摘要：列车通信网络负载过大,会导致数据传输延迟或丢失,进而影响系统的反馈控制效率和准确性;为了保证列车通信网络的安全性,设计基于CANopen的列车通信网络状态反馈控制系统;加设CANopen网关设备,改装列车通信网络数据采集器和网络状态反馈控制器,调整反馈控制器驱动电路的连接方式,完成系统硬件的优化;设置CANopen作为列车通信网络的通信协议,采用报文捕获的方式采集列车通信网络实时状态数据,通过网络状态特征的提取与匹配,确定当前列车通信网络状态;从缓存长度、负载、时延等方面,计算列车通信网络的控制量,通过公平分配列车通信网络信道、列车通信网络拥塞调度控制两个步骤,实现系统的列车通信网络状态反馈控制功能;实验结果表明,在铁路列车和公路列车通信网络环境下,负载控制误差平均值分别为0.6 Mbps和0.8 Mbps,在所提方法控制下,通信网络的缓存队列长度平均为10 Mbps,由此证明优化设计方法在控制功能和控制效果方面具有明显优势。

摘要：列车通信网络异常流量的类型和形式多样化,特征提取难度较大,异常入侵检测效果较差,为此,设计基于双向AC算法的列车通信网络异常入侵检测系统;采集层利用网络数据采集器,在列车通信网络内,采集列车通信网络信息;存储层以分布式存储、列式存储与结构化存储方式,存储采集的信息;分析层利用协议解析模块,解析信息,得到符合规范的信息;其中,深度包过滤模块利用白名单技术深度包过滤符合规范的信息,提取关键信息;入侵特征模式提取模块能够在关键信息内提取异常入侵特征模式;特征模式匹配模块利用双向AC算法,自动匹配提取的特征模式与入侵特征模式库内的特征模式;入侵响应模块通过分析自动匹配结果,完成列车通信网络异常入侵检测;可视化层以可视化的报表形式,呈现异常入侵检测结果;实验结果表明,该系统可有效采集列车通信网络信息,完成异常入侵特征模式提取,该系统可快速自动匹配异常入侵特征模式,异常入侵检测精度较高。

摘要：为解决传统网络异常流量特征选择方法存在的准确率与效率较低问题,提出一种基于集成分类器的网络异常流量特征选择模型设计方法。仿真实验中以误报率、阳性似然比、约登指数等作为评估指数指标,结果表明所提出的模型设计方法的各个指标数值均优于传统方法,证明该方法的计算速度较快、准确度较高。

摘要：针对当前高校英语教学质量评价准确性不高问题,提出了一种基于蜂鸟算法(HOA)优化卷积神经网络英语教学质量评价方法。利用主成分分析方法对英语教学质量评价指标进行降维,然后针对卷积神经网络陷入局部最优的问题,采用蜂鸟优化算法对卷积神经网络参数进行优化,设计基于蜂鸟算法优化卷积神经网络的英语教学质量评价模型。结果表明,通过HOA对CNN网络参数进行优化,克服了CNN优化陷入局部最优的缺陷,可有效评价英语教学质量,且精度更高、耗时更少。