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951.
基于BiGRU-SVDD的ADS-B异常数据检测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
广播式自动相关监视(ADS-B)作为新一代空管监视技术,由于采用明文方式广播发送数据,因而存在易遭受网络攻击的安全问题。为了准确检测ADS-B数据攻击行为,在充分考虑时间相关性的基础上,提出了针对ADS-B数据的异常数据检测模型。首先利用双向门控循环单元(BiGRU)神经网络预测ADS-B数据,得到了ADS-B数据预测值。再将预测值和实际值作差,将差值放入支持向量数据描述(SVDD)训练,得到了能检测ADS-B异常数据的超球体分类器。并且,选择了合适的滑动窗口,在保证异常检测准确率的同时,缩短BiGRU神经网络的训练时长。实验结果表明,BiGRU-SVDD模型能检测出随机位置偏移攻击、高度偏差攻击、重放攻击、拒绝服务(DOS)等攻击下的ADS-B异常数据。并且,与其他机器学习和深度学习方法相比,BiGRU-SVDD异常检测模型的准确率更佳,适应性更优。 相似文献
953.
954.
针对传统选址方法权重难以合理确定的问题,提出了基于模糊偏序关系的选址多属性决策方法。该方法通过对选址属性值的预处理,建立连续值信息系统,利用模糊偏序关系将其偏序化,形成评估关系模型。最后对偏序关系进行集结,形成全序关系。算例验证了该方法的有效性。将该方法应用到某战区导弹技术保障点选址中去,获取了最佳选址方案,这为装备保障点科学选址提供了一种有效的方法。 相似文献
955.
956.
957.
基于融合先验知识SVM的航班延误预警模型 总被引:1,自引:1,他引:1
针对日益严重的航班延误问题,有必要通过预警机制减少其负面影响,对机场各时段延误程度的预警其实质是一个多类分类问题.利用先验知识确定了一种新的基于相对紧密度的方法来计算各样本的权值,并将其融合到支持向量机模型中,进而结合一对一法(OAO)形成一种一对一加权间隔支持向量机(OAO-WMSVM),用以实现一个多级航班延误预警模型.实验证明,用OAO-WMSVM建立的预警模型能有效判定机场各时段的延误等级;同时还证明,融合了先验知识的SVM比标准SVM具有更好的分类性能. 相似文献
958.
针对该电源故障样本少、专家经验不足和模式辨识困难的特点,提出了一种基于改进型最小二乘支持向量机的诊断方法,综合利用小波变换和最小二乘支持向量机在时频分析和小样本辨识领域的优点,很好地解决了高压直流电源的故障诊断问题。 相似文献
959.
针对性能非线性退化的产品,从研究退化轨迹相似性的角度出发,提出一种基于遗传算法(GA)优化小波最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)的实时退化轨迹建模和寿命预测方法。该方法根据特定个体与同类产品的Euclid距离确定隶属度权值,加权小波LS-SVR建立的同类产品退化模型得到特定个体的退化轨迹模型,结合实测数据更新模型并进行实时寿命预测。实例分析验证了所提方法的有效性。 相似文献
960.
主要论述了一种运输类飞机适航审定试飞平衡扬长的确定方法。首先根据其原理及继续起飞和中断起飞不同阶段的假设,对各个方程进行了全面的推导,形成了一个完整的计算程序,每种情况都有两种可供选择。使用该方法通过实际的试飞结果及试飞条件确定出相应的系数值,再通过标准的试飞条件和状态就可确定出标准状态的试飞结果。最后应用该方法进行了Y7H-500型飞机适航审定试飞,取得了较为满意的结果。 相似文献