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由于滤波检测系统对于连续性恶意节点的检测效率低、检测延时大,导致船舶网络恶意攻击节点的检测效果不理想,为此提出并设计了一种基于多维滑窗的检测系统。系统硬件采用RREQ转发包作为节点检测模拟器的核心内核,选择多维滑窗算法作为控制器检测恶意攻击节点的主要载体,以实时检测船舶全网范围内的攻击节点;系统软件为核心设计部分,利用网络攻击节点的聚类效果,确定恶意节点的中心点,并设计基于多维滑窗的实时检测算法,利用检测系数实现船舶网络恶意攻击节点的检测与报警。仿真实验结果表明,基于多维滑窗的检测系统比滤波检测系统的攻击节点的检测效率高23.78%,且检测过程与网络节点的运行时间相似,具备有效性。 相似文献
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针对传统船用电气设备带电检测系统检测精度较低的问题,提出一种物联网技术的船用电气设备带电检测系统,系统硬件由下位机控制模块、电源模块、上位机终端控制模块构成;系统软件为船用电气设备检测软件。通过硬件与软件功能的结合,实现船用电气设备的带电检测,为了验证该系统的检测精度较高,将系统与基于静电检测的船用电气设备带电检测系统、基于畸变感应电场的船用电气设备带电检测系统、基于监测序列趋势的船用电气设备带电检测系统进行对比实验。实验结果证明物联网技术的船用电气设备带电检测系统的检测精度远高于传统船用电气设备带电检测系统,说明该系统更适用于船用电气设备的带电检测。 相似文献
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《舰船科学技术》2019,(18)
入侵行为严重威胁船舶网络安全,对其入侵检测进行研究具有重要的意义,针对当前船舶网络入侵检测存在精度低、错误率高等不足,设计了一种支持向量机算法的船舶网络入侵检测模型。首先分析船舶网络入侵原理,并且提取船舶网络入侵检测特征,然后采用支持向量机算法根据入侵检测特征建立船舶网络入侵检测分类器,并引入和声搜索算法对船舶网络入侵检测分类器的参数进行优化,最后以某一个船舶网络入侵检测数据为例进行了验证性测试。支持向量机算法克服了当前船舶网络入侵检测模型的局限性,入侵检测精度超过90%,减少了入侵检测错误,检测效果要优于当前其他船舶网络入侵检测模型,是一种有效的船舶网络入侵检测模型。 相似文献
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为了检测钢丝绳断丝情况,目前研制出了一系列的钢丝绳无损检测系统.对于钢丝绳无损检测系统的抗干扰能力,许多检测系统主要是从提高检测装置的可靠性来考虑的,而没有考虑检测电路、信号传输等其他方面的影响因素.本文从检测系统的检测传感器、信号传输通道、PCB板布线、软件方面的信号预处理等几个方面介绍了提高系统抗干扰能力的措施,这些措施已成功地应用到了所研制的钢丝绳检测系统中. 相似文献
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基于深度学习方法的海上舰船目标检测 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高海上无人艇的舰船目标检测精度和速率,本文基于深度学习方法,利用卷积神经网络、区域建议网络及Fast R-CNN检测框架构建了舰船检测系统。该系统通过共享的卷积神经网络提取特征;通过区域建议网络生成候选区域;通过Fast R-CNN框架实现目标检测识别,从而实现端到端的舰船目标检测。实验结果表明,相比于传统机器学习目标检测算法,该舰船检测系统在检测精度及检测速率上均有大幅提高,达到83.79%的准确率及0.05 s/帧的检测速率。本文的舰船检测系统在检测精度及速率上均表现优异,满足了水面无人艇的工作要求。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(2)
为了获得高正确率的舰船电气设备状态检测结果,提高舰船电气设备状态检测效率,设计了基于智能优化算法的舰船电气设备状态自动检测方法。首先分析当前舰船电气设备状态检测的现状,找到引起舰船电气设备状态检测效果不理想的因素,然后采集舰船电气设备状态信号,从中提取可以描述舰船电气设备状态特征向量,并选择智能优化算法选择重要的舰船电气设备状态检测特征,最后引入神经网络建立舰船电气设备状态检测的分类器,并采用Maltab工具箱实现舰船电气设备状态检测仿真实验,本文方法的舰船电气设备状态检测正确率超过95%,舰船电气设备状态检测误差减少,舰船电气设备状态检测的时间复杂度降低,舰船电气设备状态检测综合性能要优于当前一些典型的检测方法。 相似文献
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介绍一种基于红外成像技术的金属焊接质量的无损检测方法。首先介绍了检测的基本原理和检测装置,然后详细给出了以边缘检测为基础的缺陷检测方法及检测结果。最后通过比较说明,利用红外成像技术对金属焊接质量进行无损检测是一种很有效的方法。 相似文献
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介绍了四种常用基桩完整性检测方法的检测原理。结合两个工程案例,给出了不同基桩完整性检测方法的优缺点,明确了基桩完整性检测的复杂性,认为基桩的完整性检测应结合多种检测方法进行综合分析。 相似文献