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21.
随着系统规模、芯片功耗和链路速率的提升,高性能互连网络的整体故障率也不断上升,传统运维方式将难以为继,给高性能计算系统整体可靠性和可用性带来了巨大挑战。针对网络端口阻塞这类严重网络故障,提出无监督算法的预测模型。该模型从历史信息中挖掘征兆性规律并形成新的特征向量,应用K-means聚类算法对特征向量进行学习归类。在预测时,结合端口当前状态,利用二次指数平滑算法对未来状态进行预测,将得到的新特征向量使用K-means算法预判是否会发生阻塞故障。利用拓扑结构信息,分别对叶交换机和根交换机构建预测子模型,进而提升预测的精确率。结果表明,该预测模型能保持在召回率为88.2%的前提下,达到65.2%的准确率,可为运维人员提供有效的辅助。  相似文献   
22.
结冰问题严重影响飞机飞行安全,结冰智能预测是飞机智能防除冰系统设计和安全设计的重要依据和支撑。为解决复杂冰形在翼面同一位置的法线方向冰形厚度存在多值的问题,提出基于转置卷积神经网络的翼型结冰冰形图像化预测方法。设计预测模型的神经网络结构、损失函数、数据规范等,直接将影响飞机结冰的飞行和大气条件作为输入,以灰度化的冰形图像作为输出。基于NACA0012翼型,通过数值模拟方法生成冰形数据集,同时利用风洞试验结果对数值模拟方法进行验证,以确保生成数据的可信度。构建以飞行速度、温度、液态水含量、平均水微滴直径和结冰时长5项参数作为输入的预测模型,并进行仿真训练和验证。仿真结果表明:所提翼型结冰预测模型不仅能够快速预测翼型冰形,而且在冰体轮廓、结冰上下极限、冰角位置、结冰厚度等主要特征方面也与数值计算结果符合较好。  相似文献   
23.
在网络入侵检测中单独使用一种机器学习方法检测存在盲区,检测精度较低,提出一种基于GSO优化权值的异构集成学习入侵检测算法.在构造基分类器中,通过对样本集的采样和特征集的选择增大各个基分类器样本间的差异性;通过不同学习算法对样本集的学习增强基分类器的差异度,通过加权方式集成得到检测结果.在设计权值时,引入萤火虫优化算法,对各个基分类器的分类结果权值进行优化.在通用数据集和CSE-CIC-IDS2018数据集上的实验,表明提出的方法能够有效提高检测的精度,降低误报率和漏报率.  相似文献   
24.
为了尽快分析出未知水雷障碍参数,根据水雷战的特点,提出了建立未知水雷障碍参数分析专家系统的观点,对专家系统的设计方法进行了一定的探讨,并针对专家系统建立中的"瓶颈"问题,提出了基于Vague集插值近似推理的专家系统知识自动获取方法,在介绍推理过程的基础上给出了算例.从推理的结果来看,该方法具有较高的可信度,从而为专家系统的研制提供了一定的方法支持.  相似文献   
25.
针对装备体系效能预测问题,提出了基于极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)算法的装备体系效能预测方法.首先给出了基于XGBoost的效能预测流程;然后利用XGBoost建立评估指标与效能之间的非线性映射模型,实现对装备体系效能的预测.模型构建过程中采用了格栅搜索确定模型最优参...  相似文献   
26.
近年来,随着科学技术的发展,在战争需求的强大推动下,战争形态正在发生深刻演变,同时也强烈牵引着军事情报工作相关技术的创新发展。人工智能技术作为被人们普遍认为是最有可能改变未来世界的颠覆性技术,在美国军事情报工作中已经有了一定的应用。研究其在军事情报工作中的当前运用及发展趋势,可为我国军事情报领域人工智能技术快速发展提供借鉴与参考。  相似文献   
27.
本文以概率图理论为基础,系统研究了基于这一理论框架的故障诊断模型,对模型的构建方法以及在不同场景下的模型演化方案进行了探讨,使得在统一理论框架下可实现多模式系统故障诊断、耦合故障诊断、动态故障诊断、故障预测等复杂情形的诊断。为了弥补单独利用基于模型的方法和基于数据的方法的缺陷,研究了诊断模型的学习进化策略,实现了诊断效果的改进和优化。另外,对模型后续的能力扩展和可能的研究方向进行了展望,为后续理论研究提供了参考。  相似文献   
28.
人工智能技术被各主要强国视为“改变游戏规则”的尖端技术之一,有望提升航天装备可靠性、快速性和自主性,从而产生颠覆性影响。简要分析了人工智能的技术发展态势及其在航天装备中的应用态势。建立了人工智能在航天装备领域应用体系,并在此基础上,按照进入太空、利用太空和控制太空的维度,从运载火箭、卫星通信、卫星遥感、卫星导航、载人飞船、太空态势感知等方面,深入分析了人工智能在航天装备领域的应用场景。最后,归纳了人工智能在航天装备领域应用的趋势。为我国发展人工智能技术在航天装备领域的应用提供参考。  相似文献   
29.
30.
阐述了神经网络集成的基本概念及其在液压故障诊断中应用时的个体网络生成方法和结论结合方法.根据液压系统的工作特点,采用Gauss随机函数作为个体网络的训练样本的随机采集函数,使个体神经网络的输出集中于各工作阶段的主要故障,并保持了个体网络之间的差异性,增强了网络集成的泛化能力.  相似文献   
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