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基于TCN-MDN和概率潮流的电力系统灵活性量化分析方法
1
作者 高天宇 徐天奇 李琰 《现代电子技术》 北大核心 2026年第2期133-141,共9页
高比例可再生能源的接入使电力系统的潮流具有波动性和随机性,也为电力系统的灵活运行带来了挑战。为了应对挑战,首要策略是建立一种灵活性量化和分析方法,用来表征灵活性资源供需平衡与系统运行之间的关系,为此,提出一种基于神经网络... 高比例可再生能源的接入使电力系统的潮流具有波动性和随机性,也为电力系统的灵活运行带来了挑战。为了应对挑战,首要策略是建立一种灵活性量化和分析方法,用来表征灵活性资源供需平衡与系统运行之间的关系,为此,提出一种基于神经网络和概率潮流的电力系统灵活性量化和分析方法。首先,构建神经网络对可再生能源的出力进行多时间尺度的概率预测;其次,引入考虑静态特性的潮流模型,通过系统频率来反映电力系统有功灵活性的供需平衡;然后,改进半不变量法,结合Gram-Charlier级数展开得到系统频率和线路潮流的概率密度函数,以此量化电力系统灵活性;最后,基于修改后的IEEE-30节点系统,通过与蒙特卡洛法对比来验证所提方法的准确性。实验结果表明,所提方法能够在概率框架下量化电力系统的灵活性,具有较高的运算精度和较快的速度。 展开更多
关键词 时序混合密度网络 TCN 概率预测 线性潮流模型 半不变量法 灵活性量化 Gram-Charlier级数
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基于CharacterBERT的恶意URL检测模型
2
作者 王旭 李松朔 +1 位作者 姜久雷 乐德广 《现代电子技术》 北大核心 2026年第5期83-88,96,共7页
传统URL检测方法主要依赖黑名单和启发式规则,在应对新型URL变体时存在局限。随着BERT模型被引入恶意URL检测领域,仍存在词汇表依赖、未登录词处理能力不足、语义细粒度较低等问题。为此,文中提出一种基于CharacterBERT与URL结构特征相... 传统URL检测方法主要依赖黑名单和启发式规则,在应对新型URL变体时存在局限。随着BERT模型被引入恶意URL检测领域,仍存在词汇表依赖、未登录词处理能力不足、语义细粒度较低等问题。为此,文中提出一种基于CharacterBERT与URL结构特征相融合的恶意URL检测模型。该模型采用字符级卷积神经网络(CharacterCNN),摆脱对预定义词汇表的依赖,并通过可变形卷积核提取更精细的语义信息。此外,设计了门控融合网络单元,结合子域名数量、敏感词、URL长度等结构信息来增强恶意URL识别能力。实验结果表明,所提模型在Grambeddings和kaggle_1数据集上均取得了最佳性能,F1值分别达到97.88%和99.83%,展现出卓越的性能,在实际安全场景中具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 CharacterBERT 特征融合 恶意URL检测 网络安全 字符级卷积神经网络 金字塔注意力
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可控多双涡卷忆阻Hopfield神经网络建模及其动力学分析
3
作者 刘嵩 李子涵 +2 位作者 邱达 罗敏 赖强 《电子与信息学报》 北大核心 2026年第1期417-428,共12页
忆阻Hopfield神经网络是一种类脑神经网络,能够产生丰富的动力学行为。该文提出一种新型包含反正切函数序列的忆阻器,将忆阻器耦合至神经网络中,可构建出一类包含电磁辐射与忆阻突触权重的忆阻全连接Hopfield神经网络。理论分析和数值... 忆阻Hopfield神经网络是一种类脑神经网络,能够产生丰富的动力学行为。该文提出一种新型包含反正切函数序列的忆阻器,将忆阻器耦合至神经网络中,可构建出一类包含电磁辐射与忆阻突触权重的忆阻全连接Hopfield神经网络。理论分析和数值仿真结果均表明,该模型可在相空间内生成单向、双向和3向多双涡旋混沌吸引子。进一步研究还发现,通过改变初始条件,发现该模型存在多个具有初始偏移增强特征的多双涡卷混沌吸引子,它们形状相同但位置不同,并且吸引子的数量以及双涡卷的个数均可控。此外改变忆阻突触耦合强度,结合分岔图和Lyapunov指数谱,发现该系统还存在丰富的共存对称吸引子,包括对称的周期吸引子与单涡卷混沌吸引子。最后基于FPGA平台完成了该系统的硬件实现,验证了该系统的物理存在性与可行性。 展开更多
关键词 忆阻Hopfield神经网络 多双涡卷混沌吸引子 初始偏移增强 FPGA硬件实现
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基于图网络和体素的三维目标检测
4
作者 黄伟 金忠 《计算机与数字工程》 2025年第4期980-983,共4页
基于体素的三维目标检测模型在速度和检测精度上要超过基于图的模型,但是在体素化过程中使用平均池化操作会导致细节信息的丢失,从而在一定程度上降低模型的性能。论文使用图网络在体素化过程中显式构造拓扑结构捕获局部点云细节信息来... 基于体素的三维目标检测模型在速度和检测精度上要超过基于图的模型,但是在体素化过程中使用平均池化操作会导致细节信息的丢失,从而在一定程度上降低模型的性能。论文使用图网络在体素化过程中显式构造拓扑结构捕获局部点云细节信息来解决体素化中的信息丢失问题,并通过裁剪体素骨干网络达到速度和检测精度的平衡。提出的方法在公开的三维目标检测数据库KITTI上进行了汽车类别目标的检测实验,取得了84.85%的均值精度(AP)检测结果,超过了一些先进的三维目标检测模型。 展开更多
关键词 三维目标检测 图网络 体素化 特征处理
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基于MIDBO-SVR的网络安全态势评估方法 被引量：3
5
作者 陈秋琼 徐华志 +1 位作者 熊伟男 刘卫丽 《现代电子技术》 北大核心 2025年第5期101-106,共6页
针对当前网络安全态势评估模型收敛速度慢、准确度不高的问题,提出一种多策略融合改进的蜣螂优化(MIDBO)支持向量回归机(SVR)的网络安全态势评估方法。利用混沌精英反向学习策略初始化蜣螂种群,提升种群多样性和质量;采用自适应权重的... 针对当前网络安全态势评估模型收敛速度慢、准确度不高的问题,提出一种多策略融合改进的蜣螂优化(MIDBO)支持向量回归机(SVR)的网络安全态势评估方法。利用混沌精英反向学习策略初始化蜣螂种群,提升种群多样性和质量;采用自适应权重的黄金正弦策略对滚球蜣螂位置进行更新,以平衡局部挖掘能力和全局搜索能力;引入Lévy飞行策略改进偷窃蜣螂位置更新公式,提高算法跳出局部最优能力;借鉴鲸鱼优化位置更新方法改进繁殖、觅食行为,提高算法的收敛速度和寻优精度。通过MIDBO优化SVR,获得最佳核函数参数和惩罚因子,构建MIDBO-SVR网络安全态势评估模型。实验结果表明,MIDBO-SVR评估模型与APSO-SVR、DBO-SVR和SVR评估模型相比,具有更高的分类准确率和运行效率,综合性能最优。 展开更多
关键词 网络安全 态势评估 多策略 DBO 支持向量回归机 自适应权重
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基于改进孤立森林的大规模网络入侵攻击检测研究 被引量：1
6
作者 徐伟 冷静 《现代电子技术》 北大核心 2025年第15期98-102,共5页
针对网络规模较大导致的检测过程性能波动大、潜在攻击行为识别精度较差等问题,文中提出基于改进孤立森林的大规模网络入侵攻击检测方法。构建大规模网络入侵攻击检测框架,采集并预处理大规模网络数据,基于关联的特征选择方法提取大规... 针对网络规模较大导致的检测过程性能波动大、潜在攻击行为识别精度较差等问题,文中提出基于改进孤立森林的大规模网络入侵攻击检测方法。构建大规模网络入侵攻击检测框架,采集并预处理大规模网络数据,基于关联的特征选择方法提取大规模网络流量特征,输送至入侵攻击检测模块。入侵攻击检测模块采用改进孤立森林算法,通过隔离树遍历网络流量特征数据计算特征数据异常得分,准确隔离异常数据点,实现攻击检测。一旦检测出异常点,日志告警模块发送警报,并在规则库中记录相应的规则。实验结果证明,该方法的异常分值计算结果均在0.79~0.99,能够准确识别入侵攻击流量,并且检测准确率均超过99%。 展开更多
关键词 改进孤立森林 大规模网络 入侵攻击 分割点 流量特征 异常得分 特征选择
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大学生短视频成瘾影响因素及其健康损害研究进展 被引量：2
7
作者 代宝 郑怡晴 杨利英 《中国学校卫生》 北大核心 2025年第2期290-294,共5页
短视频应用为大学生群体提供了全新的网络参与模式,但也因此带来了一些值得关注的问题,特别是大学生短视频成瘾现象。文章通过系统分析国内外有关大学生短视频成瘾的研究成果,阐述短视频成瘾的含义、影响因素及其对大学生身心健康造成... 短视频应用为大学生群体提供了全新的网络参与模式,但也因此带来了一些值得关注的问题,特别是大学生短视频成瘾现象。文章通过系统分析国内外有关大学生短视频成瘾的研究成果,阐述短视频成瘾的含义、影响因素及其对大学生身心健康造成的负面影响,从而引起家庭、学校和社会各界对于大学生短视频成瘾问题的重视,并在此基础上帮助大学生群体建立健康的短视频使用习惯、降低短视频成瘾风险。 展开更多
关键词 短视频 行为 成瘾 研究 学生
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面向知识图谱的网络信息自监督强化学习推荐模型 被引量：1
8
作者 封顺 《现代电子技术》 北大核心 2025年第10期142-146,共5页
为深入理解和挖掘用户历史网络交互信息中的行为特征,动态提取用户交互行为变化,实现网络信息个性化推荐,构建了一种基于知识图谱的网络信息自监督强化学习推荐模型。该模型构建了用户网络信息交互行为的知识图谱,清晰地展示用户历史网... 为深入理解和挖掘用户历史网络交互信息中的行为特征,动态提取用户交互行为变化,实现网络信息个性化推荐,构建了一种基于知识图谱的网络信息自监督强化学习推荐模型。该模型构建了用户网络信息交互行为的知识图谱,清晰地展示用户历史网络信息交互行为。通过基于自监督强化学习的特征提取模型,有效捕捉知识图谱中用户行为的动态变化,避免流行度偏差的负面影响,从而提取出历史网络交互信息的特征。基于知识图谱相似度计算,推荐与用户历史交互信息特征相似的网络信息实体,实现精准且个性化的推荐。实验结果验证,所提模型为用户推荐网络电影信息资源后,点击播放转化率达96.83%,网络信息个性化推荐效果明显提升。 展开更多
关键词 知识图谱 网络信息 自监督 强化学习 推荐模型 交互信息 特征提取 相似度计算
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基于对抗性机器学习的网络欺骗攻击模式辨识研究 被引量：1
9
作者 杨鹏 郭思莹 《现代电子技术》 北大核心 2025年第5期86-90,共5页
为精准、自动辨识网络欺骗攻击模式,提升网络传输安全性,提出基于对抗性机器学习的网络欺骗攻击模式辨识方法。该方法提取可描述网络流量的行为模式、分布状况以及流量间相互关系的网络流表特征集,将其输入生成对抗网络中进行训练,构建... 为精准、自动辨识网络欺骗攻击模式,提升网络传输安全性,提出基于对抗性机器学习的网络欺骗攻击模式辨识方法。该方法提取可描述网络流量的行为模式、分布状况以及流量间相互关系的网络流表特征集,将其输入生成对抗网络中进行训练,构建网络欺骗攻击模式辨识模型;生成器在损失函数的指导下生成接近真实样本的数据集,再将其输入判别器中;判别器采用多层结构设计,将各个判别器的输出结果进行整合后获取其平均值作为最后的判断依据,结合权重矩阵对该结果进行投票,输出网络欺骗攻击模式辨识结果。测试结果显示,该方法能够可靠提取网络流表特征,各个网络欺骗攻击类别的平均绝对误差百分比结果均在0.014 0以下,最小结果仅为0.005 8,效果良好。 展开更多
关键词 对抗性机器学习 网络欺骗 攻击模式辨识 生成器 判别器 网络流表特征
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网络使用特征对职业高中学生自杀意念影响的预测模型
10
作者 俞斌 严婧琰 +4 位作者 张立群 肖琛嫦 李芳 郭燕 燕虹 《中国学校卫生》 北大核心 2025年第8期1175-1179,1184,共6页
目的 探究职业高中学生(简称职高生)网络使用特征与自杀意念的关联,为职高生自杀群体精准干预提供参考依据。方法 2023年3月,采用整群随机抽样方法从武汉市、咸宁市3所职业高中抽取1 781名学生为研究对象,采用哥伦比亚-自杀严重程度评... 目的 探究职业高中学生(简称职高生)网络使用特征与自杀意念的关联,为职高生自杀群体精准干预提供参考依据。方法 2023年3月,采用整群随机抽样方法从武汉市、咸宁市3所职业高中抽取1 781名学生为研究对象,采用哥伦比亚-自杀严重程度评价量表、网络成瘾量表分别评估自杀意念和网络成瘾状况。采用LASSO回归模型筛选自杀意念的影响因素,采用梯度增强决策树算法XGBoost构建自杀意念预测模型,评估预测效能,通过计算SHAP值解释每个影响因素的贡献程度。结果 职高生的自杀意念报告率为42.22%,网络成瘾报告率为26.39%。LASSO回归结果显示,年龄、性别、留守经历、父母关系、担任班干部、上网内容为学习、上网时间段(黎明、清晨、深夜)、网络成瘾、抑郁症状均是职高生自杀意念的影响因素(β值分别为-0.05,0.29,0.09,0.27,0.10,-0.01,0.09,0.05,0.24,0.28,0.78,P值均<0.05),预测模型的AUC值为0.75。基于SHAP的可视化结果表明,所有通过多变量分析确定的影响因素对模型预测均有正向贡献(SHAP值均>0),其中抑郁症状、父母关系对自杀意念的影响最大(SHAP值分别为0.77,0.26),贡献度较大的特征值之间共同作用可以提高预测概率。结论 抑郁症状、父母关系、网络成瘾和上网时间段均是职高生自杀意念的重要风险因素,应进行有效干预降低职高生自杀风险。 展开更多
关键词 因特网 自杀 精神卫生 回归分析 学生
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基于工业控制系统的跨域攻击建模与分析
11
作者 张蕾 万金晶 陈平 《现代电子技术》 北大核心 2025年第17期98-103,共6页
电力系统的运行和控制逐渐依赖于智能测控设备、实时通信网络和集成软件系统,在提高系统效率和灵活性的同时,也带来了新的安全隐患,特别是跨域攻击的威胁。文中将系统性地探讨物理信息系统中的跨域攻击形式及其潜在风险,通过收集和分析... 电力系统的运行和控制逐渐依赖于智能测控设备、实时通信网络和集成软件系统,在提高系统效率和灵活性的同时,也带来了新的安全隐患,特别是跨域攻击的威胁。文中将系统性地探讨物理信息系统中的跨域攻击形式及其潜在风险,通过收集和分析历史上发生的跨域攻击事件,建立一个全面的漏洞知识库,针对CPS中各个资产之间的关联关系进行深入分析。通过构建基于攻击模型的跨域攻击机理,揭示潜在的攻击路径和薄弱环节。在技术实现方面,将采用有向攻击图模型,通过深度遍历算法分析可能的攻击路径,并设计一种创新的跨域攻击预测算法,文中研究旨在为工业控制系统安全分析提供一种实用策略,为该领域进一步探讨提供理论支持,增强电力系统的抗风险能力。 展开更多
关键词 工业控制系统 跨域攻击 信息物理系统 风险分析 漏洞知识库 攻击模型
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NAS4CIM:面向忆阻器存算一体芯片的神经网络结构搜索框架
12
作者 李源堃 王泽 +2 位作者 张清天 高滨 吴华强 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第12期4948-4958,共11页
基于忆阻器(RRAM)的存算一体(CIM)芯片被认为是解决卫星任务在轨智能处理过程中功耗受限与效率瓶颈的一条重要出路,在提升深度神经网络推理效率方面展现出巨大潜力。然而面向星上处理任务的复杂性,RRAM-CIM架构需要探索匹配的神经网络... 基于忆阻器(RRAM)的存算一体(CIM)芯片被认为是解决卫星任务在轨智能处理过程中功耗受限与效率瓶颈的一条重要出路,在提升深度神经网络推理效率方面展现出巨大潜力。然而面向星上处理任务的复杂性,RRAM-CIM架构需要探索匹配的神经网络结构来发挥其能效优势。在RRAM-CIM场景下,现有方法在任务性能搜索中多采用基于随机采样的一次性训练,容易导致训练过程不稳定;在硬件性能建模上则常依赖预测器或算子级建模,前者需要高昂的初始成本,后者则忽视了网络整体的硬件表现。为此,该文提出NAS4CIM搜索框架,并引入半解耦式蒸馏增强的梯度系数超网训练方法(DDE-GSCST),有效缓解候选算子间的干扰问题,提高搜索过程的稳定性和鲁棒性。同时,该文采用基于Top-K统计的算子选择策略,在保证任务精度的同时显著优化了硬件性能。在CIFAR-10与ImageNet数据集上的实验表明,该方法在相同硬件架构下较现有方法提升2.2%的最优精度,并降低33.3%的能耗-延迟积(EDP)。此外,基于真实RRAM宏单元的实片测试结果与仿真结果一致,进一步验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 存算一体 忆阻器 神经网络结构搜索 DDE-GSCST 硬件-算法协同
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基于D3QN的目标驱动移动机器人自主导航方法
13
作者 卢赵清 王宏伟 +2 位作者 何丽 司盼召 陈耀华 《电子测量技术》 北大核心 2025年第9期9-18,共10页
在未知或危险环境中(如应急救灾、抢险救援),传统导航方法因无法预先获得先验地图和位置信息,难以实现特定目标的导航。本文提出了一种基于竞争双深度Q网络(D3QN)的目标驱动移动机器人自主导航方法。该方法的跨模态融合模块对不同模态... 在未知或危险环境中(如应急救灾、抢险救援),传统导航方法因无法预先获得先验地图和位置信息,难以实现特定目标的导航。本文提出了一种基于竞争双深度Q网络(D3QN)的目标驱动移动机器人自主导航方法。该方法的跨模态融合模块对不同模态特征动态加权融合,在整合观测数据的同时充分捕捉环境信息,增强了对环境的感知能力。在此基础上,设计了一种通用的目标驱动导航方法,使用YOLOv5识别特定目标(如火焰、烟雾)并获取其位置,用识别出的目标位置替代深度强化学习导航中的预设位置点,实现自主导航至特定目标。仿真实验结果表明,本文方法在导航成功率等指标上具有显著优势,在简单、复杂和动态场景中,成功率分别提高了9%、27%和38%。此外,在简单仿真环境中训练的模型,能够直接部署在复杂的仿真环境和真实场景中,表现出良好的泛化能力。 展开更多
关键词 深度强化学习 D3QN算法 多模态融合 识别与定位 目标驱动导航
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双频带波形选择性超表面吸收器
14
作者 田文梁 邢瑞 +2 位作者 程用志 罗辉 李享成 《电子学报》 北大核心 2025年第10期3504-3513,共10页
针对传统超表面吸波器(MetaSurface Absorber,MSA)单频带工作、难以区分脉冲波(Pulse Wave,PW)与连续波(Continuous Wave,CW)的局限,本文提出了一种基于全波整流非线性电路的双频带MSA设计方案,其基本单元由三层组成,具体包括顶部加载... 针对传统超表面吸波器(MetaSurface Absorber,MSA)单频带工作、难以区分脉冲波(Pulse Wave,PW)与连续波(Continuous Wave,CW)的局限,本文提出了一种基于全波整流非线性电路的双频带MSA设计方案,其基本单元由三层组成,具体包括顶部加载非线性电路的两个相同尺寸的金属方环形谐振器、中间介质层以及底部金属接地面.通过创新性的电容/电感非线性电路组合,并引入额外并联电感调节谐振频点,构建了4种具有双频带波形选择性吸收效果的MSAs实现方法.这些MSAs可在两个独立频带内精准且独立地吸收特定波形(CW或PW).且仅需改变并联电感值即可灵活调整工作频带,显著提升了设计的MSAs的工作灵活性与适配性,有效解决了现有电磁吸波器件在复杂多频谱应用场景中的局限性.为使研究具有普遍性,本文以4种类型中的一种双频带MSA作为重点研究对象,即加载电感式非线性电路和加载并联额外电感的电容式非线性电路,重点研究其波形选择特性.首先,通过电磁-电路联合仿真深入探讨了该双频带MSA对不同功率CW与PW的选择性吸收性能,明确功率阈值(−5 dBm)对二极管整流功能及阻抗匹配的关键影响.其次,研究了双频带MSA在不同脉冲宽度下对PW选择性,验证其与电路时间常数的匹配关系.再次,本文对双频带MSA在斜入射横电(Transverse Electric,TE)极化波与横磁(Transverse Magnetic,TM)极化波的波形选择性吸收性能的影响进行了详细分析,证实该MSA具备宽角度稳定性.最后,本文系统地阐述了集总电路元件参数(RC、C、RL、L)对不同波形入射波选择性吸收性能的影响.本文提出的双频带波形选择性MSA,凭借其灵活的频带可调性、稳定的极化与角度适应性,为解决多频带通信中的“脉冲杂波滤除”“频段间干扰抑制”问题提供了有效的技术路径,在天线设计、无线通信信号优化及电磁兼容防护领域具有重要的理论价值与潜在应用前景. 展开更多
关键词 超表面吸收器(MSA) 波形选择性 双频带 连续波(CW) 脉冲波(PW)
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基于深度学习算法的网络传输数据智能检测研究
15
作者 赵健 《现代电子技术》 北大核心 2025年第23期118-122,共5页
在大规模、高复杂度的网络环境下,数据传输受到噪声、多径效应等因素干扰,导致网络传输数据质量下降,从而降低检测性能。对此,文中提出基于深度学习算法的网络传输数据智能检测方法。首先,基于高斯噪声、掩码及Dropout构造网络传输数据... 在大规模、高复杂度的网络环境下,数据传输受到噪声、多径效应等因素干扰,导致网络传输数据质量下降,从而降低检测性能。对此,文中提出基于深度学习算法的网络传输数据智能检测方法。首先,基于高斯噪声、掩码及Dropout构造网络传输数据视图,以增强网络传输数据;然后,将增强后的网络传输数据输入至深度变分自编码器,对网络传输数据实施编码与解码转换,以降低高复杂度网络传输数据维度;最后,设置网络传输数据降维结果作为长短期记忆网络的输入,通过学习网络传输数据时间序列的相关性,智能检测网络传输数据。实验结果表明,该方法能够精准检测网络传输数据中的乱序数据、缺失数据、攻击数据等异常网络传输数据。 展开更多
关键词 深度学习算法 网络传输数据 智能检测 视图构建 自编码器 解码转换
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大学生网络疑病症研究进展
16
作者 代宝 杨利英 郑怡晴 《中国学校卫生》 北大核心 2025年第4期604-608,共5页
网络疑病症是互联网时代一种新型的心理健康问题,可对大学生的身心健康和日常行为活动产生重要影响。文章对国内外相关文献进行系统综述,总结归纳出大学生网络疑病症的概念、测量工具、流行情况、影响因素、影响后果及干预策略,并对未... 网络疑病症是互联网时代一种新型的心理健康问题,可对大学生的身心健康和日常行为活动产生重要影响。文章对国内外相关文献进行系统综述,总结归纳出大学生网络疑病症的概念、测量工具、流行情况、影响因素、影响后果及干预策略,并对未来研究进行展望,以期为后续开展大学生网络疑病症的研究和干预工作提供理论参考,进而促进大学生的身心健康发展。 展开更多
关键词 因特网 疑病症 精神卫生 学生
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基于XGBoost算法的电力虚假数据注入攻击残差检测 被引量：1
17
作者 翟千惠 朱萌 +2 位作者 俞阳 何玮 康雨萌 《电子设计工程》 2025年第1期109-112,117,共5页
电力系统中的负载波动、电压失调等不确定性因素会影响电力虚假数据注入攻击残差检测的准确性,导致电力虚假数据注入攻击电力系统,产生电力系统误判或失控现象,为此设计基于XGBoost算法的电力虚假数据注入攻击残差检测方法。根据XGBoos... 电力系统中的负载波动、电压失调等不确定性因素会影响电力虚假数据注入攻击残差检测的准确性,导致电力虚假数据注入攻击电力系统,产生电力系统误判或失控现象,为此设计基于XGBoost算法的电力虚假数据注入攻击残差检测方法。根据XGBoost算法原理完成对电力虚假数据的辨识;构造完整的虚假数据集合,通过分析虚假数据注入攻击行为的方式,确定残差检测系数的取值范围,实现基于XGBoost算法的电力虚假数据注入攻击残差检测。实验结果表明,所提方法可以较为准确地检测出虚假数据的实时注入量,从而将检测结果与真实注入量之间的数值差控制在低水平状态,以便实现对电力虚假数据注入攻击行为的有效控制。 展开更多
关键词 XGBoost算法 电力虚假数据 注入攻击 残差检测 耗电量
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基于认知无线电的分步式博弈低轨卫星频谱共享策略研究
18
作者 刘元媛 李伟 +4 位作者 肖鑫 靳若凡 林辉 周平 钟明权 《无线电通信技术》 北大核心 2025年第4期724-732,共9页
研究低轨多星座非同频使用下的动态频谱分配策略,提出认知无线电系统中基于分步式博弈的多低轨卫星空闲频谱动态匹配算法。算法第一层基于高低优先级星座间完全信息动态非合作博弈,以纳什均衡获取增大频谱利用率的共享策略;第二层构建... 研究低轨多星座非同频使用下的动态频谱分配策略,提出认知无线电系统中基于分步式博弈的多低轨卫星空闲频谱动态匹配算法。算法第一层基于高低优先级星座间完全信息动态非合作博弈,以纳什均衡获取增大频谱利用率的共享策略;第二层构建多个低优先级星座需求与高优先级星座空闲频谱间非完全信息双边竞价拍卖博弈模型,结合贪婪算法局部最优解出全局最优的特性,在时域和频域实现了空闲频谱利用率的显著提升。 展开更多
关键词 动态频谱分配策略 认知无线电 博弈论 频谱利用率
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基于改进MobileViT模型的毫米波雷达动态手势识别方法
19
作者 葛志洲 张向群 +2 位作者 申佳文 杜根远 刘锋涛 《太赫兹科学与电子信息学报》 2025年第8期804-815,共12页
利用毫米波雷达进行手势识别具有非接触、检测精确度高、不侵犯用户隐私、环境适应性好等优点,在工业人机交互、智能家居等场景具有广泛的应用。但现有毫米波雷达动态手势识别方法存在模型复杂度高,计算成本大,以及识别准确率低、推理... 利用毫米波雷达进行手势识别具有非接触、检测精确度高、不侵犯用户隐私、环境适应性好等优点,在工业人机交互、智能家居等场景具有广泛的应用。但现有毫米波雷达动态手势识别方法存在模型复杂度高,计算成本大,以及识别准确率低、推理速度慢等问题。为此,本文提出基于改进的轻量级MobileViT网络的手势识别方法,在保持高识别准确度的同时降低计算复杂度,以满足嵌入式设备的部署需求。首先,采集动态手势动作的毫米波雷达回波信息,消除设备噪声和背景干扰后,重组数据为采样点数×脉冲数×帧数三维数据矩阵;利用傅里叶变换生成手势动作的距离-时间图像和多普勒-时间图像,将特征图输入到改进后的MobileViT网络模型中进行特征提取和融合,输出手势动作识别结果。实验结果表明,所构建的MobileViT模型参数空间复杂度降低到0.167 M,计算复杂度为0.253 GFLOPs;该方法在12种手势类型的数据集中进行验证,识别准确率为99.31%,证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 手势识别 人机交互 毫米波雷达 轻量级神经网络
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基于改进粒子群的无线传感网络多节点路由配置优化方法
20
作者 方加娟 李秋月 《电脑与信息技术》 2025年第4期11-15,共5页
为提高无线传感网络多节点路由配置效果,开展基于改进粒子群的无线传感网络多节点路由配置优化方法研究。先设计以骨干节点为核心的多节点地址结构,确保节点间有效通信,然后利用改进粒子群算法,通过动态调整粒子参数并引入局部搜索策略... 为提高无线传感网络多节点路由配置效果,开展基于改进粒子群的无线传感网络多节点路由配置优化方法研究。先设计以骨干节点为核心的多节点地址结构,确保节点间有效通信,然后利用改进粒子群算法,通过动态调整粒子参数并引入局部搜索策略,智能调整节点位置或工作状态,实现能耗最小化与监测范围最大化的平衡,最后针对骨干节点移动性带来的路由失效风险,提出路由修复与优化配置方案。对比实验结果证明,该方法可在节点区域内找到最优路径,在速度提升至500 Mbit/s时,仍能将连通性中断时间有效控制在15.0 ms以下,且在500轮时才开始出现死亡节点,在982轮时节点才全部死亡,延长了网络生命周期,可为无线传感网络的优化提供新思路。 展开更多
关键词 改进粒子群 传感网络 路由配置 多节点 无线
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