23、无线传感器网络安全与肝癌检测技术

无线传感器网络安全与肝癌检测技术

1. 无线传感器网络节点捕获攻击应对

1.1 节点捕获攻击问题

在无线传感器网络(WSN)安全中,传感器节点被捕获是一种常见的攻击方式。这种攻击会对密钥管理方案产生严重影响,进而威胁整个网络的安全性。

1.2 攻击表示与应对机制

为了减轻节点捕获对密钥管理方案的影响,提出了一种基于路由节点参与和链路恒定比的高效攻击表示方法。在密钥预分配阶段,采用了基于哈希的机制来对抗此类攻击。这种方案能够有效抵御节点捕获攻击,具有较少的额外捕获链路,并且减轻了路径妥协比率的影响。

1.3 相关操作步骤

以下是应对节点捕获攻击的操作步骤:
1. 攻击评估 :基于路由节点参与和链路恒定比,对攻击进行评估和表示。
2. 密钥预分配 :在密钥预分配阶段,运用基于哈希的机制。
3. 方案实施 :实施该方案,以提高网络对节点捕获攻击的抵御能力。

1.4 流程图

graph TD;
    A[攻击评估] --> B[密钥预分配];
    B --> C[方案实施];

2. 肝癌检测的混合卷积神经网络方法

2.1 肝癌检测的重要性

肝癌是当今严重的疾病之一,每年约有800,000人被检测出患有肝癌,其中700,000人死亡。由于肝癌症状通常在晚期才出现,早期检

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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