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161.
不稳定和召回率低效的软件缺陷预测模型难以在行业领域应用,为解决稳定和高效各项性能评价指标的软件缺陷预测模型在工程实践应用的问题,提出了一种基于知识图谱和自动化机器学习的软件缺陷预测方法AutoKGGAS,首先获取软件缺陷预测模型数据,对知识建模、知识获取、知识融合、知识储存与知识计算等知识图谱构建技术研究,实现知识图谱推荐优质软件缺陷预测模型作为自动化搜索的热启动输入条件,根据不同的软件缺陷预测评价指标,优化不同最佳的模型结构.其次实证研究采用NASA开源数据集实验对象和六种性能评价指标,实验结果表明, AutoKGGAS自动化软件缺陷预测模型在不同数据集不同评价指标方面,性能优于知识图谱推荐的传统经典软件缺陷预测模型.自动化软件缺陷预测模型为航天软件缺陷预测辅助代码审查测试提供了原型,在工程实践应用方面具有重要的意义. 相似文献
162.
163.
前馈神经网络的一种简单共轭梯度学习算法 总被引:7,自引:0,他引:7
针对前馈神经网络学习误差函数维数高、计算复杂度大的特点,对梯度下降BP算法加以改进从而构造出一种简单共轭梯度下降算法(MPARTAN算法).该算法计算复杂度不高于动量BP算法, 与FR共轭梯度法相比,该算法的稳定性好,又具有共轭梯度法的优点,收敛速度快.文中给出了该算法的收敛定理,并用2个实验例子比较了动量BP算法、FR共轭梯度法和MPARTAN算法的计算结果. 相似文献
164.
运载火箭测发网络是维系各型号运载火箭远距离测试及发射控制的重要国防基础设施,对测发网络流量进行异常检测是保证其正常工作的关键举措。近年来,随着测发网络功能的拓展,其面临的网络安全威胁越来越严重,而当前的安全检测主要依赖于基于异常特征库匹配的流量异常检测方法,这种检测方法对一些新型攻击检测能力非常有限。本文结合运载火箭测发网络实际特点,针对以使用用户数据报协议(UDP)为主的测发网络流量,设计一种新的基于固定数据包数目的流量图片样本生成方法,首次提出在测发网络流量异常检测问题上使用卷积神经网络,以原始网络流量作为输入,避开难以解决的人工特征集设计问题。通过测发网络真实网络流量数据进行实验,取得了较高的精度、召回率和准确率,验证了本方法具备一定的实用性。 相似文献
165.
166.
某涡轴发动机在外场使用过程中,由于进气环境的影响和多发不同的装机位置等因素,致使发动机出现偶发喘振或前喘征兆等现象。为此,对原型机转子进行改进设计。同时,采用试车试验的方法,测算并验证改型机的整机喘振裕度。结果表明:在整个工作范围内,改型机的整机喘振裕度得到了全面提升,设计点喘振裕度由10.65%提高至16.21%。试验可为该系列发动机设计制造和改进使用提供数据参考。 相似文献
167.
168.
针对非结构混合网格的特点,通过改进传统的Green-Gauss梯度求解方法,提出了一种可提高非结构混合网格黏性计算精度的节点型Green-Gauss梯度求解方法。利用改进后的方法,完成了DLR-F4翼身组合体算例的计算和对比分析。改进后的梯度求解方法残差收敛更好,下降量级更多,阻力系数和试验吻合更好,激波区域压力分布和分离区域流场细节的模拟更精确,说明改进后的梯度求解方法有效提高了程序的鲁棒性和阻力预测精度,验证了方法的有效性。采用改进后的方法对第5届AIAA阻力预测研讨会的通用研究模型(CRM)进行了详细的模拟分析,结果表明:改进的梯度求解方法更加适用于非结构混合网格的黏性计算,计算精准度达到国际同类CFD软件水平,进一步验证了改进方法的可靠性。 相似文献
169.
融合机床精度与工艺参数的铣削误差预测模型 总被引:2,自引:1,他引:1
为弥补现有五轴联动数控铣床加工飞机结构件的加工精度评估系统的不足,提出利用机床精度检测数据和零件特征及其工艺参数来构建评估指标体系,基于BP神经网络建立了飞机结构件加工误差预测模型。通过完成训练的网络权值分布,计算出各输入指标对最后评估结果的影响,并通过实例分析检验了模型的可靠性。结果表明,经BP神经网络模型训练得到的结果和样本零件的三坐标测量机测量数据基本吻合,选取的评价指标具有有效性。该评估模型能够有效地融合机床精度检测数据和零件特征及其加工工艺参数,对飞机结构件的铣削加工误差进行预测。 相似文献
170.
基于EMD熵特征融合的滚动轴承故障诊断方法 总被引:10,自引:10,他引:0
研究了滚动轴承故障诊断单一故障信号的局限性和故障特征的非线性,从信息融合的理论出发,利用非线性动力学参数熵作为特征,提出了基于经验模态分解(EMD)熵特征融合的方法来解决滚动轴承故障诊断问题.首先将原始信号进行EMD,利用EMD的自适应多分辨率的特点计算EMD得到的固有模态函数(IMF)信号的多种熵值,然后采用核主元分析(KPCA)对提取的状态特征进行信息融合,从而得到互补的特征,最后将提取的融合特征通过支持向量机(SVM)进行故障诊断.滚动轴承故障诊断实验表明:该方法结合了EMD、信息熵理论和KPCA强大的非线性处理能力的特点,可以进行滚动轴承故障诊断. 相似文献