基于数据挖掘的异常模式入侵检测系统的设计

网络攻击的方法是多种多样的,没有标准的分类模式.入侵检测是网络安全领域的一个重要技术,也是当前网络安全理论研究的一个热点.通过分析已知的攻击方法引起的数据异常情况,可以确定用于检测的敏感数据以建立入侵检测系统.     

模拟成形性的计算机预测

运用人工神经网络,对板料基本成形性（单向拉伸、平面应变等基本试验的参数）与模拟成形性（拉深、杯突、扩孔、福井等模拟试验指标）二者的相关性进行了研究．在大量试验数据和反向传播算法的基础上,建立了描述相关性的ＢＰ网络模型．通过该模型,对已知基本成形性参数的板料的模拟成形性指标进行了计算机预测,预测结果与试验结果比较接近．本文的研究方法和结果表明,人工神经网络是研究板料的模拟成形性的一条有效途径     

多阶段制造系统调度模型与资源价格研究

为时变需求下的多阶段、多工件种类且生产能力可追加的制造系统调度问题构建了一个令总成本最小的数学模型.通过分析最优性条件,得到了工作站生产能力的价格,并解释了它的经济含义.将调度模型转换为一个时空扩展网络上的静态的费用极小流问题,然后用改进的Frank-Wolfe算法求解.     

动态规划法在节点编号优化中的应用

本文在分析了Cuthill-Mckee节点编号法[1]以后,指出了该方法的缺陷,进而提出了选择最佳边界点,作为网络节点编号(或重新编号)的起点(即序号为1);提出了用动态归划法的思想逐步挑选下一个编点,从而达到节点编号优化目的;结合用有限元素法求解大型结构矩阵时进行节点编号中的需要,对图论中的网络节点有关定义作了适当修改和补充。     

非单调语义网络中继承的信任理论

描述了一种新的具有例外的多继承语义网络推理方法--继承的信任理论,这是一种很具有吸引力的可废止继承方法.它应用于非循环语义网络的继承的分析,能够产生适合于继承直觉的非多义性结论.文中还讨论了Etherington的基于缺省逻辑的继承理论,提出了继承信任理论和继承信任缺省逻辑.给出了继承信任逻辑的性质,并且证明了构造继承信任缺省逻辑理论的唯一扩张是递推过程.信任理论的扩张能够快速求解.这种快速推理算法可以应用于专家系统推理.     

提高地形图测绘精度与速度方法探讨

通过对地形图重要性的简要描述,提出了在实际测绘工作中比较实用的几种简便而迅速的测绘方法。它们对提高地形图测绘的精度及速度有很好的效果。     

差动式测量仪器动态误差分析与滤波网络设计

通过了一个动态在线测量系统实例,分析滤波网络分布位置对系统动态测量误差的影响,并提出对于差动式动态测量系统,滤波网络必须位于和差动算电路之后的设计原则。     

基于算力路由的空间信息网络低时延在轨协同计算策略

针对当前空间信息网络（Spatial Information Network, SIN）地面数据处理模式中存在的高传输时延问题,提出了基于算力路由的低时延在轨协同计算策略。考虑到卫星网络的动态变化及卫星计算资源的异构性,提出了要素时空扩展图模型,以实现在屏蔽SIN动态性的同时对星上资源进行精确表征。在此基础上,构建基于算力路由的多星在轨协同计算数学模型,提出时延优化问题,并利用改进的异构最早完成时间（Heterogeneous Earliest Finish Time, HEFT）算法进行求解。仿真结果表明：卫星在轨协同计算可有效降低卫星数据的任务处理时延;同时,本文所提的改进HEFT算法以较小且可接受的收敛性能为代价,换取了业务处理时延的大幅度降低。     

基于YOLOv6框架实现典型通信信号调制快速识别方法

随着战场通信侦察对抗系统的快速发展,通信信号体制变得非常复杂,给非合作接收条件下的通信信号检测、调制识别及信号辐射源个体识别带来困难。为了全面掌握信号先验信息,对复杂多样的通信信号体制进行盲检与识别,本文提出基于时频图分析和深度神经网络的多种通信信号自动调制识别方法。首先,利用时频分析将不同典型通信信号转换为时频图像,再将标注后的时频图输入基于深度学习的YOLOv6（目标检测模型）网络中进行特征学习;然后,通过设计YOLOv6更高效的网络结构,使其能够对信号的时频图进行快速识别;最后,将训练后的网络权重对典型通信交叠信号进行测试,对提取的特征向量进行分类识别,完成6种调制方式识别与位置的快速确定,实现在非合作接收条件下的多个典型通信信号调制方式的检测和识别。     

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断

介绍了模拟电路故障诊断的神经网络方法及小波神经网络,以一带通滤波器为例,提出了一种基于输出灵敏度分析,利用多频测试生成故障特征向量训练小波神经网络进行故障诊断的方法。仿真结果表明小波神经网络作为故障分类器具有收敛速度快,诊断准确等特点。