无线网络利用开放性的无线信道传输数据,因此容易遭受设备假冒攻击和通信数据伪造攻击,而防范此类攻击需要精准的设备识别.基于信道状态信息(channel state information,CSI)指纹的设备识别技术利用无线信道特征来识别设备.由于CSI提供细粒度的信道特征,并且可以从OFDM无线设备中轻松获取,因此该技术受到广泛的关注.但是反映无线信道特征的CSI指纹会随着终端的位置和所处环境的改变而改变,并且现有技术通常将机器学习用于指纹匹配以追求高识别准确率,随之而来的高计算复杂度使其无法在计算能力有限
提出基于蛋白质长度信息和深度卷积神经网络分类建模的方法(Length Information and Deep Convolutional Neural Networks, LIM-DCNN),实现对于蛋白质二级结构的预测。实验得到的6分段模型,预测CASP9、CASP10、CASP11、CASP12和CB513的Q_3准确率分别为83.67%、78.99%、78.53%、71.52%和85.94