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1.
针对长短期记忆(LSTM)网络对于多维数据特征识别和提取上存在不足的问题,在其改进模型嵌套式长短期记忆(NLSTM)网络的基础上,提出了一种基于注意力机制和残差NLSTM网络的剩余使用寿命预测方法。该方法将双层NLSTM网络代替残差块中的主网络,保留捷径连接中的卷积神经网络结构,既能充分提取时序特征又能保证有用数据在网络层中的跳层传递,并融入注意力机制构建多层残差网络,注意力机制的使用能够选择出对预测结果有重要影响的信息,有效提高预测的准确率。在航空发动机退化实验数据集上进行实验分析,结果表明:所述方法能有效建立监测数据与发动机健康状态之间的关系,剩余使用寿命预测误差较未改进残差结构方法平均降低10.8%,比未融入注意力机制方法平均降低18.9%,有效提高了预测精度。 相似文献
2.
3.
车载自组织网络(VANET)作为智能交通的重要基础应用,其安全稳定地运行是交通系统乃至社会经济可持续发展的需要。以最大连通度、连通分支平均规模、全局网络效率等参数为脆弱性测度指标,基于复杂网络理论,应用车辆仿真软件(VanetMobiSim)建立了VANET网络拓扑模型,详细研究了在随机攻击和蓄意攻击模式下脆弱性量化指标随节点移除比例的变化关系;通过仿真实验分析了节点密度、信号辐射半径及不同攻击策略对VANET脆弱性的影响。仿真结果表明:VANET在蓄意攻击下比较脆弱,基于节点介数的蓄意攻击效能最强;节点密度、信号辐射半径越小,VANET连通性越差,网络越脆弱。所提方法和结果为VANET拓扑控制优化和网络管理决策提供了理论依据。 相似文献
4.
量子科学实验卫星在轨运行期间完成4种光学实验,地面监测人员通过遥测参数阈值判断卫星是否进行光学实验、实验类型及实验结果.这种方法需要预先设定大量阈值,并且这些阈值需要根据在轨卫星重新设定,可扩展性较差.针对以上问题,提出一种基于机器学习的光学实验判别方法,将量子科学实验卫星的光学实验监测任务抽象为机器学习中的多元分类问题,构建分类模型,利用量子科学实验卫星的真实历史遥测数据对模型进行训练,并通过真实实验计划对训练得到的模型进行验证.实验结果表明,本文提出的方法在没有专家先验知识的前提下,判别准确率达到99%,可用于量子科学实验卫星光学实验的实时监测任务.提出的基于机器学习的判别方法具有较强的可扩展性,可应用于卫星在轨运行的其他监测任务. 相似文献
5.
6.
研究了Euler Lagrange系统在拒绝服务(denial of service, DOS)攻击其传感通信通道时的安全控制问题.为减少采样资源消耗,本文设计了基于事件触发机制的控制算法.针对DOS攻击活跃期和休眠期两种情况,设计了Lyapunov函数并证明了所提出的基于事件触发的算法能保证Euler Lagrange系统在DOS攻击下的稳定性.最终通过仿真算例验证了算法的有效性. 相似文献
7.
惯性基准系统(IRS)在飞机飞行过程中起着非常重要的作用。本文以波音737-800飞机为样本,统计近五年的IRS故障并进行故障分类和总结,重点分析了出现MAP故障旗的原理及排故措施,对不同的故障现象提出了针对性的解决思路。 相似文献
8.
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