导读:本文包含了单一网络论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:无线网络,接入安全,802.1X,VLAN
单一网络论文文献综述
王丽,夏明山,魏占辰,齐法制,陈刚[1]（2019）在《单一SSID无线网络用户接入安全技术》一文中研究指出针对当前单一SSID无线网络中存在的安全问题,即用户得到认证授权后能随时随地接入到无线网络中,造成身份不同的用户对无线网络的使用,如带宽、访问控制(ACL)等相同,提出了基于802.1X+VLAN技术的用户分组接入方案,并结合freeradius技术实现了该用户接入方案。通过对该方案进行部署,测试证明了该方案对不同身份的用户访问同一个SSID无线网络具有不同的访问策略,从而有效提高了无线网络的安全性,简化了无线网络的管理。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年S2期）
熊寒颖,鲁统伟,闵峰,蒋冲宇[2]（2019）在《基于单一神经网络的实时人脸检测》一文中研究指出由于人脸尺度多样性使得人脸检测算法在CPU上运行速度受限,提出了一种新的基于单一神经网络的实时人脸检测算法。首先在网络初始卷积层和池化层中设置较大的卷积核尺寸和步长,缩小输入图像尺寸利于实时检测;然后网络将浅层特征图和深层特征图相融合,增强上下文联系和减少重复检测;最后在多个卷积层上预测人脸位置,利用预测框重迭策略,实现多尺度的人脸检测来提升图像中小尺寸人脸的检测精度。在人脸检测数据集基准和野外标注人脸数据集上测试实验结果表明,本文算法模型精度能够达到92.1%和95.4%。与此同时,本文算法在CPU上实现21帧/s的检测速度。(本文来源于《武汉工程大学学报》期刊2019年05期）
徐宝泉,凌彤辉[3]（2019）在《基于级联Vnet-S网络的CT影像单一器官自动分割算法》一文中研究指出为了快速准确地对计算机断层扫描(CT)影像中的器官进行分割,提出基于级联Vnet-S网络的单一器官自动分割算法。首先,使用第一个Vnet-S网络对CT影像中的器官进行粗分割;然后,选择分割结果中的最大连接通量做两次膨胀,根据膨胀后的最大连接通量确定器官边界并提取器官区域;最后,使用第二个Vnet-S网络对器官进行细分割。为了验证算法的性能,采用MICCAI 2017 Liver Tumor Segmentation Challenge (LiTS)数据集进行肝脏分割实验,采用ISBI LUng Nodule Analysis 2016 (LUNA16)数据集进行肺分割实验。级联Vnet-S算法在LiTS的70例线上测试数据上的Dice系数为0. 960 0,在LUNA16的288例测试数据上的Dice系数为0. 981 0,均高于Vnet-S网络和Vnet网络。实验结果表明,基于级联Vnet-S网络的单一器官分割算法可以准确地对器官进行分割,而且级联Vnet-S算法的计算量小于Unet网络和Vnet网络。(本文来源于《计算机应用》期刊2019年08期）
方林[4]（2018）在《基于熵和BP神经网络的单一电能质量扰动分类研究》一文中研究指出电能扰动信号识别是电能质量研究的重要方向,文中针对8类单一扰动信号,运用Matlab软件生成每类信号200个电能扰动样本(其中100个用于训练,100个作为测试集),提取样本的香农熵和Kolmogorov熵作为特征向量,采用多层前馈神经网络(EBP)作为识别机。仿真分析结果说明:运用人工神经网络作为识别机结合熵特征参数的识别系统对于电能质量扰动信号的识别具有较好的效果。(本文来源于《红水河》期刊2018年05期）
许旸[5]（2018）在《给经典粗暴贴标签，文学阅读耐心去哪儿了》一文中研究指出《红与黑》是“凤凰男的逆袭”、《包法利夫人》是“爱慕虚荣的白穷美”、《英国病人》《安娜·卡列尼娜》“冠冕堂皇给婚外情公然洗白”、《廊桥遗梦》“教唆中年主妇抛弃家庭放飞自我”……最近，打开一些社交网站和视频平台弹幕，类似的“一句话”差评纷纷撞进视野，有网友(本文来源于《文汇报》期刊2018-08-31）
张秀杰,董超俊[6]（2018）在《一种用于文本检测和文本识别的单一神经网络》一文中研究指出自然场景中文本的自动检测与读取是一个具有挑战性但尚未完全解决的任务,近几年来,已经出现了文本检测和文本识别的系统。采用了一种用于文本检测和文本识别的单一神经网络STN-OCR,可以进行端到端的优化。STN-OCR是一个集成和共同学习空间变换网络[1]的网络,可以学习检测图像中的文本区域,还可以使用文本识别网络来识别文本区域并识别其文本内容。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2018年08期）
刘宏哲,杨少鹏,袁家政,王雪峤,薛建明[7]（2018）在《基于单一神经网络的多尺度人脸检测》一文中研究指出人脸检测是指检测并定位输入图像中所有的人脸,并返回精确的人脸位置和大小,是目标检测的重要方向。为了解决人脸尺度多样性给人脸检测造成的困难,该文提出一种新的基于单一神经网络的特征图融合多尺度人脸检测算法。该算法在不同大小的卷积层上预测人脸,实现实时多尺度人脸检测,并通过将浅层的特征图融合引入上下文信息提高小尺寸人脸检测精度。在数据集FDDB和WIDERFACE测试结果表明,所提方法达到了先进人脸检测的水平,并且该方法去掉了框推荐过程,因此检测速度更快。在WIDERFACE难、适中、简单3个子数据集上测试结果分别为87.9%, 93.2%, 93.4%MAP,检测速度为35 fps。所提算法与目前效果较好的极小人脸检测方法相比,在保证精度的同时提高了人脸检测速度。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2018年11期）
许苗苗[8]（2018）在《网络文学：壮大之后别走向单一》一文中研究指出网络文学曾因对潮流话题的即时反映、与青年生活的深度融合、对原有文学出版机制的创新而显示出积极正能量，如今却在商业转型和模式化写作之下，日渐自我重复、困于套路，如不警醒，丧失动能将不可避免2018年是中国网络文学20年，各类评比、总结纷纷出炉。不(本文来源于《人民日报》期刊2018-05-08）
贺朋[9]（2018）在《基于奇异谱和深度信念网络的轴承单一及复合故障诊断》一文中研究指出复杂工作环境下,轴承的微弱故障特征在噪声的干扰下很难提取,给诊断带来了困难。此外,当产生位置不同的复合故障时,故障之间相互耦合,给旋转机械故障精确诊断带来了挑战。论文将滚动轴承的振动信号作为研究对象,针对轴承单一故障和复合故障特点,研究了基于奇异谱和深度信念网络的轴承故障诊断方法。首先,研究了混沌空间结构的一种新的度量方式—混沌奇异谱,从数学角度解释奇异谱的特征空间和噪声平台,以及从几何空间角度说明奇异谱是一种基于方差极大化的空间几何结构的描述方式,表明混沌奇异谱能够提取信噪比较低的特征信号,具有较强的抗噪声干扰能力。通过对Lorenz系统和Duffing系统进行数值验证,证明了混沌奇异谱的稳定性和较强的抗噪声性能。通过混沌奇异谱对轴承振动信号进行分析,验证了该方法诊断轴承故障的有效性。然后,针对故障诊断过程中的模式识别问题,研究了深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)分类器方法,结合变分模态分解样本熵提取的特征,利用DBN对轴承故障诊断,仿真实验验证了其分类性能在小样本、标签样本较少时中的优越性。针对轴承复合故障的诊断,提出基于奇异谱分解(Singular Spectrum Decomposition,SSD)和独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)的复合故障诊断方法。SSD算法通过构建一个轨迹矩阵与自适应选择嵌入维数长度,将非平稳信号从高频至低频依次划分为若干个单分量信号得到若干奇异谱分量,选取有价值的奇异谱分量与原观测信号组成新的多通道观测信号,对其进行ICA处理,实现不同故障特征的分离。仿真实验验证了方法的有效性。最后,对滚动轴承故障诊断实验,证明了上述理论方法的有效性和优越性。针对单一故障,利用基于混沌奇异谱和深度信度网络的诊断方法,对10种不同状态的振动信号进行诊断分类,取得很好的诊断效果。针对复合故障,利用SSD和ICA方法对内圈故障和外圈故障的复合故障处理,实现不同故障特征信息的提取,验证了该方法可以诊断轴承的复合故障。(本文来源于《燕山大学》期刊2018-05-01）
孙蔓蔓[10]（2018）在《BN在单一基体及共混聚合物中的导热网络调控》一文中研究指出随着电子设备的小型化和高能量密度化,对导热材料的要求日益迫切。为了适应电子工业的发展,导热绝缘复合材料的研究是必不可少的关键环节。氮化硼(BN)因具有良好的导热性能和电绝缘性能,常被用作理想导热填料,填充到高分子基体中制备导热绝缘复合材料。同时为了克服无机填料高填充带来的加工性能变差等问题,对BN聚合物基复合材料的制备方法研究就尤为重要。本论文选用六方氮化硼(h-BN)为导热填料,力学性能和加工性能优良的聚酰胺6(PA6)为基体,采用熔融混合,溶液混合和粉末混合叁种方法制备PA6基导热复合材料,深入研究填料含量及制备方法对复合材料导热,微观形貌、熔融结晶及热稳定等性能的影响。测试结果表明,叁种制备方法得到的复合材料热导率均随填料含量增加而增大,达到一定填充量后,溶液混合的热导率增速明显变快,在填充量为25wt%左右时,达到导热逾渗阈值。当h-BN添加量为40wt%时,溶液混合得到的复合材料热导率达到1.45W·m-1·K-1,是纯PA6的4.0倍。而相同含量下熔融混合和粉末混合的复合材料热导率仅为1.13W.m-1.K-1和1.32W·m-1·K-1。实验得到的结果与利用Agari模型计算预测的结果一致。通过SEM可以看出溶液混合制备的复合材料中,填料在PA6基体中分散性好,界面相容性得到改善。导热填料h-BN的加入会降低复合材料中聚合物结晶度,但溶液混合的复合材料在叁种方法中保持较高的结晶度。综合上述结果表明,溶液混合可以制备导热等综合性能优异的导热绝缘复合材料。本文以PP/EPDM共混物为研究对象,h-BN为填料,通过不同共混方式制备h-BN/PP/EPDM叁元共混复合材料。从热力学和动力学两个方面探索h-BN在PP/EPDM中的选择性分布行为,动力学方面是通过改变共混顺序和共混时间来调控h-BN在两相中的分布,并讨论了 h-BN的选择性分布对复合材料导热性能和熔融结晶行为的影响。结果表明,共混工艺会直接影响h-BN在叁元共混复合材料中的分布。基于共混顺序条件下获得的复合材料,以h-BN/PP为母料制备的(h-BN/PP)/EPDM复合材料,h-BN选择性分布在PP相。以h-BN/EPDM为母料制备的(h-BN/EPDM)/PP复合材料和叁者同时共混得到的h-BN/PP/EPDM复合材料,h-BN填料会往两相界面处和PP相迁移。基于不同共混时间获得的(h-BN/EPDM)/PP复合材料,h-BN会随着共混时间延长不同程度的向粘度更低的PP相迁移,这与热力学预测的结果相符。以h-BN/PP为母料制备的(h-BN/PP)/EPDM复合材料导热性能最好,在h-BN含量为10wt%时,导热系数达到了0.81W.m-1·K-1 高于其它样品。且h-BN填充量为40wt%时,填料选择性分布的叁元复合材料热导率达到1.37W.m-1·K-1,与h-BN/PP二元复合材料相比提高了 47%。第二相基体EPDM和导热填料h-BN共同作用,影响PP的熔融结晶行为,降低复合材料中PP的结晶度。(本文来源于《安徽大学》期刊2018-05-01）
单一网络论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
由于人脸尺度多样性使得人脸检测算法在CPU上运行速度受限,提出了一种新的基于单一神经网络的实时人脸检测算法。首先在网络初始卷积层和池化层中设置较大的卷积核尺寸和步长,缩小输入图像尺寸利于实时检测;然后网络将浅层特征图和深层特征图相融合,增强上下文联系和减少重复检测;最后在多个卷积层上预测人脸位置,利用预测框重迭策略,实现多尺度的人脸检测来提升图像中小尺寸人脸的检测精度。在人脸检测数据集基准和野外标注人脸数据集上测试实验结果表明,本文算法模型精度能够达到92.1%和95.4%。与此同时,本文算法在CPU上实现21帧/s的检测速度。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
单一网络论文参考文献
[1].王丽,夏明山,魏占辰,齐法制,陈刚.单一SSID无线网络用户接入安全技术[J].计算机科学.2019
[2].熊寒颖,鲁统伟,闵峰,蒋冲宇.基于单一神经网络的实时人脸检测[J].武汉工程大学学报.2019
[3].徐宝泉,凌彤辉.基于级联Vnet-S网络的CT影像单一器官自动分割算法[J].计算机应用.2019
[4].方林.基于熵和BP神经网络的单一电能质量扰动分类研究[J].红水河.2018
[5].许旸.给经典粗暴贴标签，文学阅读耐心去哪儿了[N].文汇报.2018
[6].张秀杰,董超俊.一种用于文本检测和文本识别的单一神经网络[J].工业控制计算机.2018
[7].刘宏哲,杨少鹏,袁家政,王雪峤,薛建明.基于单一神经网络的多尺度人脸检测[J].电子与信息学报.2018
[8].许苗苗.网络文学：壮大之后别走向单一[N].人民日报.2018
[9].贺朋.基于奇异谱和深度信念网络的轴承单一及复合故障诊断[D].燕山大学.2018
[10].孙蔓蔓.BN在单一基体及共混聚合物中的导热网络调控[D].安徽大学.2018