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人工噪声辅助下物联网安全通信方法研究
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作者 富雅玲 《长江信息通信》 2025年第2期115-117,共3页
物联网安全通信传统上依赖密码学技术,但面对物理层攻击时保护力度不足。为此,研究提出了人工噪声辅助的安全通信方法。该方法设计预编码矩阵缓解多用户干扰,进行信号预处理,并建立安全通信接收模型。通过引入人工噪声技术,设计权重向... 物联网安全通信传统上依赖密码学技术,但面对物理层攻击时保护力度不足。为此,研究提出了人工噪声辅助的安全通信方法。该方法设计预编码矩阵缓解多用户干扰,进行信号预处理,并建立安全通信接收模型。通过引入人工噪声技术,设计权重向量平衡对合法用户和窃听者的干扰效果,使合法用户利用信道优势恢复信号,确保安全通信。实验表明,该方法在不同信噪比和实验次数下性能卓越,显著提高了传输速率,大幅降低了丢包率,有效提升了物联网通信的安全性和效率。 展开更多
关键词 人工噪声 物联网 安全通信 信号预处理
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非计算机类工科专业C语言课程改革设计探究
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作者 富雅玲 《数字技术与应用》 2024年第8期178-181,共4页
随着经济社会的快速发展,计算机技术对工程领域建设的作用越来越重要。程序设计语言与工程领域的密切结合,不仅为工程领域的发展带来了许多机遇,同时还扩大了建设规模,各工科领域也开始越来越重视计算机程序设计语言。C语言作为一门强... 随着经济社会的快速发展,计算机技术对工程领域建设的作用越来越重要。程序设计语言与工程领域的密切结合,不仅为工程领域的发展带来了许多机遇,同时还扩大了建设规模,各工科领域也开始越来越重视计算机程序设计语言。C语言作为一门强大的程序设计语言,在很多非计算机类的工科专业中已经开始逐渐应用。以土木工程专业为例,提出了一种基于C语言在土木工程领域实际应用的课程设计,通过分析目前C语言课程存在的问题,研究土木工程专业C语言课程改革的必要性,制定了课程设计,提出了课程改革的具体措施。 展开更多
关键词 程序设计语言 C语言课程 计算机技术 工科专业 土木工程专业 课程设计 课程改革 设计探究
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基于时间序列关系的GBRT交通事故预测模型 被引量:9
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作者 杨文忠 张志豪 +4 位作者 吾守尔·斯拉木 温杰彬 富雅玲 王丽花 王婷 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期615-621,共7页
道路交通事故是道路交通安全水平的具体表现。在当前交通事故预测工作中,存在对数据中时间序列关系的挖掘不充分、预测的周期宏观、交通事故相关的影响因素考虑不全等问题。该文提出一种基于时间序列关系的梯度提升回归树(GBRT)交通事... 道路交通事故是道路交通安全水平的具体表现。在当前交通事故预测工作中,存在对数据中时间序列关系的挖掘不充分、预测的周期宏观、交通事故相关的影响因素考虑不全等问题。该文提出一种基于时间序列关系的梯度提升回归树(GBRT)交通事故模型。该模型对英国Leicester的2005-2015年每天的交通事故数、死亡人数、涉事的车辆数进行预测。实验结果显示,引入时间序列关系有助于提升模型预测精度。预测结果为交通管理部门的决策起到参考作用,建模方式为同类型预测问题的建模工作带来了积极的参考意义。 展开更多
关键词 梯度提升回归树 预测 时间序列 交通事故
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基于重点突发词的突发事件检测方法 被引量:1
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作者 富雅玲 杨文忠 +2 位作者 吾守尔·斯拉木 杨蒙蒙 梁凡 《电子技术应用》 2020年第11期82-86,共5页
由于突发事件具有突发性、聚众性、破坏性,针对微博中发布的突发事件,避免由突发事带来一系列社会问题,提出一种结合用户影响力和突发词的突发事件检测方法。为提取大量重点突发词,使用词影响力和词状态两个指标计算词突发值,将大于一... 由于突发事件具有突发性、聚众性、破坏性,针对微博中发布的突发事件,避免由突发事带来一系列社会问题,提出一种结合用户影响力和突发词的突发事件检测方法。为提取大量重点突发词,使用词影响力和词状态两个指标计算词突发值,将大于一定阈值的词作为突发词;采用凝聚层次聚类方法,对突发词集的共现矩阵进行聚类得到热点话题。之后将结果放入训练好的分类器对热点话题进行分类,最终得到突发事件及其类型。使用真实的微博数据对其进行实验,对比使用分类器前后的实验结果,该方法可以有效过滤一般热点话题,提高突发事件检测的准确率。 展开更多
关键词 突发事件 突发词 聚类 分类 事件检测
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基于BP神经网络的车辆换道时间预测 被引量:1
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作者 杨文忠 梁凡 +2 位作者 李东昊 杨蒙蒙 富雅玲 《现代电子技术》 北大核心 2020年第21期85-88,92,共5页
为了减少交通事故,以车联网环境下智能车辆的换道时间为研究对象,提出一种新的提高换道安全性的方法,在换道前对车辆的换道时间进行预测,根据预测的换道时间判断能否安全换道。使用博洛尼亚数据集做测试,通过BP神经网络的学习方式对训... 为了减少交通事故,以车联网环境下智能车辆的换道时间为研究对象,提出一种新的提高换道安全性的方法,在换道前对车辆的换道时间进行预测,根据预测的换道时间判断能否安全换道。使用博洛尼亚数据集做测试,通过BP神经网络的学习方式对训练数据集进行学习,最终得到基于车辆在换道前一时刻沿当前车道的行驶速度(竖直速度),换道前一时刻车辆沿目标车道运行的速度(水平速度)和车辆换道时间的BP神经网络模型,最后使用验证集对建立的模型进行验证。验证结果表明,基于BP神经网络的车辆换道时间预测的准确率良好。在实际生活场景中,只需在车辆上安装车速传感器就可以将建立的模型应用到实际中,因此该模型具有较高的现实意义。 展开更多
关键词 物联网 车联网 交通安全 换道安全 BP神经网络 换道时间
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