基于AdaBoost-SVM的P2P流量识别方法

针对传统的P2P流量识别技术存在识别率低和误判率高的缺点,将机器学习中Ada Boost算法的良好分类能力和SVM的泛化能力结合起来,提出一种基于Ada Boost-SVM组合算法的P2P网络流量识别模型,将SVM作为Ada Boost的基分类器,运用最小近邻法计算支持向量与训练集的样本间的距离实现分类进行P2P流量识别。最后,以4种P2P流量数据为研究对象在MATLAB上进行仿真,仿真结果表明,提出的Ada Boost-SVM的组合算法在P2P网络流量的分类性能和分类准确率上都优于单纯的Ada Boost和SVM,组合算法的P2P流量平均识别率高达98.7%,远高于Ada Boost和SVM的识别率。     

基于排队论的反舰导弹突防概率研究

根据水面舰艇对海导弹攻击中作战指挥的需要,提出了基于排队论中随机服务理论的反舰导弹突防概率解算模型.综合研究了目标舰艇编队采用各种手段进行抗击帮助条件下,反舰导弹突防概率的计算问题,并且结合想定装备参数进行了算例分析.为指挥员实施导弹攻击提供辅助决策和量化支持.     

对空向量瞄具设计

给出了对空向量瞄具的设计计算方法,并对一个实例进行了详细的分析。     

基于磨损量的数学模型及其数值模拟与分析

通过建立及讨论摩擦片磨损量的数学模型,用随机数学的方法给出了该模型的概率分布,并初步讨论了该分布的一些基本特征,通过数值模拟还给出了其独特的分布特征,如与正态分布的关系与区别,从而也为摩擦片失效分析提供了新的模型与方法.     

Attrition through a partially coordinated area defense

An area defense consists of several groups that act independently, i.e., do not communicate with each other. Each group has a fixed number of defenders and a controller that allocates these defenders optimally against the individual attackers comprising an attack. We analyze the effectiveness of this partially coordinated defense against a simultaneous attack of known size in which all attackers are considered to be equally lethal. © 2004 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2005.     

一种基于电压空间矢量控制的三相静止变流器设计

提出了一种以三相电压的合成电压空间矢量为控制对象的三相静止变流器的设计.该设计的优点在于,在三相负载不对称的情况下,能够保持三相电压的平衡.最后给出了该系统基于DSP的实现.试验结果验证了该方案的可行性.     

临近空间对地观测平台的矢量化建模及稳定性分析

研究了临近空间对地观测平台的矢量化建模和稳定性问题.定义了描述观测平台空间运动的坐标系及运动参数;在受力分析的基础上,根据Newton-Euler方程建立了矢量形式的六自由度非线性数学模型;基于此模型,应用Lyapunov稳定性理论对观测平台的稳定性进行了分析.研究结果表明:对于给定的未扰运动,观测平台是渐近稳定的;纵...     

面向大尺寸滑动窗口应用的并行计算模型

大尺寸滑动窗口的应用在数据输入速度与处理速度之间存在较大差距.为了缩短差距,提出了一种并行计算模型,使用尽可能少的存储资源与尽可能简单的存储器读写控制逻辑实现了尽可能高的数据重用性与并行性.该模型将不同滑动窗口之间的并行处理与单个窗口内不同数据之间的并行处理结合起来:对于不同窗口,按列进行分组并映射到多个处理单元上并行...     

改进类电磁算法在武器目标分配问题中的应用

通过基于级数的粒子编码变换方法,将武器目标分配问题的约束条件进行了化简.对原始类电磁算法,在种群初始化、局部搜索、合力计算以及粒子移动等各步骤对其进行改造,使之适应武器目标分配问题的整数解空间.最后通过数值实验验证了该改造后算法解决武器目标分配问题的有效性.     

基于结构聚集度的海面目标特征描述及匹配方法

在对海面目标进行光电图像跟踪时,由于跟踪技术的局限性,跟瞄点往往会出现对目标的"失跟"现象,为了判断这一情况,通常需要对前后帧跟瞄区域的目标图像特征进行对比判别。但红外图像基本不存在颜色及纹理特征,而仅使用形状特征对于持续运动中的复杂目标图像又难以取得良好的效果。为解决这一问题,提出了一种基于目标结构聚集度的特征描述及匹配方法。首先对目标图像进行均匀矩形划分,在此基础上建立基于矩形块填充比的邻域矩阵作为图像特征,计算相邻帧图像该特征的欧氏距离差,并加入面积差参数进行特征匹配。对多种不同情况下的实测及模拟目标进行了计算机仿真实验,结果表明这种特征能够有效判断"失跟"情况,并且对于光学及红外目标旋转具有较好的不变性。