夠自動從樣本中提取更加抽象、更具表達能力的特征，實現輸入和輸出數據之間的復雜非線性映射；量子遺傳算法自動尋優(yōu)，得到每個RBM輸出估算值的權值。通過對電池SoC訓練樣本和測試樣本的估算，與BP訓練網絡估算結果對比，得出本文所提的DBNQGA算法網絡估計精度更高。

智能冰箱物體識別主要涉及對水果和蔬菜的識別，冰箱中果蔬數量繁多，光照不均，環(huán)境復雜，對此提出了一種用于處理該類識別問題的卷積神經網絡。網絡采用ReLU作為激活函數，它比傳統(tǒng)的Sigmoid函數具有更強的稀疏能力和更大的梯度值，能夠極大地加速網絡收斂。隱含層中引入隨機Dropout，使得某些節(jié)點不工作，減少節(jié)點間的“共同適應”，降低網絡對某一局部特征的過擬合，可減少網絡計算復雜度并有效提升識別率。網絡采用帶動量項的基于梯度下降的反向傳播算法，避免網絡陷入局部極小值，提高識別率。最后通過用Supermarket Produce Dataset數據集模擬冰箱果蔬圖像進行實驗，驗證了本文方法的有效性。

OFDM系統(tǒng)由于子載波數目龐大，具有較大的動態(tài)信號范圍和非常高的峰均功率比（PAPR）,往往造成天線放大器的非線性失真和峰值削波,從而增加系統(tǒng)的誤碼率。較為先進的算法是利用峰值因數PAR對輸入信號進行加權，降低了峰均功率比PAPR，但該算法使得輸入信號大幅衰減，信噪比迅速減小，誤碼率增加?；谏鲜鰡栴}，提出新的，利用AMAPR（信號峰值與天線放大器極大值比）進行幀加權的計算方法，當某一幀最大功率大于放大器的線性區(qū)間，再對該幀實現線性補償方法。逐幀計算加權系數，盡最大可能提高輸入信號的信噪比。通過仿真，驗證了AMAPR幀加權算法能防止峰值削波，改進誤碼率性能，防止信號的大幅度衰減，實現了低成本天線放大器的線性補償。

針對無線傳感網中的節(jié)點定位問題,采用RSSI測距技術測量未知節(jié)點之間的距離,并采用粒子群算法進行優(yōu)化,針對粒子群算法的不足,首先通過引入動態(tài)擾動因子和懲罰函數提高算法的性能,其次采用距離誤差修正和修正定位誤差模型來優(yōu)化節(jié)點定位的效果。通過仿真實驗將所提算法與基本粒子群算法進行比較,結果表明所提算法在算法的收斂性能和定位精度上取得了比較好的效果,提高了節(jié)點的定位效果。

先對RFID系統(tǒng)中的確定性防碰撞算法BS的工作原理進行介紹，同時對基于BS的改進算法原理做分析；然后介紹了QT算法工作原理，并對基于QT算法的改進算法工作原理做了分析；最后結合作者自身的經驗對未來確定性防碰撞算法可以繼續(xù)進行研究的方向給出建議，對確定性防碰撞算法的后續(xù)研究具有一定的參考價值。

現有的跳頻序列，由于綜合性能不均衡，參數無法實時改變，無法直接應用于動態(tài)頻譜抗干擾系統(tǒng)中，因此迫切需要研究一種適用于動態(tài)頻譜抗干擾系統(tǒng)的動態(tài)跳頻序列?；趍偽隨機序列，提出了一種頻率數可根據通信環(huán)境實時變化的跳頻序列。仿真結果表明，與基于固定參數的頻率自適應跳頻序列相比，動態(tài)跳頻序列在均勻性、隨機性、漢明相關性等方面均具有更好的性能。

提出了一種基于計數器原理的調頻信號解調方法，該方法以FPGA為核心，結合放大整形電路、高頻振蕩器電路以及DAC，完成對超聲以及以下頻率的調頻信號解調。該方法通過對信號周期計數，然后用計數值檢索存儲有信號幅度值的存儲器，最后經過DAC得到調制信號。

提出了一種利用壓縮感知原理測量微弱信號的方法，測量信號由偽隨機序列調制，應用改造的測量矩陣，在一次測量基礎上進行二次測量，利用壓縮感知的恢復算法可以精確地確定信號在字典中的位置并且得到其幅度值。仿真實驗證明本文方法可以用于檢測信噪比高于-20 dB的微弱信號，將信號較完整地從噪聲干擾中恢復出來，信號幅度誤差很小。

三支決策是對傳統(tǒng)二支決策的推廣，它在原有的二支決策中增加了不承諾域，避免了直接做出接受決策或拒絕決策所需承擔的風險。但是，從效果上看，不承諾決策和拒絕決策是相同的，不承諾決策同樣需要承擔風險。基于收益最大化原則的轉化方法給出了三支決策中不承諾決策的轉化模型，并且比較了收益最大化原則和轉化代價最小原則在不同情景中決策上的相同和差異，最后通過實例證明了模型的正確性和可行性。

針對目前Proteus仿真軟件在電類專業(yè)課程中應用研究單一的現狀和問題，提出應強調Proteus仿真軟件在電類專業(yè)課程中的相互融合與促進，提升學生對所學相關課程知識的理解和相互貫通，不再局限與某一門課程。在結合理論分析的基礎上，首先用Proteus對模擬電子技術中直流穩(wěn)壓電路進行仿真，然后使用Proteus對數字電子技術中模數轉換電路進行硬件仿真，最后將直流穩(wěn)壓電路和模數轉換電路應用到單片機系統(tǒng)中，使用Proteus軟件進行聯合仿真測試。實踐教學結果表明，這種方法能更好地幫助學生理解和認識所學電類專業(yè)課程，在很大程度上提高了學生對電類專業(yè)課程的興趣和積極性。

大學物理實驗是幾乎所有工科學生在大學階段的必修課，然而目前的物理實驗儀器很多過于陳舊，實驗手段較為落后，跟不上現代化技術發(fā)展水平。FPGA作為新型的可編程器件與原有的物理實驗儀器相結合，可以極大地提升實驗的自動化程度，改善測量精確度，同時還能拓展學生思維，提高學生興趣，為相關專業(yè)學生打下社會實踐基礎。

由于NIOS下自帶的SPI控制器，一旦建立，SPI clock(SCLK)的頻率在使用過程中是不允許被修改的，即SPI的讀取速度是不可改變的，這在很大程度上限制了SD卡的使用性能，因為在卡初始化的時候，SCLK時鐘最大不能超過400 kHz。使用軟件模擬SPI，通過示波器調試時序，并且移植了FATFS文件系統(tǒng)實現SD的存儲管理。最后通過存儲文件測試在不同速度下的存儲時間。

伴隨著物聯網技術的快速發(fā)展，傳感器網絡、無線通信、嵌入式智能設備和大數據在智能家居上的結合正在成為一個不可逆轉的趨勢。針對傳統(tǒng)C/S(Client/Server)架構環(huán)境監(jiān)測數據遠程監(jiān)測困難、系統(tǒng)安裝復雜、系統(tǒng)平臺要求較高、后期維護成本高等缺點，提出了一種基于B/S（Browser/Server）架構的家居環(huán)境無線遠程監(jiān)測方案，設計了一套用于多個環(huán)境參數實時監(jiān)測并通過ZigBee低功耗局域網協議進行無線傳輸的遠程家居環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)。用戶可以從移動端或PC端通過網頁直接查看多個房間內的溫度、濕度、PM2.5濃度、甲醛濃度、CO濃度等空氣狀?態(tài)信息。該系統(tǒng)設計功耗低、成本低、結構簡單、安裝方便。