基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型無人值守風(fēng)電場網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

大型無人值守風(fēng)電場作為清潔能源的重要組成部分，其網(wǎng)絡(luò)安全不僅關(guān)系到風(fēng)電場的穩(wěn)定運(yùn)行，還直接影響到整個(gè)電力系統(tǒng)的安全。研究基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型無人值守風(fēng)電場網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控技術(shù)，以提高風(fēng)電場的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)能力。首先分析了大型無人值守風(fēng)電場的網(wǎng)絡(luò)安全威脅，包括外部攻擊、內(nèi)部泄露、設(shè)備故障等。針對(duì)這些威脅，設(shè)計(jì)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控模型，該模型能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)風(fēng)電場的網(wǎng)絡(luò)流量、設(shè)備狀態(tài)等關(guān)鍵信息，并通過深度學(xué)習(xí)算法對(duì)異常行為進(jìn)行識(shí)別和預(yù)警。為了驗(yàn)證模型的有效性，在模擬風(fēng)電場環(huán)境中進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，該模型能夠準(zhǔn)確識(shí)別出多種網(wǎng)絡(luò)安全威脅，并提前發(fā)出預(yù)警，為風(fēng)電場的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)提供了有力支持。

發(fā)表于：3/3/2025 4:15:36 PM

全過程學(xué)業(yè)預(yù)警跟蹤評(píng)價(jià)系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

傳統(tǒng)的學(xué)業(yè)預(yù)警系統(tǒng)通常更多關(guān)注學(xué)生的成績、考勤等終結(jié)性指標(biāo)，并在這些指標(biāo)達(dá)到特定條件時(shí)觸發(fā)預(yù)警。所研究的學(xué)業(yè)預(yù)警系統(tǒng)采用了全過程化監(jiān)測(cè)預(yù)警方法，不僅對(duì)學(xué)生的期末成績、年度考核、出勤等常規(guī)指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，還對(duì)學(xué)生的課堂表現(xiàn)、課后作業(yè)、團(tuán)隊(duì)考核、思想政治考核、經(jīng)濟(jì)壓力等進(jìn)行全面跟蹤、分析與評(píng)價(jià)。同時(shí)根據(jù)本科生導(dǎo)師制實(shí)施細(xì)則，發(fā)動(dòng)各導(dǎo)師積極參與到學(xué)業(yè)預(yù)警活動(dòng)中，作為學(xué)生學(xué)習(xí)過程中的重要指導(dǎo)者，跟蹤和評(píng)估學(xué)生的學(xué)業(yè)表現(xiàn)，并提供及時(shí)、有效、精準(zhǔn)的學(xué)業(yè)指導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)了從發(fā)出預(yù)警到指導(dǎo)效果的全程、閉環(huán)監(jiān)控。采用粒子群算法（PSO）優(yōu)化支持向量機(jī)（SVM），并結(jié)合Web與小程序技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了全過程學(xué)業(yè)預(yù)警跟蹤評(píng)價(jià)系統(tǒng)，有效提升了預(yù)警的精準(zhǔn)度和時(shí)效性，填補(bǔ)了傳統(tǒng)學(xué)業(yè)預(yù)警系統(tǒng)的不足。該系統(tǒng)對(duì)于提高學(xué)生學(xué)業(yè)質(zhì)量具有重要意義，同時(shí)也為其他高校的學(xué)業(yè)預(yù)警幫扶系統(tǒng)提供參考。

發(fā)表于：2/20/2025 1:25:00 PM