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基于一致性预测算法的内网日志检测模型_顾兆军

机器学习是网络安全威胁检测系统的薄弱环节。不断进化的网络攻击利用数据的概念漂移躲避机器学习检测,导致检测模型随时间不断退化。文章通过一致性度量的统计学习方法,缓解基于日志分析的内网安全威胁检测模型的退化问题。相比于基于静态阈值的检测方法,一致性度量的统计学习方法可以动态适应不断进化的安全攻击,感知底层数据的概念漂移,缓解模型退化问题。文章实现了一个基于日志分析的内网安全检测模型,在HDFS数据集上有效发现了概念漂移趋势,缓解了模型退化。

  • 2021-05-06
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基于空间解析模型观测器的永磁同步电机直接转矩控制算法优化_钟再敏

针对永磁同步电机(PMSM)直接转矩控制(DTC)中磁链和转矩观测器误差较大引起的转矩脉动的问题,提出了一种基于空间解析模型的磁链和转矩观测器,并应用于基于空间矢量脉宽调制的直接转矩控制(SVPWM-DTC)中。通过有限元仿真获取磁链和转矩数值解,由该数值解推导了一种考虑电机空间谐波和磁饱和特性的磁链和转矩空间解析模型,构建了一种新型高精度的磁链和转矩观测器。仿真和试验对比表明,基于空间解析模型的观测器具有较高精度,能够有效抑制观测器误差导致的SVPWM-DTC转矩脉动。

  • 2021-04-30
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遗传退火算法的模型相似性计算方法_高雪瑶

为了检索最相似的CAD模型,本文结合遗传算法的全局搜索能力和模拟退火算法的局部搜索能力,提出了基于遗传退火算法的模型相似性度量方法。利用面的边数差异来计算源模型面与目标模型面之间的形状相似性。结合面的形状相似性和面的邻接关系来计算面的结构相似性。以面的形状相似性和结构相似性为基础,构造2个模型的整体相似度矩阵。利用遗传退火算法对该矩阵进行搜索,得到2个模型之间的最优面匹配序列。以最优面匹配序列为基础,计算2个模型的相似性。实验结果表明:相对于模拟退火算法,本文所提出方法使13.33%的模型的排序效果有所改善。该方法能够更准确地度量2个模型之间的差异。

  • 2021-04-30
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一种零高分辨率3D网格模型的信息隐藏算法_任帅

针对目前3D网格模型信息隐藏算法抗分析性弱的问题,提出一种零高分辨率的信息隐藏算法。首先,利用改进半边折叠网格简化算法对网格模型进行多分辨率分析,将3个分辨率层表示为High-layer,Mid-layer,Low-layer;其次,在High-layer进行同心球面分割,提取特征向量,在Mid-layer计算顶点突出度,确定嵌入信息的特征点;再次,通过将特征向量中特征值的最高位与Chebyshev置乱的加密信息建立联系以形成关联信息;最后,利用分段映射函数将关联信息嵌入到特征点球面坐标r值的DCT变换交流系数中。算法将高分辨率层的特征向量与置乱信息所构建的关联信息隐藏于能量小于15%中分辨率层的鲁棒特征点的仿射变换不变量中,有利于算法的不可见性、鲁棒性和抗分析性。采用一阶拉普拉斯平滑的隐写分析方法检测不到点、面特征的明显变化,表明所提算法的抗分析性好。

  • 2021-04-30
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基于量子粒子群与标准粒子群混合算法的框架结构异构体系模型参数辨识_张迁

为了研究相邻框架结构地震碰撞问题,经常将框架结构动力学模型简化为树形拓扑结构,以提高计算效率。该文提出了一种将量子粒子群与标准粒子群结合的参数辨识方法,基于结构的动力特性等效原则,对框架结构建立适应于多体系统传递矩阵法(MS-TMM)高效计算的树形拓扑系统动力学模型,模型的相关力学参数的确定是基于量子粒子群与标准粒子群混合算法,由有限元方法计算得到模态参数,通过参数辨识的方法来完成。为了验证所提出方法的有效性,以三层框架结构为工程算例,将三层框架结构转化为树形拓扑力学模型,通过提出的参数辨识方法和标准量子粒子群算法分别进行参数辨识,并将两种方法的辨识结果分别利用多体系统传递矩阵法(MS-TMM)计算频率,将频率计算结果分别与Ansys结果进行比较。结果表明,该文方法的识别精度优于标准量子粒子群算法。

  • 2021-04-30
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一种基于改进模型预测控制算法的空_省略_量PWM虚拟磁链直接功率控制策略_陈伟丽

虚拟磁链定向的空间矢量PWM直接功率控制(VF-DPC-SVM)策略的功率内环PI控制参数整定过程复杂,电压型整流器(VSR)控制稳定性不高、快速性较差。对此,提出虚拟磁链定向的改进模型预测直接功率控制(VFMPDPC)策略。在功率内环用模型预测控制(MPC)算法代替PI控制器改善VSR的控制系能,并引入内模反馈校正环节在每个采样周期修正功率的预测给定值,通过改进的MPC模型实现对瞬时功率的高精度跟踪。仿真分析表明:改进的VF-MPDPC策略使系统稳态时调整时间短,响应快,电网污染小,输出母线电压质量高,功率纹波小;动态响应鲁棒性高,稳定性能好。

  • 2021-05-06
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基于改进深度学习模型的焊缝缺陷检测算法_谷静

针对传统深度学习模型在进行焊缝缺陷检测时对小缺陷目标检测效果不理想问题,提出基于改进深度学习Faster RCNN模型的焊缝缺陷检测算法,算法通过多层特征网络提取多尺度特征图并共同作用于模型后续环节,以充分利用模型中的低层特征,增加细节信息;改进模型的区域生成网络,加入多种滑动窗口,从而优化了模型锚点的长宽比设置,提高检测能力。实验表明,改进Faster RCNN模型取得最优的缺陷检测结果,对于小缺陷目标仍取得较好的检测精度,从而验证了算法的有效性。

  • 2021-04-29
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基于粒子群算法优化BP神经网络的土壤含水量短期预测模型_牛曼丽

为提高土壤含水量预测精度,基于物联网监测数据,提出了粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的土壤含水量预测方法。首先应用主成分分析法筛选出影响土壤含水量的关键影响因子,然后构建8-5-1的BP神经网络拓扑结构,应用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值。结果表明:与传统BP神经网络相比,新模型优化了网络结构,避免了陷入局部最优解,具有良好的预测效果;模型的评价指标平均绝对误差、平均绝对百分误差、误差均方根分别为0.259 2、0.010 5和0.135 6,与单一BP神经网络相比,预测精度更高,可满足实际的土壤含水量预测的需要。

  • 2021-04-25
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