摘要：由于缺乏对无线传感器网络数据特征的综合分析,导致数据聚合延迟偏高,为此,提出基于CNN与BiGRU融合的无线传感器网络数据聚合方法研究。引入了CNN实现对无线传感器网络数据全局以及结构特征的提取,其中,CNN的两个特征提取分支分别对原始数据的全局状态和信息结构进行特征提取。在对长短期记忆网络(LSTM)进行改进的基础上,将门控循环单元网络—BiGRU引入到无线传感器网络数据的聚合研究中,利用前向GRU网络,和后向GRU网络对接无线传感器网络数据特征,实现对数据的有效聚合。在测试结果中,设计方法对于不同规模无线传感器网络数据的聚合延迟稳定在6.5s以内,处于较低水平。

摘要：为了解决常规的不均衡数据分类方法存在的分类精度较低问题,保证数据分类的准确性,需要设计新的BP NNS非均衡数据分类方法,即采集处理不均衡数据信息降低数据分类难度;计算不均衡数据分类子类样本数量提高数据分类敏感性;构建不均衡数据分类模型提高数据分类的流畅性,从而实现不均衡数据高精度分类。实验结果表明,设计的不均衡数据分类方法的分类精度较高,满足不均衡数据分类的分类准确性需求,具有一定的应用价值,可作为后续数据处理的参考。

摘要：针对常规计算机网络入侵检测方法存在检测精准度低的问题,设计基于深度学习的计算机网络入侵检测方法。首先,提取计算机网络入侵维度特征;其次,基于深度学习构建网络入侵检测模型;最后,进行对比实验。实验结果表明,该方法的检测精准度更高,且有推广价值。

摘要：人脸识别系统的人脸图像特征识别失误较高,因此文章设计了基于DCNN算法的非均匀光照图像人脸识别系统。硬件方面设计,采用ARM720T处理器与S3C2440芯片。软件方面建立非均匀光照图像人脸识别功能模块,设计软件整体架构。利用动态卷积神经网络(Dynamic Convolution Neural Network,DCNN)算法,设计人脸光照图像特征的识别程序,在非均匀光照条件下仍能有效地识别出人脸特征。测试结果表明,该能够准确识别出人脸特征,人脸系统识别得更加清晰,能够应用于实际生活中。

摘要：为减少机场安检人员漏检率,保障航空安全,分别在工作经验、违禁品出现概率和违禁品复杂度三种情况下,设计实验探究X光机传输带速度对机场安检人员漏检率的影响,并对实验结果进行分析。结果表明,当工作经验不同时,X光机传输带速度未对机场安检人员的漏检率产生显著影响,随着工作经验的变化,X光机传输带速度不是安检人员漏检率增加的主要原因;当违禁品出现概率与复杂度不同时,X光机传输带速度对新安检人员的漏检率产生显著影响,不同X光机传输带速度下机场安检人员漏检率差异显著。

摘要：针对基于图像的无人机运动跟踪方法存在因图像退化带来的错检和漏检问题,提出一种基于手机和无人机多传感器数据融合的运动目标跟踪方法;将手机IMU(inertial measurement unit,惯性测量单元)数据与无人机的IMU和图像数据作为扩展卡尔曼滤波的输入,其中IMU数据用于滤波器的状态估计,并通过将ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)方法得到的运动目标图像坐标作为卡尔曼滤波的测量更新部分,再将扩展卡尔曼滤波之后的数据用于校正状态估计,进一步提高无人机运动目标跟踪的准确性;设计实验通过实测数据集来模拟无人机跟踪场景,验证该方法的可行性。实验表明,采用多传感器数据融合的无人机运动目标跟踪方法能够达到0.67m的定位误差,相比于基于图像的方法的精度高,验证了该方法的有效性。