摘要:当前,无人机通信系统已广泛应用于低空物流、灾害应急通信以及移动边缘计算等场景。由于无人机网络具有拓扑动态变化快、链路稳定性不足以及资源受限等特点,传统优化方法在复杂环境中的实时决策能力受到一定限制。深度强化学习结合深度神经网络的环境感知能力与强化学习的动态决策机制,可实现无人机通信资源调度、飞行轨迹优化以及协同控制等任务的自主优化。文章围绕深度强化学习在无人机通信中的研究进展,对典型算法、主要应用方向及当前存在的问题进行总结,并重点分析了通信资源优化、移动边缘计算、路径规划、多无人机协同通信以及系统安全等关键应用领域。
摘要:随着全球气候变化与人类活动加剧,水资源短缺与水旱灾害成为可持续发展的刚性约束。传统水文模型因物理机制简化、参数率定困难及非线性捕捉不足,难以满足现代水资源优化配置对高精度与实时性的需求。该研究构建了基于机器学习的“感知—认知—决策—执行”闭环体系,通过数据驱动与物理机制融合重塑配置范式。该体系在洞庭湖、黄河支流及南水北调工程中应用成效显著,在稀疏数据处理与极端事件预警方面表现卓越,预测精度提升超20%,水资源利用效率显著提升。
摘要:在交通流异常事件检测过程中,传统方法通常采用单模态数据进行汇总分类以实现动态检测。然而,在处理过程中,可能出现数据重叠现象,进而导致检测结果不准确。为此,文章提出多模态数据融合弱监督学习的交通流异常事件动态检测。定义异常事件的综合掩码值,以单个掩码为基础进行掩码范围扩展,在扩展区间内完成掩码设置。融合异常掩码设计交通流多模态数据弱监督分类算法,规避数据重叠情况,完成基础检测。在此基础上,以检测结果为参考,采用自适应沙普利加性解释(Shapley Additive exPlanations,SHAP)计算出异常事件模态的贡献度,通过贡献度对比筛选出最佳检测结果。实验结果表明:该方法最终的误检率为1.1%~1.3%。综合性对比显示,该方法显著提高了动态检测的精度,凸显其优越的性能。
摘要:为构建高效且适用于实际工业环境的自动化质检工具,文章基于 PatchCore 异常检测方法,设计并实现了一套工业图像缺陷检测系统。系统采用模块化架构,包含模型管理、图像检测、结果可视化、批量导出与模型评估 5 个核心模块,能够同时支持 MVTec AD 和 VisA 两大公开数据集,并提供单张图像实时检测与多张图像批量处理 2 种工作模式。在可视化方面,系统采用了自适应阈值与形态学处理相结合的绿色轮廓标注方法,避免了传统热力图叠加方式对原图的遮挡,实现缺陷边界的精准定位。测试结果表明,该系统在 MVTec AD 数据集上图像级 AUROC 为 99.1%、像素级 AUROC 为 98.0%,在 VisA 数据集上分别达到 96.6%和 99.2%。整个系统界面友好、部署便捷,可满足工业质检场景对检测精度、实时性与可解释性的综合需求,具备良好的工程应用价值。
摘要:文章针对无线网络异常流量检测识别里特征表达不足以及攻击类型识别精度偏低等问题,研究卷积神经网络-长短期记忆网络(Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory, CNN-LSTM)、自编码器(Autoencoder, AE)和图神经网络(Graph Neural Network, GNN)3类深度学习模型的构建机制,并在3个标准数据集NSL-KDD、CICIDS-2017、UNSW-NB15上开展对比实验。实验结果表明,CNN-LSTM混合架构综合性能达到最优(F1=0.980),AE在无标注场景下具备独特优势,GNN对多节点拓扑异常识别增益显著。针对标签稀缺、对抗鲁棒性不足以及边缘部署受限3项制约因素,文章提出迁移学习、对抗训练与联邦轻量化协同部署的优化路径。
摘要:针对传统物理模型和浅层机器学习方法在复杂机电设备剩余寿命预测中建模难度大、特征提取弱、泛化性不足等问题,文章构建了深度学习驱动的预测体系。研究明确了体系的核心构成与运行机制,设计了典型场景实施流程,并通过对比实验从预测精度、鲁棒性等维度进行验证。验证结果表明,该体系在特征自适应提取和非线性映射方面显著优于传统方法,能有效适应多工况、强非线性运行条件,为智能运维领域的规模化应用提供了理论参考与实践路径。
摘要:跳频隐分集技术近年来被广泛应用于散射通信系统。文章针对双二进制 Turbo 码与 5G NR LDPC 码在跳频隐分集散射通信系统中的性能进行了对比研究,通过仿真评估了其在高斯信道和典型散射信道下的误码率性能,以期为散射通信系统工程实现中信道编码方案的选型与设计提供理论依据与参考。仿真结果表明,双二进制 Turbo 码具有更优的纠错性能,LDPC 码则表现出更好的收敛特性。
摘要:文章针对地空通信在复杂电磁环境下易受干扰、通信可靠性低的突出问题,设计了多层级自适应抗干扰系统。该系统融合认知无线电、波束成形、强化学习与分布式协同感知技术,构建物理层、链路层、网络层跨层抗干扰体系,实现干扰智能识别、信道动态选择与抗干扰策略自适应切换。基于MATLAB/Simulink搭建仿真平台,对该抗干扰系统开展性能测试。测试结果表明,该系统在干扰环境下通信成功率出色,误码率极低,频谱利用率大幅提升,抗干扰性能与通信稳定性显著优化,可为航空地空通信系统抗干扰升级提供技术参考与实现方案。
摘要:基于多层基板堆叠技术,文章利用宽边耦合带状线设计了一款紧凑型宽带平衡-单端式180°混合耦合器,实现了平衡-单端转换、频率选择与同相/反相功率分配的一体化功能集成。其中,平衡-单端反相功分部分由半波长传输线与一对短路馈线耦合构成,平衡-单端同相功分部分由中心线短路的耦合三线与阻抗匹配线构成。根据奇偶模等效电路,文章分别给出了180°混合耦合器中同相与反相传输路径的差模频率响应设计公式。作为验证,文章利用多层堆叠的带状耦合线设计了一款中心频率位于1.66 GHz/1.64 GHz、差模传输响应3-dB带宽分别为84.5%和70.7%的180°混合耦合器,电路尺寸约0.203λg×0.2λg×0.024λg,λg为中心频率处的导波波长。仿真结果表明,该平衡-单端180°混合耦合器的共模抑制水平高于44 dB/28.8 dB。
摘要:针对传统同步通信在弱网、时延波动及高并发场景下易出现阻塞、丢包和重传开销较大的问题,文章提出了一种基于异步机制的移动端与云平台数据通信方案。在移动端引入异步请求队列与本地消息缓存机制,实现数据的削峰缓冲、顺序管理与断点续传;在云端构建消息订阅、并行处理及状态反馈模块,完成消息解耦、任务分发与处理结果回传。通过对系统通信流程与实验结果进行分析可知,该方案能够有效分离通信过程与业务处理过程,显著降低弱网环境下的数据丢失率,提高消息传输效率与到达成功率,并进一步增强了系统的稳定性、可靠性及可扩展性。
摘要:针对目前常州大学自动化专业教学实验设备、场地和时间等条件无法满足学生自主、探究、试错、创意需求,未能达到实践教学效果的问题,文章构建了基于云架构的自动化应用虚拟仿真实验教学平台。该平台与实验课程功能互补,可充分利用时间和空间,解决创新设计型实验中实验受控对象难以搭建、需要灵活设计、实体体积庞大危险等难题,加深学生对理论知识的理解,激发学习兴趣,强化培养学生的工程背景。教学实践结果表明,该平台的虚实结合创新实验教学模式,促进了学生对自动化相关领域知识的综合应用及创新能力的训练,提高了学生的自主学习和分析问题能力,有利于提升人才培养质量和教学效果。
摘要:在数据库系统中,查询重写是提升查询性能的重要手段之一。传统查询重写方法往往依赖人工经验或启发式规则,不仅优化效率低下,而且易陷入局部最优。为解决上述问题,文章提出了一种结合束搜索(Beam Search, BS)与大语言模型(Large Language Model, LLM)的自动重写系统——HybridRewrite。该系统采用束搜索对重写路径进行搜索,并利用机器学习模型预测重写收益,以此筛选潜在收益较高的候选路径。同时,为了控制模型调用成本,系统仅对部分潜在收益较高的候选路径进行LLM重排序。实验结果显示,在基于TPC-H的复杂查询工作负载上,HybridRewrite在重写成功率和执行代价优化方面均优于基线方法,且在端到端开销、模型调用次数及语义等价性之间实现了良好的平衡。
摘要:为构建完整的智慧图书馆生态体系,文章以中国石油大学(北京)图书馆为研究对象,基于 Flask+PyEcharts 技术架构,采用前后端分离模式构建了高校图书馆大数据可视化平台。该平台基于网页,从前端展示、后端数据处理及业务逻辑等层面进行设计与实现,对图书馆多项服务数据进行全方位的收集与精细化整理,实现时间变化、资源供需、读者群体特征等多个关键维度的统计分析,直观展示借阅趋势、资源利用效能、读者兴趣倾向等,突破了传统图书馆服务的时空限制,提升了读者参与感与互动性,实现了读者从被动接受服务到主动探索知识的转变,为实现图书馆智慧服务、资源管理等方面全方位的智慧化升级开拓了新的路径。
摘要: 针对企业内部资产管理中账实不符、流程割裂、责任不清、统计滞后和追溯不足等问题,文章在调研行政、财务、信息化及使用部门需求的基础上,设计并实现了一套面向日常运营的内部资产管理系统。系统采用 B/S 架构,后端基于 SpringBoot,前端采用渐进式(JavaScript 框架,Vue),数据库使用 MySQL,并结合统一编码、状态流转、基于角色的权限控制与日志留痕,实现资产申请、采购、验收入库、领用归还、调拨维修、盘点清查和报废处置等全生命周期管理。结果表明,该系统能够提升台账准确率,缩短盘点周期,降低跨部门沟通成本,并为后续与财务、采购及移动盘点场景集成提供支撑。
摘要:为了解决中小企业在信息管理过程中由于人工操作效率低、数据分散而出现的问题,文章设计并实现了基于 SpringBoot 的企业信息管理系统。系统采用 B/S 结构,编程语言选用 Java,前端基于 Vue.js 框架构建用户界面,数据由 MySQL 数据库进行存储,完成员工、客户、项目和收益全流程的管理。系统分为管理员和员工 2 个角色,可以对数据进行增加、删除、修改和查询,满足企业集中化、规范化管理的需求。经由测试可知,该系统响应时间 ?3 s,能承受 100 人同时操作,可以降低企业的运营成本,提高企业的办理效率,适宜于中小型企业的数字化转型。
摘要:针对湖湘文旅资源在数字化建设过程中存在的数据分散、语义关联薄弱以及知识组织效率不足等问题,文章提出了一种基于多源知识抽取的湖湘文旅知识图谱构建方法。文章结合湖湘地区文化旅游场景特点,将领域先验知识引入双向编码器表示模型(Bidirectional Encoder Representations from Transformers, BERT)训练过程;基于爬虫技术构建湖湘文旅数据集并进行模型的对比实验。实验结果表明,改进模型在多个指标上均优于标准 BERT 模型。
摘要:样本量较大的正常网络数据可能致使数据集出现不平衡状况,进而使模型难以聚焦于异常数据特征,影响检测结果的准确度。为缓解这一问题,文章提出了一种基于改进支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分布式通信网络异常入侵检测方法。文章运用基于密度的空间聚类算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)对海量分布式通信网络流量数据开展聚类分析,挖掘出其中的离群点,初步检测异常网络数据,以降低数据样本不平衡带来的影响;然后,以离群点数据样本作为输入数据,构建基于SVM的网络异常入侵检测模型,并引入判别函数改进其核函数,分类检测出分布式通信网络异常入侵问题。实验结果表明,该方法应用后,表现出较优的受试者工作特征(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲线,AUC值达到0.95,检测准确度较高,能为分布式通信网络的异常入侵管理工作提供可靠支持。
摘要:鉴于通信软件结构复杂、逻辑路径繁多,传统漏洞检测方法存在效率低、覆盖率不足、误报率高等问题,文章开展了基于模糊测试的通信软件漏洞智能检测方法研究,提出“目标点”驱动的细粒度任务划分策略,合理分配测试资源至关键代码区域,并结合路径约束智能求解技术,引导测试穿越深层条件分支,从而实现对通信软件状态空间高效、深入的主动探索。同时,文章设计了一套包含崩溃签名聚类、确定性验证及差分测试的多阶段误报消除机制,有效提升了漏洞报告的可信度。将该方法与基于流量分析及静态分析的2种主流方法进行对比实验,结果表明,该方法在代码覆盖深度、漏洞检出能力与结果精确率方面均具有显著优势,为通信软件的安全保障提供了更有效的自动化检测方案。
摘要:随着信息技术不断优化,网络攻击手段日趋隐蔽化、智能化,传统依赖人工判断的静态防御体系暴露出响应滞后、特征库更新迟缓等结构性问题,难以适配高动态对抗环境。针对日益严峻的网络攻击态势,文章构建了基于生成式AI的主动防御架构。该系统采用分布式部署策略,积极引入大数据自适应决策机制,动态优化响应策略,可有效应对高并发复杂场景。实测结果表明,该系统可显著降低误报率,提高处置时效,具备强泛化性能,为智能化网络安全防护体系演进提供技术支持。
摘要:电力系统为国家关键基础设施,调度数据网是电厂调度生产的专用核心网络,二次安防系统是保障网络安全运行的关键屏障。文章以实际电厂的调度数据网及二次安防系统为研究对象,融合同步数字体系(Synchronous Digital Hierarchy, SDH)/子网连接保护(Subnetwork Connection Protection, SNCP)+边界网关协议(Border Gateway Protocol, BGP)/多协议标签交换虚拟专用网(Multiprotocol Label Switching Virtual Private Network, MPLS VPN)通信传输技术与信息网络安全技术,从多维度制定加固方案,整合专用安全设备搭建“物理+逻辑”双重防护体系,配套制度管理与主动防御技术措施,提升调度数据网通信传输安全水平,强化二次安防系统的纵深防御能力,形成技术、设备、制度兼备的完整安全加固体系。
摘要:机场运控中心虚拟机动态迁移方法主要依据实时的资源利用率进行简单的阈值判断,当源主机的某项资源利用率超过预设阈值时,难以提前掌握负载变化趋势,导致迁移可靠性较差。对此,文章开展基于光纤内核虚拟机(Kernel-based Virtual Machine,KVM)技术的机场运控中心虚拟机动态迁移研究。将虚拟机负载数据分解为趋势、季节以及随机项,采用自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average model,ARIMA)对趋势项进行建模,通过自回归等参数捕捉时间依赖性,生成未来负载预测值。通过实时采集备选主机的硬件资源状态以及光纤链路质量,结合虚拟机当前的负载特征构建多维度评估模型,从而实现迁移目标主机的筛选,借助光纤KVM的硬件级直连特性确保迁移过程中的低延迟。在选定主机上执行迁移,并采用动态脏页率预测算法对预拷贝轮数进行调整,根据虚拟机优先级以及剩余迁移时间动态分配带宽。在实验中,对提出的方法进行了迁移可靠性的检验。最终的测试结果表明,文章采用提出的方法进行虚拟机迁移后,迁移回滚率降至0.01,具备较为理想的迁移效果。
摘要:输电线路绝缘子缺陷的及时发现对电网安全至关重要,但传统人工巡检面临作业环境恶劣、范围广泛、人员风险高、效率低下等困难。文章借助无人机采集绝缘子图像,并结合深度学习技术达成缺陷的自动识别,构建了一个样本库,其中包含“破损”“闪络损伤”“完好”以及“绝缘子串”4类共计1400张样本,运用亮度调整、对比度提高等5种提高策略,将样本扩充至8400张训练样本。采用YOLOv8目标检测算法开展实验,结果显示YOLOv8在小尺寸裂纹以及弱对比污染区域的识别上有优势。基于此开发的可视化系统实现了缺陷的实时检测、定位以及预警,切实减轻了人工巡检的负担,提升了缺陷检出率,为电力系统智能化运维提供了可推广的技术方案,对保障电网安全稳定运行有重要意义。
摘要:随着铁路智能化、高速化发展,列车控制、调度指挥、高清监控等业务对骨干通信传输网带宽容量、传输时延、可靠性与灵活性提出严苛要求。传统网络如同步数字体系(Synchronous Digital Hierarchy, SDH)、波分复用(Wavelength Division Multiplexing, WDM)等存在带宽不足、调度僵化、业务适配差、运维低效等瓶颈,难以适配铁路新一代通信业务承载需求。光传送网(Optical Transport Network, OTN)技术融合SDH的电层调度与WDM的光层扩容优势,具备大容量、大颗粒交叉、多业务透明承载、电信级保护与完善操作维护管理(Operation Administration and Maintenance, OAM)能力,成为铁路骨干传输网改造升级的核心技术。文章分析了铁路骨干通信传输网的现状与痛点,阐述了OTN的技术原理与核心优势,从网络架构、业务承载、保护机制、运维管理4方面构建铁路OTN骨干网改造方案,以期为铁路骨干传输网提质增效、支撑智能铁路建设提供技术参考。
摘要:常规方法难以实现离散观测向连续物理场的精准映射,导致预测预警能力不足。文章针对水文水资源监测面临传感器分布稀疏、多源数据异构的协同困难,提出了一种基于数字孪生的水文水资源集成式监测技术。构建物理流域与虚拟镜像的高保真映射机制后,该技术通过时空配准、水文一致性校正与集合卡尔曼滤波实现多源异构数据的实时汇聚与同化,将离散观测转化为时空连续、物理一致的数字孪生输入场;采用倾斜摄影与LiDAR融合构建高精度数字表面模型,结合粒子流线追踪与动态水位面提取,实现水文过程的高保真可视化;建立偏差驱动的模型校正机制与多情景动态推演方法,通过虚实交互实现预测预警闭环。实验结果表明:在典型流域历史洪水事件验证中,数字孪生系统预测水位与实际水位误差为0.01 m,洪峰到达时间预测与实际一致;在63次预警事件中,预警准确率达100%,验证了该方法在水文过程动态仿真与极端事件预警中的高精度与可靠性。
摘要:油气行业数字化转型持续深入,跨区域、多专业、全流程协同勘探开发已成为行业主要模式。传统模式下分散粗放的软件许可管控方式,已经难以适应行业发展的步伐。针对专业软件许可管控这一行业难题,文章对基于许可网关的集中管控技术、基于业务优先级的智能调度技术、全维度动态监控与计量分析技术三大技术体系进行系统研究,构建了适配油气行业组织架构与业务场景的许可管控平台,为油气企业实现专业软件许可资产的安全高效管控提供可落地的技术方案和实践路径。
摘要:水文流量监测常面临复杂流态条件,空-地多源异构数据在时空基准上存在时空错位,单一数据源信息维度片面,流量反演畸变显著,导致流量监测结果精准度不足。为此,文章提出了基于无人机多源测流数据融合的水文流量自动监测方法,通过构建监测断面统一时空基准体系,采用坐标归化与时序对齐策略,实现地形点云、流速场与水位线3类数据在空间位姿与时间相位上的高精度协同匹配,消除时空错位带来的系统误差;将时空匹配后的3类数据输入基于观测方差的加权融合机制,抑制单一数据源的异常值干扰,完成断面尺度下多源特征的表征,确保融合后的高程、流速与水位信息在空间上具有一致性;以融合数据集为输入,定量反演过流面积与平均流速等核心水文参数,并将反演结果耦合双重流量计算优化策略,通过曼宁公式与断面流速积分法的交叉验证与加权修正,进一步提升流量输出的鲁棒性。实验结果表明,该方法与声学多普勒流速剖面仪(Acoustic Doppler Current Profiler,ADCP)实测值吻合良好,相对误差稳定控制在3%以内,验证了该方法在复杂水文工况下的高精度。
摘要:人工智能素养是教育强国建设的关键,探究应用型高校大学生人工智能素养的培育对创新人才培养有重要意义。文章基于“物理-事理-人理”(Wuli-Shili-Renli,WSR)理论,对应用型高校大学生人工智能素养培育进行系统性分析,剖析大学生人工智能素养培育面临的现实问题,进而提出具有针对性与可操作性的系统性培育策略,以期为推动创新人才培养提供参考。
摘要:“机器人控制器与程序设计”是机器人工程专业的核心课程,具有较强的理论性、实践性与综合性。针对传统教学模式中存在的理论与实践脱节、学生学习主动性不足以及工程思维培养效果不明显等问题,文章基于Kolb经验学习圈理论,构建了基于“反思学习”的项目式教学(Project-Based Learning, PBL)模式。该教学模式以“行动前反思—行动中反思—行动后反思”为主线,通过预习规划、项目实施、阶段反思与成果评价等环节,形成教学闭环,实现理论知识、工程实践与能力培养的有机融合。教学实践结果表明,该模式能够有效提升学生的逻辑思维能力、工程实践能力、问题分析能力以及职业素养,对应用型本科机器人工程专业课程教学改革具有一定的参考价值。
摘要:为深入落实立德树人根本任务,探索人工智能生成内容(Artificial Intelligence Generated Content, AIGC)赋能下的专业课程育人的创新路径,文章以“面向对象程序设计”课程为例,构建“一核引领、双驱赋能、三元协同、四维贯通”的“1234”数智化课程育人框架。该框架以立德树人为核心导向,坚持价值与能力双轮驱动,通过教学空间、知识建构与学习生态三元协同,贯通目标重塑、内容重构、过程优化与评价革新四大维度,实现知识传授、能力培养与价值引领的同频共振。教学实践结果表明,该模式有效促进了价值引领、专业知识传授与数智素养培育的深度融合,显著提升了学生的工程伦理意识、计算思维与课程学习成效,为AIGC时代高校专业课程育人提供了可复制、可推广的实践范式。
摘要:在新工科建设的大背景下,传统的实验教学存在着辅导响应滞后、指导同质化、教学资源孤岛化、过程评价数据缺失等问题。文章构建了“人类教师(Human Intelligence, HI)+智能教师(Artificial Intelligence, AI)”双师协同实验教学模式,设计了“软件工具开发包(Software Development Kit, SDK)+学科插件”的技术架构与第一级(Level 1, L1)/第二级(Level 2, L2)分级响应策略,实现了实验教学过程的智能化伴随与循证评价,使学生从“Copy-Code”变为“Ask-Think-Code”,为新工科实验教学提供可复制的实践方案。