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基于大数据的APT攻击方法和检测方法

针对用电过程中的盗电窃电问题，基于数据挖掘的思想提出了一种自动检测窃电行为的方法。通过分析用户用电数据的特点，在循环神经网络（RNN）算法的基础上引入长短期记忆单元（LSTM），通过输入门、输出门与遗忘门等函数选择性地保留记忆单元的输入输出信息，改善算法训练时的梯度消失现象。将RNN网路改进为并行化网络，将长时间序列的输入特征向量进行片段化处理，克服RNN网络在处理长序列时的信息丢失缺点。使用国家电网的公开数据集进行仿真实验。结果表明，在相同的时间复杂度下，相较于传统RNN网络，改进算法对窃电行为的识别精度提升到了92.85%，模型的交叉熵损失下降为0.253，AUC增长至0.871，算法的综合性能显著提升。

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WCDMA中的STTD发射分集及其检测方法 1、 概述 移动通信中的无线电波在传播过程中会受到障碍物和反射体的影响，形成反射波、折射波和散射波。经过不同路径的无线电波相互干扰，会导致接收信号强度的大幅度变化，这种现象称为快衰落。分集技术能够克服快衰落引起的接收信号强度的大幅度变化，保证信息的高质量和高可靠性传输。 发射分集是通过在空间上分离的两条天线来发射信号，来提高接收侧的接收灵敏度。在下图中，尽管收到的接收无线信号会相互干扰，但合并来自两条天线的信号可以提高接收质量。 图1、发射分集示意图 WCDMA中使用的发射分集包括开环发射分集和闭环发射分集。开环发射分集有TSTD（Time Switched Transmit Diversity：时间切换传输分集）和STTD（Space Time Transmit Diversity：空时发射分集）两种。TSTD仅用于同步信道（SCH），而STTD可用于除SCH以外的所有其他下行物理信道。本文着重介绍STTD发射分集的原理和检测方法。 2、 STTD发射分集及相关内容 2.1、QPSK与16QAM调制模式下STTD编码方式 对于QPS

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为了准确定位电压暂降扰动和精确测量暂降幅值, 提出了一种将新型Teager能量算子(NTEO)和有效值算法结合进行暂降检测的新方法。通过引入分辨率参数i对Teager能量算子（TEO）进行改善, 得到抗噪性能更优越的NTEO算法, 利用NTEO算法定位电压暂降扰动起止时刻, 并采用有效值（RMS）方法对所定位的暂降进行幅值测量。仿真结果表明, 该算法与小波变换相比实时性更强, 并弥补了TEO抗噪性能较差和RMS方法不能准确定位扰动的不足, 能够快速、准确地检测到电压暂降。

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