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一种双向多跳中继选择算法与信息交互模型_王文敬

在协同通信中,针对多跳中继通信传输网络,在单向传输模式的基础上,提出了一种双向通信模式下基于维特比算法的双向中继选择算法（BRSVA）。根据各传输中继节点间的瞬时信噪比,对维特比算法中的支路度量和路径度量进行重新定义,并且构建滑窗以限制内存,对通信网络进行研究分析,以当前跳滑窗内具有最大路径度量值的路径上第一簇中继作为该簇的最佳中继。随着滑窗向前推进,对整个中继网络每一簇进行最佳中继的选择,进而得出一条由最佳中继构成的最佳路径。最后在此路径上提出了一种新的混合型双向信息交互模型,实现通信双方的信息交互。为了验证该中继选择算法与该信息交互传输模型的效果,将其仿真结果与理想内存下的最优中继选择算法做对比,结果证明在有限的内存需求与复杂度下,该算法的中断性能可接近最优选择。

  • 2021-05-07
  • 阅读443
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参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法_陈红

为了提高图像分割的速度,提出一种参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法.该算法中的水平集函数由参数向量确定,而非带符号距离函数,降低了水平集函数的维度.将参数化的水平集函数嵌入到经典的LGDF（local Gaussian distribution fitting）模型中进行图像分割,不需要重新初始化和额外的正则项,同时可选择较大迭代步长.实验结果表明:所提方法能够有效地分割超声、CT和核磁等医学图像,与带有正则项的分割算法LGDF和最近提出的快速分割算法MSLCV相比,在保证分割精度的同时,计算速度得到了明显提高.

  • 2021-05-07
  • 阅读431
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基于蚁群算法的电力数据网络APT攻击预警模型_梁晶亮

高级持续性威胁（Advanced Persistent Threat,APT）是通过预先对攻击对象的业务流程和目标系统进行多维度、多阶段、多对象的持续信息采集,隐匿地实现网络空间的数据窃取。电力网络具有天然的稳定性需求,其覆盖广、涉及面大、灾后损失大。当前APT攻击预警技术存在网络节点碎片化的有限安全域以及全域特征动态检测问题。本文提出基于蚁群算法的电力数据网络APT攻击预警模型。通过设计电力网络的全域可信系统模型,采用流形进行安全边界扩散,将碎片化节点进行柔性关联,确保全域安全控制。构建APT攻击的时效模型,实现攻击对可信系统的损害分析。将APT攻击特征等效为蚁群信息素,实现对APT攻击的自动跟踪和适应。通过实际测试表明,蚁群APT监测预警算法的预警精度有效提升12.6%。

  • 2021-05-07
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一种基于OBJ三维模型纹理贴图的信息隐藏算法_任帅

为改进三维模型信息隐藏的鲁棒性,提出了一种基于OBJ（3D模型文件格式）三维模型纹理贴图的信息隐藏算法.选取三维模型贴图进行多元数小波变换；运用奇异值分解理论进行静态系数提取；利用三维Arnold置乱和纹理映射算法对隐秘信息和静态系数进行融合与正交投影.实验结果表明,算法能显著提高线框渲染、顶点绘制、面片挤出和剪切等攻击的鲁棒性.

  • 2021-05-07
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基于部件特性的螺旋桨数学模型通用建模算法_陈怀荣

为了有效地建立螺旋桨数学模型和涡桨发动机数学模型,以及为涡桨发动机控制规律设计奠定基础,借鉴压气机部件特性缩比方法,提出了一种适用于螺旋桨部件特性的修正缩比方程；基于螺旋桨静态特性,提出了静拉力状态下的螺旋桨建模优化算法；针对螺旋桨低速前进状态下和高速前进状态下的不同工作特点,提出了两种不同的螺旋桨建模算法,以实现全飞行包线内的螺旋桨数学建模。通过与GSP （Gas turbine Simulation Program）软件仿真数据对比验证,其结果表明,基于所提出的算法建立的螺旋桨数学模型输出拉力、功率和效率的最大相对误差分别不超过3×10-6,3×10-6和6×10-5,同时,验证了算法有效性和通用性。

  • 2021-05-07
  • 阅读680
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基于改进型鲸鱼优化算法和最小二乘支持向量机的炼钢终点预测模型研究_郑威迪

终点碳含量是决定钢质量的关键因素,是转炉炼钢过程中需要控制的核心变量之一.本文建立了一种基于莱维飞行的鲸鱼优化算法（Levy Whale Optimization Algorithm,LWOA）和最小二乘向量机（Least Squares Support Vector Machine,LSSVM）的钢水终点碳含量综合预测模型.通过莱维飞行代替了传统鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）参数的随机选择,优化了鲸鱼算法中跳出局部最优的能力；借助改变鲸鱼算法的系数向量收敛方式明显提高了鲸鱼优化算法的泛化能力、预测精度和收敛速度.数据仿真结果表明,所提出的LWOA-LSSVM预测模型,不仅能够克服局部寻优获取全局最优解,而且具有快速的收敛速度和更高的预测精度,得出预测结果的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差与遗传算法BP神经网络、遗传算法最小二乘支持向量机和传统鲸鱼算法最小二乘支持向量机相比均有着明显提高.同时,通过调整目标命中率和训练输入样本量验证了预测模型具有更好的鲁棒性.

  • 2021-05-07
  • 阅读459
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基于差分量子粒子群算法的锅炉NO_x排放模型优化_董泽

提出一种基于改进的差分量子粒子群（DEQPSO）算法,将其与超限学习机（ELM）相结合,以某1 000 MW超超临界机组锅炉燃烧系统为研究对象,建立了NOx排放模型,采用现场样本数据测试所建模型的预测能力,并将该模型的预测结果与基本超限学习机以及引力搜索算法（GSA）、粒子群算法（PSO）和量子粒子群算法（QPSO）优化的超限学习机模型的预测结果进行了对比。结果表明:DEQPSO算法具有更好的参数优化性能,DEQPSO-ELM模型具有较强的泛化能力和良好的预测精度,为电站锅炉NOx排放质量浓度预测提供了一种有效方法。

  • 2021-05-07
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海量数据下线性混合效应模型的估计算法_耿俏

基于以往文献提出线性混合效应模型参数的三步估计方法,避免了繁杂的极大似然估计迭代步骤。同时为进一步解决海量数据下计算估计量时存在的存储瓶颈及计算时间过长问题,在海量纵向数据的两种不同数据格式下,分别基于三步估计方法利用分治算法计算模型参数的估计量。数值模拟和实证分析结果表明,本文所提出的三步估计方法和估计量的分治算法可以减轻计算负担,减少占用内存,解决内存不足的问题,并提高计算速度。

  • 2021-05-06
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