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NB-IoT环境下基于区块链技术的智慧停车诱导系统信任评估研究
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作者 黄宇达 张矿伟 +1 位作者 赵红专 李学威 《科学技术创新》 2025年第2期72-77,共6页
为解决智慧停车诱导系统中停车场、车辆、RSU设备之间存在的信息交互不可信及交易不可靠等问题,提出了一种基于区块链技术的信任评估机制。首先,通过对比各种通信方案优缺点,选择窄带物联网作为网络环境,搭建基于区块链技术的智慧停车... 为解决智慧停车诱导系统中停车场、车辆、RSU设备之间存在的信息交互不可信及交易不可靠等问题,提出了一种基于区块链技术的信任评估机制。首先,通过对比各种通信方案优缺点,选择窄带物联网作为网络环境,搭建基于区块链技术的智慧停车诱导系统整体框架。其次,基于物联网节点行为考虑选择数据分组转发量、传输数据分组的重复率以及传输数据传输时延作为信任评估指标,引入分段线性函数,建立有等级划分的信任评估模型,结合智能合约形成可靠的交易凭证。最后,对基于区块链技术的停车信息交互过程进行优化,保证了信息交互的安全性。本文为智慧停车诱导系统的信任评估机制研究提供可靠理论基础。 展开更多
关键词 NB-IoT 智慧停车 区块链 信任评估 节点行为 交易凭证
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NB-IoT环境下智慧停车诱导系统停车位选择及诱导方案研究
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作者 黄宇达 张矿伟 +1 位作者 赵红专 李学威 《科学技术创新》 2025年第1期222-228,共7页
随着城市化进程的不断加速与机动车数量的持续增长,停车难如今已成为城市可持续健康发展的一个亟待解决的问题。传统停车管理方式效率低下,无法满足现代城市实际停车需求。基于NB-IoT的智慧停车诱导系统通过集成物联网、大数据、云计算... 随着城市化进程的不断加速与机动车数量的持续增长,停车难如今已成为城市可持续健康发展的一个亟待解决的问题。传统停车管理方式效率低下,无法满足现代城市实际停车需求。基于NB-IoT的智慧停车诱导系统通过集成物联网、大数据、云计算和人工智能等现代信息技术,实现了对停车资源的智能化管理和优化配置。本文讨论了NB-IoT技术在智慧停车诱导系统中的应用,并提出一套完整的技术解决方案,并对其进行了相关实证研究和分析。研究结果表明,该系统能够有效提高停车效率,改善用户体验,缓解交通压力,并为未来城市发展与规划提供了价值参考依据。 展开更多
关键词 NB-IoT技术 智慧停车诱导系统 系统架构 车位选择算法 导航定位 停车资源管理
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基于水云模型的农田地表土壤水分监测研究
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作者 王晓菲 《无线互联科技》 2024年第10期37-39,共3页
目前,农田地表土壤水分监测方法存在操作复杂、监测范围受限的问题。对此,文章提出了一种基于水云模型的农田地表土壤水分监测方法。首先,文章将土壤样本的投影值与土壤的含量分级表进行对照,判定土壤的基础属性;然后,通过离心法计算不... 目前,农田地表土壤水分监测方法存在操作复杂、监测范围受限的问题。对此,文章提出了一种基于水云模型的农田地表土壤水分监测方法。首先,文章将土壤样本的投影值与土壤的含量分级表进行对照,判定土壤的基础属性;然后,通过离心法计算不同吸力下的土壤含水率,确定土壤体积含水量和土壤水势的关系;最后,根据土壤水分的空间分布特征的分析结果,采用水云模型对农田地表土壤中的水分状况进行监测。实验结果表明,实验组在4种深度下土壤水分含量的监测精度均高于95%,说明文章方法监测性能较好。 展开更多
关键词 水云模型 农田地表 土壤水分监测 多数据协同
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基于虚拟现实的虚拟航海场景优化系统 被引量:1
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作者 刘若华 张鹏伟 《舰船科学技术》 北大核心 2021年第20期85-87,共3页
船舶操作复杂程度的增加,对虚拟航海场景提出了更高的要求,常规虚拟航海场景设计系统存在着加载时间过长,显示效果较差的缺陷,无法满足现今船员训练的需求,提出基于虚拟现实的虚拟航海场景优化系统设计研究。设计系统硬件包括视景机优... 船舶操作复杂程度的增加,对虚拟航海场景提出了更高的要求,常规虚拟航海场景设计系统存在着加载时间过长,显示效果较差的缺陷,无法满足现今船员训练的需求,提出基于虚拟现实的虚拟航海场景优化系统设计研究。设计系统硬件包括视景机优化单元、虚拟控制设备选取单元与虚拟现实装置电路结构优化单元;软件包括图像加速绘制模块、航海场景加载速度优化模块与航海场景显示效果优化模块。通过上述硬件单元与软件模块的设计,实现了虚拟航海场景优化系统的运行。实验数据显示:应用设计系统后,缩短了场景加载时间,减小了场景文件大小,表明设计系统应用性能较好。 展开更多
关键词 虚拟现实 航海场景 优化 虚拟展示 加载速度 显示效果
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引入细节约束因子的半耦合字典学习超分辨率重构模型
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作者 黄宇达 王迤冉 牛四杰 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2021年第3期59-64,共6页
为了提升单幅图像的超分辨率重构细节,提出了一种基于细节保持的超分辨率重构方法。针对半耦合字典学习超分辨率算法细节保持不够高的缺陷,采用细节约束因子与半耦合字典交替学习策略。在重构阶段,利用图像水平方向与垂直方向的梯度构... 为了提升单幅图像的超分辨率重构细节,提出了一种基于细节保持的超分辨率重构方法。针对半耦合字典学习超分辨率算法细节保持不够高的缺陷,采用细节约束因子与半耦合字典交替学习策略。在重构阶段,利用图像水平方向与垂直方向的梯度构建细节约束因子,并引入到半耦合字典学习框架,进一步提高重构精度。为了改进细节约束因子在重构过程中的贡献度,采用边界差异的拉普拉斯分布实现参数的自适应选择。相比于半耦合字典学习超分辨率算法,该方法在峰值信噪比方面平均提升1.5%。实验结果表明,该方法在主观和客观评价标准下均取得了较好的重构效果,提升了超分辨率重构质量。 展开更多
关键词 超分辨率 半耦合字典学习 细节约束因子 拉普拉斯分布
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基于V2X环境下考虑多因素的信控交叉口车路协同优化
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作者 黄宇达 李学威 +1 位作者 赵红专 王迤冉 《科学技术创新》 2022年第8期75-79,共5页
针对信号交叉口区域车辆间无法及时传递信息导致车辆通过交叉口区域存在一定的危险,通过V2X技术实现单一车辆动态引导和多车协同优化是缓解交通拥堵、提高通行效率的有效途径。本文主要围绕基于V2X环境下信号交叉口车路协同进行研究,通... 针对信号交叉口区域车辆间无法及时传递信息导致车辆通过交叉口区域存在一定的危险,通过V2X技术实现单一车辆动态引导和多车协同优化是缓解交通拥堵、提高通行效率的有效途径。本文主要围绕基于V2X环境下信号交叉口车路协同进行研究,通过概率神经网络筛选人车路对车辆安全行驶的影响因素,定义影响级别,由智能信号灯向云端传输数据,VANET访问云端获得相位数据,构建基于V2X环境下灯车路三态互联模型。通过比功率法定量估计车辆尾气排放,以尾气排放最低和交叉口延误最低为目标函数建立基于膜计算的多目标优化模型,并改善行人通过交叉口专用相位时间,提高信号交叉口的通行能力,降低信号交叉口的安全风险,提高驾驶人舒适性。 展开更多
关键词 交通组织优化 V2X技术 信号交叉口 三态互联
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智慧校园一体化数据中心网络路由配置优化 被引量:2
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作者 何翠萍 《长江信息通信》 2023年第4期163-165,168,共4页
常规网络路由配置优化方法均易受到网络链路能耗的影响,导致网络丢包率较大。因此,文章提出智慧校园一体化数据中心网络路由配置优化的方法。根据校园数据网络的特点,构建路由配置模型,通过设计网络数据传输目标函数,计算路由配置模型... 常规网络路由配置优化方法均易受到网络链路能耗的影响,导致网络丢包率较大。因此,文章提出智慧校园一体化数据中心网络路由配置优化的方法。根据校园数据网络的特点,构建路由配置模型,通过设计网络数据传输目标函数,计算路由配置模型的链路能耗并识别网络关键点,基于此,采用决策树算法通过设计学习机关键参数实现网络路由配置的优化。实验结果表明,文章设计的优化方法能够大幅度降低网络数据丢包率,可有效保证网络的服务质量,优化能力与可靠性较高。 展开更多
关键词 智慧校园 一体化 数据中心 网络路由配置 优化方法
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大数据背景下恶意软件分析与检测算法的论述
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作者 张矿伟 周杰 张少杰 《山西电子技术》 2021年第6期63-65,共3页
大数据背景下恶意软件已成为互联网发展和国防信息系统的重要安全威胁,虽然当前云平台大数据安全检验算法种类繁多,但是普遍存在的问题在于安全检测效率不高,浪费较多的时间。基于此下文将提出大数据背景下恶意软件分析与安全检测算法,... 大数据背景下恶意软件已成为互联网发展和国防信息系统的重要安全威胁,虽然当前云平台大数据安全检验算法种类繁多,但是普遍存在的问题在于安全检测效率不高,浪费较多的时间。基于此下文将提出大数据背景下恶意软件分析与安全检测算法,并且通过具体的实验分析论述了该方法的优势所在。通过以上研究,探索启发式的恶意软件分析及检测新方法、新思路,为研发更加高效的反病毒软件提供理论指导和工程参考,希望能够被推广和采纳。 展开更多
关键词 大数据 恶意软件 动态分析 安全检测
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基于多尺度残差时间卷积网络的物联网入侵检测模型
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作者 刘丽伟 赵红超 +1 位作者 李学威 孙滨 《电信科学》 2025年第4期164-175,共12页
入侵检测可主动鉴别物联网流量攻击,它是维护物联网安全的重要措施。为此,提出基于多尺度残差时间卷积网络的入侵检测模型(multiscale residual temporal convolutional networks-based intrusion detection model,MRID)。MRID采用多尺... 入侵检测可主动鉴别物联网流量攻击,它是维护物联网安全的重要措施。为此,提出基于多尺度残差时间卷积网络的入侵检测模型(multiscale residual temporal convolutional networks-based intrusion detection model,MRID)。MRID采用多尺度残差时间卷积模块,以增强网络学习时空的表征能力。同时,MRID采用了一个改进的流量注意力机制,帮助模型在学习过程中更关注重要特征。MRID可便捷应用于基于雾层的物联网架构中,以提供高效的实时入侵检测。利用数据集CICIDS2017和CSE-CIC-IDS2018验证MRID的性能。性能分析表明,MRID提高了入侵检测的效率,并在保持计算效率的同时,增强了模型的鲁棒性。 展开更多
关键词 物联网 入侵检测模型 时间卷积网络 多尺度残差 注意力机制
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