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认知无线电中基于SOM神经网络的恶意用户判别方法
本发明公开了一种认知无线电中基于自组织映射神经网络的恶意用户判别方法,本发明利用自组织映射(简称SOM)神经网络学习输入能量矩阵的分布特征,并根据学习结果对输入量进行有效的分类。首先引入“可疑度”的概念,其大小根据每次训练后每种类别所包含的次级用户的个数进行分配。为了消除传统的SOM神经网络的缺陷,本发明进一步提出了“平均可疑度”的概念。具体步骤包括:获得能量矩阵,利用SOM神经网络算法对能量矩阵进行训练得到分类矩阵,计算每个次级用户的“可疑度”,构造索引矩阵并重复训练过程,并将每次得到的“可疑度”取平均值,即“平均可疑度”,并利用“平均可疑度”对次级用户进行分类,识别出恶意用户或是正常用户。
东南大学 2021-04-11
基于共变正交和神经网络的网络流量预测技术
可以量产/n该项目公开了一种基于共变正交和神经网络的网络流量预测方法,该方法首先确定神经网络参数,再利用神经网络参数进行网络流量计算。基于共变正交原理的流量预测方法可以有效的预测网络中的流量变化趋势,但对流量数值的精度预测上还有较大差距;基于神经网络的流量预测方法由于其无法准确描述网络流量的特性,因此在预测流量的变化趋势上效果一般,但在流量数值的精度预测上比较有效。该发明将这两种流量预测方法有机的结合起来,设计了一种
华中科技大学 2021-01-12
基于神经网络模型BP算法的嵌入式矿压检测方法
本发明公开了一种基于神经网络模型 BP 算法的嵌入式矿压检测方法法,首先根据根据待检测区域的地域情况,采用多个振弦式压力传感器进行测量;然后 ARM7 处理器根据系统任务个数建立相应的进程;最后在建立的任务中打开定时器,输出一个固定在某一频率范围内的脉冲,经过驱动激振电路,产生一个能对振弦式压力传感器内部振弦起振的信号,同时使用 ARM7处理器对振弦式压力传感器返回的脉冲信号进行频率测量,计算得到压力值,最后,利用温度传感器采集振弦周围区域的温度,采用 BP 算法建立神经网络模型,利用神经网络模型对得到的各组压力数据及采集的温度数据进行学习,并根据神经网络模型找出压力随温度的变化规律,对振弦式传感器进行温度补偿。
安徽理工大学 2021-04-13
自主神经再平衡防治心律失常的调控策略与临床转化
本项目致力于将“心脏自主神经调控防治心律失常”的创新理念和技术成果进行全球范围内的推广,已在全国40 余家大型三甲医院进行项目成果推广应用,在急性心肌梗死患者中减少了恶性心律失常和心肌损伤的发生,缩短了住院天数和降低了住院费用。 一、项目分类 重大科学前沿创新 二、技术分析 心律失常是最常见的心血管疾病之一,据统计,约80%的心源性猝死与恶性心律失常相关,严重威胁国民健康。项目组长期致力于自主神经调控防治心律失常的创新转化研究,在国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划、中央“万人计划”等项目资助下,取得了系列理论创新和技术突破: 1)构建了自主神经再平衡的理论体系,并阐明心律失常的关键神经机制; 2)研发了系列自主神经调控策略防治心律失常; 3)研发无创迷走神经调控系统,进行自主神经调控防治恶性心律失常的临床转化。 相关成果主要发表在Circulation(IF 39.918)、 J Am Coll Cardiol(IF 27.203 )、Advanced functional materials(IF 19.924,封面论文)、Nano Energy(IF 19.096,2篇)、 Basic Res Cardiol (IF 17.165)、Cardiovascular Research(IF 13.081)等国际知名期刊,并被Cell、JAMA、Nat Rev Drug Discov、Nat Rev Cardiol等学术期刊引用3100余次。研究成果获2018年湖北省科技进步一等奖,连续两年获美国心脏病学会(ACC)中国原创研究一等奖,被《中华心律失常学》杂志评为当年心律失常领域全球十大研究进展之一。
武汉大学 2022-08-15
一种基于 RBF 神经网络的电缆接头导线温度预测方法
本发明涉及一种基于 RBF 神经网络的电缆接头导线温度预测方法。本发明主要分以下 4 个步骤:1) 样本数据采集:实时测量与电缆接头导线温度有联系的关联因素(环境湿度、环境温度、护套温度、接 头处绝缘层温度、触头温度和各种表皮温度);2)网络训练:首先对 1)采集的数据进行预处理,划分 训练数据和预测数据,然后设置各种参数,创建网络,最后进行数据预测;本发明将神经网络技术应用 到电缆接头导线温度预测中,对电缆接头导线温度在线实时监测与故障分析有较好的作用。 
武汉大学 2021-04-13
XM-213男性躯干骨附主要动脉和神经分布模型
XM-213男性躯干骨附主要动脉和神经分布   XM-213男性躯干骨附主要动脉和神经分布模型由男性半身骨架及血管神经附透明亚克力躯壳串制而成一个整体,固定在底板上,显示颅骨与脑,躯干骨与胸、腹、盆腔内脏器官毗邻的位置和关系,可以让学生通过透明体表了解血管、神经在躯干的形态、分布及位置关系。 尺寸:高95cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
一种光伏光热一体化装置
本发明公开了一种光伏光热一体化装置,包括光伏模块、温控箱、预热水储水箱和太阳能热水器;其中,光伏模块包括光伏电池和水流通道,水流通道的进水口与外界自来水管路连通,水流通道的出水口连通温控箱,温控箱通过虹吸管与预热水储水箱连通;预热水储水箱底部设有冷水进口和冷水出口,预热水储水箱冷水出口通过出水管路与太阳能热水器连通,预热水储水箱冷水入口连通外界自来水管路;太阳能热水器底部安装有热水出水管道。本发明光伏光热一体化装置利用自来水冷却光伏电池,一方面提高了光伏电池的发电效率,另一方面也有效回收利用了光伏电池的热能,将升温的冷却水储存,使用时通入太阳能热水器,利用了废热,减少了加热时间,实现了节能。
东南大学 2021-04-11
高效率的分布式智能光伏云技术
太阳能光伏发电绿色无污染,而且我国太阳能资源丰富,水平面总辐射约 1680 吉瓦(1 吉瓦=1000 兆瓦=109瓦),大部分可以用于太阳能光伏发电。随着光伏材料以及相关技术的发展,光伏发电成本已经大幅度降低,光伏能源作为一种新型清洁能源在我国的应用规模迅速增长。光伏发电已经跨越了示范应用阶段,进入了大规模推广的阶 段。近年来,光伏发电产业规模迅速增长。截止到 2015 年 6 月底,中国光伏发电累计装机容量达到了 35.78 吉瓦,其中光伏电站 30.07吉瓦,分布式光伏 5.71 吉瓦。根据美国 IHS 咨询公司预计,2015 年全球光伏装机量增长 16%~25%,达到 53-57 吉瓦之间。
南开大学 2021-02-01
高效率的分布式智能光伏云技术
太阳能光伏发电绿色无污染,而且我国太阳能资源丰富,水平面 总辐射约 1680 吉瓦(1 吉瓦=1000 兆瓦=109 瓦),大部分可以用于太 阳能光伏发电。随着光伏材料以及相关技术的发展,光伏发电成本已 经大幅度降低,光伏能源作为一种新型清洁能源在我国的应用规模迅 速增长。光伏发电已经跨越了示范应用阶段,进入了大规模推广的阶 段。近年来,光伏发电产业规模迅速增长。截止到 2015 年 6 月底, 中国光伏发电累计装机容量达到了 35.78 吉瓦,其中光伏电站 30.07 吉瓦,分布式光伏 5.71 吉瓦。根据美国 IHS 咨询公司预计,2015 年 全球光伏装机量增长 16%~25%,达到 53-57 吉瓦之间。 项目特色和创新之处: 分布式光伏系统便于实施,是受到各级政府鼓励的分布式电源模 式,但是由于在设计、管理和评价机制等方面的制约,特别是过高的 后期维护费用,使其推广过程遇到一些障碍。高效率的分布式光伏云 基于物联网技术,对电站中光伏组件的输出性能进行实时的监测,并 对形成的运行数据进行实时的大数据分析,从而获得电站运行的性能 评价指标,以及可能影响电站性能的因素,并给出进行电站性能优化 的建议,提高电站产出。由于采用了高可靠性的无线数据采集技术, 可进行无人化的值守和远程监控,大大降低运维费用。 相比国内产品,具有通信速率高、系统可靠稳定等优势,达到国 际先进水平。本项目方案综合成本低,有利于增加光伏电站的透明度。 与国外同类产品相比,成本只有其 1/4 左右,具有很强的市场竞争力。 组件级的光伏电站数据采集模块。每块太阳能组件对应一个电压监测模块,方阵中每个组串串联电流监测模块都通过本地通讯链路将 数据上报至数据中继模块,将数据通过电站路由器上传至云数据服务 器,传输过程中进行了数据加密,保证数据的可靠性和安全性,所有 的数据在云数据服务器内进行存储与处理,用户可通过 PC 或移动终 端进行数据的调取和查看。 主要技术指标及条件 组件级的电站数据采集系统具有速度快,可靠性高等特点,具体 的技术指标如下: 最大采集频率:120 次/分钟 自身平均功耗:5mA 峰值功耗:150mW 环境温度:-20~80℃ 最大电站规模:1GWp 应用前景及社会价值: 该技术可以在已建或新建光伏电站上应用,大幅提升光伏电站的 运行质量和发电量,降低运维成本,最终实现光伏发电系统的智能管 理、智能运维、智能监控,使得光伏电站也真正进入“智能化”时代。 该项技术能够大幅提升国内光伏电站的技术水平,从而为节能降耗做 贡献。
南开大学 2021-04-11
基于光伏发电的新型电动汽车充电站
汽车充电站作为电动汽车的能源补给站,是新能源汽车得以广泛推广的强有力保障。结合现有电网供电的光伏汽车充电站不但克服了单纯利用现有电网供电的弊端,而且利用储量丰富、价格免费、清洁、可再生的太阳能资源发电,将对节约不可再生能源,保障国家能源安全,改善环境污染问题做出重要贡献。 东北大学建设的基于光伏发电的新型电动汽车充电站,主要有分布式光伏发电装置、分布式储能设备,综合优化监控系统和智能充电桩构成,通过智能接入式能量整定装置,能量监控核和开放式通信结构协议,结合智能的能量分配和管理、综合优化与控制决策支持系统技术,实现能量和信息的安全可靠、高效经济和智能接入式的分配和控制,同时可实现充电负载的快、慢速可调节充电,相关技术成果达到国内领先水平。 本项目所研制的充电桩可实现负载的快速充电,其主要由电源模块、充电机和充电机监控系统组成,其主要特点是:   1)实现了模块化、大功率电动汽车充电模块在电动汽车快速充电中的应用。该充电模块主要具有如下优点:a.采用APFC功率因数校正技术,对电网污染小;b.采用自主均流技术,可实现多台电源冗余并联,扩大输出功率;c.自带风机,强制风冷。具有过温关机功能以及电池防反接功能。 2)充电机模块实现APFC校正功能。由于输入端有整流元件和滤波电容,单相AC/DC开关电源及大部分整流电源供电的电子设备,其电网侧功率因数仅为0. 65左右。采用有源功率校正技术后可提高到0. 95~0. 99,既治理了电网的谐波污染,又提高了开关电源的整体效率。3)电动汽车充电桩设计方案采用ARM核心结构,实现了视频自动监控功能。
东北大学 2021-04-11
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