如何在电气电子及通讯工程研究领域内，找到一个合适的论文选题？本篇将为您提供更多论文选题灵感。
1.HDLNIDS：基于混合深度学习的网络入侵检测系统
https://doi.org/10.3390/app13084921
本文采用卷积递归神经网络构建了一个基于混合深度学习的入侵检测系统，用于检测网络上的攻击。研究结果表明，HDLNIDS在检测恶意攻击方面的平均准确率为98.90%，优于当前的入侵检测方法。
选题方向参考
未来可通过引入更多有助于提升性能和检测能力的参数对该模型进行扩展，同时利用多种深度学习技术设计更有效的算法来处理其他恶意网络流量。分析并扩展模型处理零日攻击的能力可作为改进的首要方向。零日攻击因其未知性和突发性，对网络安全构成重大威胁，提升模型在这方面的应对能力至关重要。此外，使用实际的骨干网络流量扩展当前的评估，能在更真实的场景下检验扩展后的模型，进而展示其价值。
2.高压直流 (HVDC) 换流站电磁干扰 (EMI) 的传播、衰减和辐射观测
https://doi.org/10.3390/app14156740
本文探讨了高压直流换流站外部电磁干扰的起源和演变，并提出了治理这种电磁干扰的措施。
选题方向参考
本文呈现的结果仅涉及单一的“换向事件”，主要聚焦于与之相关的高频辐射，尚未对该事件可能测量到的确切场强做出明确声明。其核心目标在于深入理解阀厅在多大程度上能够阻止此类事件产生的场逃逸至可能引发问题的位置。在实际的现代电压源换流器 (VSC) 站中，可能发生成千上万次的换向，且这些换向方式会导致场的重叠与相互作用。因此，多重和相互作用的换向问题将成为未来研究的重要主题。
3.1D-CLANet：一种用于超宽带室内定位系统非视距分类的新型网络
https://doi.org/10.3390/app14177609
本研究提出了一种新颖的一维卷积长短期记忆注意力网络 (1D-CLANet)，在有限的计算资源下，能显著提升区分多种非视距场景的性能，整体识别准确率准确率达到95.58%。
选题方向参考
在未来的研究工作中，应持续优化本文所提出的非视距 (NLoS) 识别模型，并探索其在室内定位系统中的应用。具体举措为将非视距识别模型与测距及定位误差缓解方法相结合，以此实现模型性能的提升和应用领域的拓展。
4.采用药盒状馈电结构的紧凑型高隔离度连续扫描双极化全息天线
https://doi.org/10.3390/app14093644
本文提出了一种新颖的、利用药盒状馈电结构实现紧凑且高隔离度的双极化全息天线。其能够在不增加天线尺寸的情况下，将目标波辐射到所需方向，还支持从前方到后方的连续扫描，同时增益损失最小。
选题方向参考
在本研究中，当波束扫描到舷侧时，与其他频率相比，开阻带现象略微降低了天线的增益。实现增益的衰减在2 dB以内，使得在2 dB增益变化范围内的连续扫描成为可能。在未来的研究工作中，可致力于进一步缩小增益变化范围，从而提升其性能表现。
5.电动汽车在支持电网需求中的应用：系统文献综述
https://doi.org/10.3390/app14188197
本文通过系统文献综述的方法评估篇当前电动汽车领域的研究现状，确定了影响电动汽车充电行为、车辆到电网技术采纳以及电动汽车作为动态能源有效利用的关键因素，并为未来的研究和发展指明方向。
选题方向参考
本文可以被视为指导未来研究的第一步，将用户的多种情况纳入车辆到电网技术研究，研究结果指导其进一步发展。未来应在检讨中处理如何将用户的要求和需求特征纳入创新业务计划，解决持有者关心的问题，并建立支持性的监管框架。商业方案不仅要依赖于技术和运输服务的进步，还需要引入商业和运营问题，包括电动汽车车主的要求。
Applied Sciences期刊介绍：https://www.mdpi.com/journal/applsci
主编：Giulio Nicola Cerullo, Politecnico di Milano, Italy
期刊主题涵盖应用物理学、应用化学、工程、环境和地球科学以及应用生物学的各个方面。
2023 Impact Factor：2.5
2023 CiteScore：5.3
Time to First Decision：18.4 Days
Acceptance to Publication：2.9 Days
转载本文请联系原作者获取授权，同时请注明本文来自MDPI开放科学科学网博客。
链接地址：https://wap.sciencenet.cn/blog-3516770-1472013.html?mobile=1
收藏
