R/S方法求解网络流量自相似参数的实现与应用

基于网络流量具有统计自相似性的理论,通过计算自相似参数Hurst值来检验流量的自相似程度。采用R/S方法对流量数据进行分析,给出了R/S方法详细的实现算法,通过实验的分析与比较,验证了自相似性的存在。自相似性是正常网络流量具备的特征,当流量发生异常时,Hurst值会出现明显的变化,本文将这一变化应用于DDoS攻击检测做了初步的探讨。基于自相似理论的网络流量异常检测技术与传统的基于统计异常技术和数据包特征匹配等方法相比,具有更高的准确性和可靠性。     

基于深度学习的风洞天平测力试验数据异常检测方法研究

风洞天平测力试验数据异常检测有助于分析试验异常原因、排查设备故障、改进试验方案,为解决目前人工检测时间成本高、效率低的问题,提出一种基于深度学习的异常检测框架。首先针对异常零样本问题,对风洞试验常见的异常类型及规律进行总结;然后为解决不同车次数据维度不同的问题,提出基于统计特征的标准化特征表示方案;最后利用神经网络学习异常特征,完成异常检测。试验结果表明:基于深度学习的异常检测方法对风洞异常数据检测的准确率和检出率分别达到了81.7%和72.6%,能够较好地识别孤立跳点异常和多点异常。     

基于深度学习与高斯差分法的ADS-B异常数据检测模型（英文）

受地形结构、气象条件等多种因素的影响,用于低空通航飞行器定位的广播式自动相关监视(Automatic dependent surveillance-broadcast,ADS-B)设备获取的位置信息存在异常数据。为检测异常数据,提出一种基于深度学习与高斯差分法的ADS-B异常数据检测模型。首先,依据ADS-B位置数据的特点,将ADS-B位置数据转换到以起飞点为原点的坐标系中,利用运动学原理去除ADS-B位置数据中的离群点。然后,利用高斯差分法(Difference of Gaussian,DoG)获取位置数据的细节信息。最后,利用长短期记忆单元(Long short-term memory,LSTM)神经网络优化在ADS-B位置数据中梯度减小严重的循环神经网络(Recurrent neural network,RNN)。通过LSTM神经网络构成的seq2seq(Sequence to sequence)模型对位置数据进行重构,利用重构误差检测异常数据。通过实际数据对模型进行验证和对比分析表明:利用seq2seq模型对ADS-B位置数据重构的方法能有效地检测异常数据,运行时间得到减少,而且相较于RNN神经网络,检测的平均准确率提高了近2.7%,相较于传统的异常检测模型具有更高的准确率。     

异常值检测方法在民航告警中的应用

随着民用飞机和航线数量的不断攀升,民航业进入了大数据时代,如何有效地检测异常数据并且避免它们对分析结果的不利影响是研究的焦点。本文围绕四分位法和目前民航界惯用的标准差法展开讨论,主要从数据集分布、异常值比例、异常值检测能力、抗扰动性和可视化效果5方面对四分位法和标准差法进行分析。最后通过快速存取记录器(Quick access recorder,QAR)数据分析论证,四分位法在上述5方面都表现出比标准差法更好的性质,四分位法更适合应用在民航告警领域。     

灰色系统理论在逆向工程测量数据处理中的应用

逆向工程中测量数据的处理是一个十分重要的环节。本首次将灰色系统理论应用于逆向工程中测量数据的处理，提出了几种基于灰色系统理论的数据处理方法。通常在测量数据中会有一些异常数据，如果将这些异常数据剔除就会留下空穴。中对数据滤波后产生的空穴采用灰色生成方法以及GM(1，1)模型生成新的数据点来填补。对由于测量误差带来的非均匀测量数据采用均值生成、级比生成和光滑比生成等方法进行光滑处理。     

监控视频中异常事件检测技术研究进展

异常事件检测技术是当前智能监控技术研究领域关注的一个热点,作为计算机视觉的重要研究内容,其主要目标是利用计算机自动检测出可被视为异常的事件。传统方法存在低层视频特征描述能力弱,异常检测方法计算代价大,对复杂场景建模时鲁棒性差等方面的限制。本文结合国内外的研究现状和目前的主流方法,介绍了监控视频中异常事件检测涉及的基本技术,分析了各类监控视频特征提取方法、特征学习模型和异常检测方法的优缺点,整理归纳了可用于监控视频中异常事件检测的常用实验数据集,最后讨论了监控视频中异常事件检测技术的难点、挑战及未来发展趋势。     

基于改进极限学习机的数据采集与监控系统攻击检测模型

提出一种基于改进极限学习机（Online sequence extreme learning machine， OSELM）的新能源电站数据采集与监控（Supervisory control and data acquisition， SCADA）系统攻击检测模型。首先使用ADASYN算法对数据样本中的异常数据和正常数据进行数量平衡，以满足真实电站SCADA系统环境中异常数据量少的特点。接着使用降噪自编码网络对平衡后的数据进行约简，消除无关或冗余特征以降低检测模型的训练时间。最后在AWID数据集上进行了大量对比实验，结果表明，所提的数据约简方法可有效地降低数据维度，降低了检测时间；与其他基于浅层学习算法的检测分类器相比，本文所提方法在检测准确度和误报率方面也体现出了更优性能。     

AMSAA模型分组数据的分析方法

本文介绍了AMSAA模型分组数据的一种处理方法,详细地推导了模型参数的极大似然估计,给出了模型的趋势检验统计量和拟合优度检验统计量,并将这些结果推广到多台同型系统同步进行可靠性增长试验的情况,最后给出了一些应用实例。     

确定趋势的一种检验方法

本文讨论了一种统计假设检验方法——趋势检验方法,并将之推广到多台同步试验的场合。它提供了如何根据试验数据确定是否存在可靠性增长,可靠性下降或没有趋势的手段。为了将此法用于小样本问题,给出了M=1,2(M=n,定时截尾;M=n-1,定数截尾;n为失效次数)时,检验统计量的临界值表。并用工程实例说明这种方法。     

基于人工神经网络的道路表面降雨水深预测

建立了基于人工神经网络的道路表面水膜厚度预测模型，通过试验数据的训练确定权重和阈值，经过检验样本的检验，能够很好地预测道路表面的水膜厚度。结果表明，本文建立的人工神经网络模型用于道路表面水膜厚度预估可行。     

民机导线安全性基础数据模型建立方法

鉴于国内民机运营数据收集体系不健全,民机导线失效数据难以获取,提出利用专家经验建立导线安全性基础数据的改进模型。在分析导线失效模式的基础上,考虑各环境影响因素之间的相关性,构建导线安全性基础数据模型。确定适用于国内所有民机型号的典型失效环境,选择合适的领域专家对典型失效环境、环境变量严重程度和环境变量相关性进行评判,并对专家数据的有效性和一致性进行检验。优选配对比较模型,根据专家评判数据求解模型系数。计算结果表明,模型能够通过检验并具有较好拟合度。最后,利用实际统计数据所得失效率对模型进行修正。     

机翼带外挂颤振模型模态试验与参数识别

本文介绍了带外挂风洞颤振模型模态试验与参数识别方法。重点放在如何提高结果的可靠性和精度上。利用我们研制的识别程序,在通用计算机上识别了前九阶模态的全部模态参数。采用了四种数据检验手段以保证试验数据和识别结果的可靠性与精度。     

基于GPS航迹的飞行误差分布规律研究

研究航迹误差分布规律,制定合适的飞行安全间隔标准是提高空域利用率的关键所在。本文针对CESSNA172机载GPS航迹数据对手动飞行条件下的航迹误差分布规律进行了研究。首先通过解析GPS航迹数据,利用Haversine公式对手动飞行条件下的航迹偏差进行统计分析;接下来采用quantile-quantile图检验法对航迹误差数据进行正态分布检验,根据Michael拟合优度检验方法给出正态分布的显著性水平;最后计算得到正态分布总体均值和标准差的置信区间。结果表明,训练飞机下降着陆阶段的实际位置点与跑道中心线的距离偏差符合正态分布规律,为训练飞行中空域规划及飞行安全间隔标准的制定提供了可靠理论依据。     

基于灰色时序的航空发动机磨损故障预测模型

把时序AR(n)预测模型和灰色GM(1,1) 预测模型两者有机结合起来,形成新的灰色时序模型的预测模型.以发动机光谱为例,经过实测数据检验,显示了其更好的预测效果.     

汇改后人民币汇率对股票市场的影响分析

为研究当前汇率对股票市场的影响,选取了2005年7月20日到2017年2月28日人民币汇率和股票价格的日度数据。通过建立VAR模型,得出二者在短期内存在很强的相关性,并采用Johansen协整检验出人民币汇率与股票市场价格在长期存在一定的稳定关系,但Granger检验结果表示二者并不都存在因果关系。     

基于灰色系统理论的战略流量预测方法研究

战略流量预测是空中交通流量管理系统的一个重要部分.借鉴新陈代谢思想,通过灰色系统理论建立了GM(1,1)模型,在统计离散数据的基础上对未来战略流量进行了预测,并利用实际数据对模型进行了验证.分析结果表明,基于灰色系统理论的战略流量预测模型符合精度检验要求,具备一定合理性,可以为战略流量管理提供决策支持.     

钢丝绳检测数据的可靠性评定方法

该系统对钢丝绳试验站检验数据及日数据微机处理。通过原始数据的录入，可以自动生成成试验站用各种报表、判断是否符合《煤矿安全规程》并进行可靠性评定。     

分布假设及其对复合材料B基值的影响

简要介绍了以经验分布函数统计量为基础的一类先进拟合优度检验方法，分析了不同母体分布假设对复合材料B基值的影响，认为采用3参数Weibull分布拟合复合材料强度数据比较合理。     

PowerBuilder数据窗口中记录行与默认值的动态实现

数据窗口是PowerBuilder的专利技术，是用户与数据库直接进行交互的界面，可以用于数据的检索、更新和用多种形式表现数据源中的数据，但是不支持以下功能：同一数据窗口中对不同字段记录行的动态分配、同时给出相应的默认值。本文结合江西三鑫医疗器械集团有限公司ERP系统中的输液器物理性能检验表的设计，详细介绍了通过设计解决这一问题的方法，具有一定的实用价值。     

一种基于证据理论的目标识别加权数据融合

在分析证据理论数学内涵的基础上,给出一种不确定性的目标识别加权数据融合方法,即先对不同传感器赋予不同的可信权值,形成新的m ass函数,再通过D-S合成公式进行数据融合。理论分析和实践检验证明,该方法可有效地提高目标识别的准确性。