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基于信息流控制模型的云计算数据隐私保护算法研究_石宝金

针对变截面涡旋盘瞬时铣削力预测存在的多元非线性难题,从涡旋盘实际铣削过程出发,建立了考虑刀具跳动的瞬时铣削力数学模型,提出了一种基于改进粒子群优化算法(PSO)对铣削力模型参数进行求解的方法,以提高瞬时铣削力预测模型精度。通过4组不同铣削参数下的瞬时铣削力实验对该方法进行验证,结果表明:该方法求解得到的变截面涡旋盘瞬时铣削力与实验测得的瞬时铣削力在形状和峰值处有较高的吻合度,4组实验的峰值误差在15%以内;采用自适应惯性权重和随机扰动因子的改进PSO算法能够有效地提高变截面涡旋盘瞬时铣削力系数辨识的收敛速度和收敛效果,还能提高算法整体搜索能力。该方法只需较少的实验次数就能辨识出较高精度的模型参数,比平均铣削力求解方法的实验成本更低,对涡旋盘的加工具有重要参考价值。

  • 2021-06-18
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基于粒子群优化算法的腐蚀预测灰色动态模型_印翔

精确的血迹的年龄估计在刑侦法医鉴定中有着重要的意义。构建了以8个LED为照明光源、以黑白CCD相机为成像单元的可见-近红外多光谱成像系统,利用以k最近邻算法、支持向量机算法和随机森林算法为基模型的融合模型分析预测血迹年龄,研究了利用可见-近红外反射多光谱精确估计人体血液年龄的可行性,并与前人利用高光谱进行血迹年龄预测的研究结果进行了对照,还检验了血液特异性对模型的影响。

  • 2021-06-17
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基于改进蚁狮算法的广义预测控制对T_S模糊模型的控制研究_张文彬

针对广义预测控制(GPC)参数设定问题,提出一种改进的蚁狮算法(IALO)应用于广义预测控制进行参数优化,并将提出的方法对Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型进行控制,取得良好的效果。对智能材料中广泛存在的迟滞非线性特点用T-S模糊模型进行了建模。对于传统蚁狮算法存在的收敛速度慢,易陷入局部最优解的问题进行改进,并用测试函数来验证改进方法的有效性。最后将改进后的蚁狮算法同GPC相结合,对所建立的T-S模糊模型进行控制,结果表明所提出方法的有效性。

  • 2021-06-17
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一种遗传算法的声带模型参数反演方法_陈莉媛

采用遗传算法进行声带模型参数反演能够有效地实现概率意义的全局搜索,但存在易陷入局部最优解和收敛性能弱等缺陷,针对这些问题本文提出了一种改进遗传算法的声带模型参数反演方法。通过声门波形参数构建目标函数,引入精英保留策略,选择适应度高的精英个体保留至下一代种群,对普通种群进行双向邻域搜索;通过目标函数值进行模型参数反演操作,得到模型参数最优解。实验结果表明,反演后得到的特征相对误差不超过1.5%,改进后的加权平均相对误差比改进前减小了0.11%。说明改进后的遗传算法搜索性能好,收敛性能高;得到的特征参数精确度更高。

  • 2021-06-17
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物联网中基于混沌模型的隐私安全算法研究_宫海梅

在物联网应用中,各种物体可与物联网互联,人们可以得到便捷的服务。但在信息传输过程中用户隐私信息可能被泄露,如何解决此问题受到人们的广泛关注。针对2个问题:一是隐私数据生命周期中前期工作需要加强,二是用户参与到数据隐藏工作中,根据实际需求选择需要隐藏的数据。研究提出在数据采集前,根据用户需求进行数据隐密传输。为了保障隐私信息在传输中不被泄露,本文设计一种轻量级加密方法、即数字水印安全套装结构,进行数据隐藏,保障隐私信息安全。该方法基于离散余弦变换和混沌算法,在图像载体频域内隐藏隐私信息,隐私信息具体嵌入位置通过利用混沌算法,和人眼视觉特性的关系动态进行调整,考虑到混沌算法中的初值和参数万一被破解导致隐私信息被破解问题,对混沌算法产生的随机数位置进行进一步的自创公式选择隐藏位置,这样非法截获者肉眼无法察觉隐密信息的存在,也无法对用户内容解密。仿真结果从隐蔽性、隐藏容量和鲁棒性三方面分析,表明该算法可以实现隐私信息的加解密,对其进行攻击实验,仍可获得信息,相比于直接传输敏感信息更安全可靠。

  • 2021-06-17
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基于IMM算法的多旋翼飞行器状态滤波器_李阳

本文针对多旋翼飞行器网络控制系统,研究其在丢包且无确认机制情况下的状态估计问题,提出了基于交互式多模型算法(IMM)的滤波器的设计方法。这类系统通常被称为类UDP系统(User Datagram Protocollikesystem)。目前该算法都是针对一般性的Markov系统给出的,为了解决原"高斯累和滤波器算法"中迭代次数多,计算复杂等的问题,将其引入应用到该类UDP系统中,并推导出IMM状态滤波器公式。实例仿真结果表明所设计的滤波器性能好,有较高的预测精度。

  • 2021-06-17
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基于小波包和共同空间模型的运动想象脑电信号特征提取算法_高枫

脑-机接口(brain-computer interface,BCI)为无法进行交流的人们提供了一种新的交流方式。传统的基于频率特征的脑电信号(electroencephalogram,EEG)特征提取方法只提取每个通道的能量特征,而忽略了不同通道之间的相关性信息。为了获得更好的特征提取结果,本研究采用了基于小波包和共同空间模型(common space pattern, CSP)的脑电信号特征提取方法。首先,在利用小波包对脑电信号分解前,对相关通道和频带进行辨别,提取运动想象脑电μ律和β节律,然后利用CSP算法进行空间滤波提取特征,选取相关节点计算小波包能量,最后通过支持向量机(support vector machine, SVM)将脑电信号分为左右手两种特征。为了验证本研究算法的可行性与有效性,在BCI竞赛数据集上进行了相应的实验,分类结果表明,所提出的特征提取算法能够有效提取运动想象特征,具有较高的分类精度。

  • 2021-06-17
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基于图像识别技术的变电站设备短路损耗工况检测模型算法_王铭民

传统检测模型中变电站设备运行工况识别目标与背景分界模糊,导致变电站涉及短路损耗工况检测效率较低,针对该问题,提出了基于图像识别技术的检测模型算法。将图像转化为二值图像,提取二值图像特征矢量,采用支持向量机识别变电站设备运行工况。结合图像识别技术有效分离出待识别目标与背景,以计算机集成制造系统CIM资产为基准,建立运行待识别目标工况检测模型,由此完成变电站设备运行工况检测模型算法研究。通过实验对比结果可知,该模型最高检测效率可达到97%,能够有效反映变电站设备运行工况,进而减轻调度工作人员的工作强度,提高检测效果,对变电站在线检测系统研发具有参考价值。

  • 2021-06-17
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