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网络环境下的恶意软件严重威胁着工控系统的安全，随着目前恶意软件变种的逐渐增多，给工控系统恶意软件的检测和安全防护带来了巨大的挑战。现有的检测方法存在着自适应检测识别的智能化程度不高等局限性。针对此问题，围绕威胁工控系统网络安全的恶意软件对象，本文通过结合利用强化学习这一高级的机器学习算法，设计了一个检测应用方法框架。在实现过程中，根据恶意软件行为检测的实际需求，充分结合强化学习的序列决策和动态反馈学习等智能特征，详细讨论并设计了其中的特征提取网络、策略网络和分类网络等关键应用模块。基于恶意软件实际测试数据集进行的应用实验验证了本文方法的有效性，可为一般恶意软件行为检测提供一种智能化的决策辅助手段

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介绍了高压釜水晶生长的两级计算机测、控系统的构成,着重讨论了下位机在实时多任务操作系统iDCX51的运行环境下,任务的设置方法及应考虑的因素,给出了所使用的控制策略.系统的控制精度在+1℃以内,很好地满足了现场工艺要求

实验一 数据传送实验 实验目的： （1）学习使用伟福仿真软件 （2）掌握8031内部RAM和外部RAM之间数据传送特点和应用。 （3）复习数据传送指令。 实验二 数制转换运算实验 实验目的 ： 1、学习二进制数转换为BCD码数的一般算法。 2、学习十进制数转换成ASCⅡ码的一般算法。 实验三 控制转移程序实验 实验目的 ： 学习掌握控制转移指令程序设计方法。 实验四 定时器/计数器实验 实验目的 ： 1、学习掌握利用中断、查询方法设计8031内部定时计数器程序。 2、进一步掌握中断处理程序的编程方法。 实验五 串行口扩展实验 实验目的 ： 1、掌握串行口控制显示器硬件原理及软件设计方法。 2、掌握单片机与74LS164接口电路设计。 实验六 串行通信实验 实验目的： 学习单片机串行通信方式，熟悉串行通信程序设计。 实验七 流水灯实验 实验目的： 掌握8051单片机输入、输出端口程序设计方法

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