摘要：网络异常流量识别是目前网络安全的重要任务之一。然而传统流量分类模型是依据流量数据训练得到,由于大部分流量数据分布不均导致分类边界模糊,极大限制了模型的分类性能。为解决上述问题,文章提出一种基于深度度量学习的异常流量检测方法。首先,与传统深度度量学习每个类别单一代理的算法不同,文章设计双代理机制,通过目标代理指引更新代理的优化方向,提升模型的训练效率,增强同类别流量数据的聚集能力和不同类别流量数据的分离能力,实现最小化类内距离和最大化类间距离,使数据的分类边界更清晰;然后,搭建基于1D-CNN和Bi-LSTM的神经网络,分别从空间和时间的角度高效提取流量特征。实验结果表明,NSL-KDD流量数据经过模型处理,其类内距离显著减小并且类间距离显著增大,类内距离相比原始类内距离减小了73.5%,类间距离相比原始类间距离增加了52.7%,且将文章搭建的神经网络比广泛使用的深度残差网络训练时间更短、效果更好。将文章所提模型应用在流量分类任务中,在NSL-KDD和CICIDS2017数据集上,相比传统的流量分类算法,其分类效果更好。

摘要：茶文化在中国已经经历数千年的传承。在现代为继续发展和传承茶文化,将茶文化与现代园林景观相结合来表现宣传茶文化是现代茶文化发展必不可缺的。本文论述了茶文化与园林景观的结合点以及发展现状,对茶文化在景观方面的应用进行了分析。

摘要：开展正极性长空气间隙放电过程物理仿真模型的研究对优化特高压外绝缘设计具有重要的意义。基于正极性长间隙放电物理机制,建立了包括初始电晕起始与流注发展、先导起始、流注–先导体系发展和最后跃变等过程的物理仿真模型,该模型考虑了电晕起始分散性和先导路径随机性特征。采用有限元软件计算了放电结构间隙的背景电位分布,并使用试验观测结果对本文建立的模型进行了验证,最后采用该模型对导线–塔窗结构间隙的放电特性进行了仿真计算。结果表明:导线–塔窗间隙的50%击穿电压处于棒–板和棒–棒的50%击穿电压之间;波前时间对其50%击穿电压有比较明显的影响,呈现"U"形曲线;杆塔塔窗宽度对50%击穿电压影响较小,随着宽度增大,50%击穿电压有减小的趋势。

摘要：我国特高压变电站进线段同塔双回转角耐张塔采用刚性跳线,使得地线对跳线端部的保护角偏大,可能增加转角耐张塔的雷电绕击风险。为降低雷电绕击对变电站设备安全的影响,建立了特高压同塔双回路耐张转角塔雷电绕击先导发展3维模型。通过计算分析地线、跳线和导线最易产生上行先导的位置,获得了不同线路转角和地线横担长度时,刚性跳线的最大绕击电流和绕击闪络率。结果表明:只需控制地线对相邻档距导线的保护角满足≤–5°,即可保证刚性跳线单回闪络率满足≤0.1次/(100km·a)的要求,而无需对刚性跳线端部的保护角进行控制;SJ322P型杆塔外角侧地线横担长度可由电气几何模型推荐的36 m减小至28 m,内角侧地线横担长度可由27 m减小至25 m。相关分析结论已应用于1 000 kV锡盟—胜利特高压交流输电工程线路防雷设计。

摘要：链式结构的STATCOM以其损耗小、效率高、输出电压谐波含量少、易于模块化等优点,被广泛应用于各类STATCOM样机及工程中。然而这种结构的STATCOM存在直流侧电容电压不平衡的问题,严重时可能导致STATCOM装置无法正常工作。针对这一突出问题展开研究,分析了各种可能影响到直流侧电容电压不平衡的因素,认为并联损耗、混合损耗和脉冲延时是主要的影响因素。从能量平衡角度归纳了4种常见控制策略,从控制变量角度归纳了3种常见控制策略,最后介绍了1种便于软件实现的新型直流侧电容电压不平衡控制策略,并给出了相关推荐意见。这些可为STATCOM工程设计者提供参考。

摘要：由于传统的LDPC码位翻转解码算法在计算复杂度方面无法得到提高等缺点,为降低传统非二进制低密度奇偶校验码解码算法的复杂度和误码率,提出一种改进的基于NB-LDPC解码算法。对现有的并行符号翻转解码算法(parallel symbol flipping decoding algorithm,PSFD)进行优化改进,采用多次投票方法,使每个不满意的校验节点对相应的变量节点进行多次投票,并结合误差估计方法。考虑到额外的复杂性,两级投票是提出优化算法的最佳选择。大量实验结果表明,相比原有的LDPC码位翻转解码算法,该优化算法避免使用码相关的投票阈值,在BER等于10-5时,误码率低约0.4dB,在中低数值的SNR上,具有最优参数的优化算法比原有算法收敛得更快。

摘要：长空气间隙放电物理过程的试验观测研究是揭示长间隙放电机制和建立放电分析模型的基础。在高速光学观测技术、放电电流测量技术、空间瞬态电场测量技术和同步观测技术4方面开展了研究。通过分析高速摄影仪的成像原理,设计了针对不同放电阶段先导通道光学特性的观测方法;通过合理设计电极结构,研制全数字式光电隔离采集系统,实现了对高电位放电通道电流的全数字式测量;基于Pockels效应,研制出测量幅值上限达800 kV/m的集成光波导瞬态电场仪;基于高速摄影仪曝光时钟信号,提出了各测量设备的数据同步方案。该研究为准确地获取长空气间隙放电关键物理参数,揭示长空气间隙放电发展的物理过程提供了有力支撑。

摘要：流注茎的热特性是研究先导形成与发展的关键问题,建立适用于流注茎温度场测量的系统对深入研究先导放电机理具有重要的意义。该文通过合理地设计光路、选择光源与透镜的参数,建立了一套空间分辨率为70?m、时间分辨率为5?s、灵敏度较高,适用于测量流注茎温度的定量纹影系统,同时根据纹影图片的特点以及流注茎的特性,提出了纹影图片的处理方法和流程,实现了对流注茎温度场的测量。通过开展长空气间隙先导放电试验,获得了流注茎的注入电流和纹影图片,基于提出的流注茎温度场的计算流程,获得了流注茎的径向温度分布,结果表明,流注茎的温度在25?s内从300K上升至720K,而且前期的上升速率要高于后期。

摘要：对K近邻和随机森林学习方法进行改进,提出一种融合的机器学习方法。通过计算待分类特征与训练库中各个类中心之间的距离,进行最近邻分类,增强K近邻学习方法的鲁棒性,提高其运算效率;通过随机划分将改进KNN分类器的多元输出转化为二元输出,用其构建随机森林中各个决策结点的决策函数,降低各决策结点数据的错分率,提高随机森林学习方法的目标分类正确率。实验结果表明,该方法对手写数字目标的分类正确率高于经典的K近邻、Adaboost、支持向量机和随机森林学习方法。

摘要：提出一种人体行为识别方法。构建MACH滤波器组,对视频片段的三维时空体进行滤波,得到时空相关体;采用三层最大池化方法提取时空相关体的特征向量,采用高斯隶属函数对池化特征向量进行扩展;构建多类SVM分类器并进行特征分类,识别行为类别。在ADL和UCF Sports两个国际上通用的人体行为数据集上进行人体行为识别实验,实验结果表明,该方法的识别率高于现有的人体行为识别方法,对不同人体行为的区分能力更强。