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采用行列双向压缩的数据处理策略,提出了一种基于主成分分析与模糊C-均值聚类算法的入侵检测样本数据压缩方法。该方法首先采用主成分分析法对数据冗余特征进行压缩,然后采用模糊C-均值聚类算法对冗余样本进行压缩,由此可挖掘入侵检测样本数据中的关键特征和关键样本。通过KDD CUP99数据集测试证明:数据双向压缩可减少入侵检测分类器的计算量,进而可提高其实时检测性能和检测推断的准确性。 相似文献
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为了掌握坦克的热状况,发展了一个坦克稳态热分析模型,基于集总参数法将整车划分为若干热单元,考虑了坦克自身产热、传热和外界环境的影响,建立了热平衡方程,构建了由热单元、产热源、导热热阻、对流传热热桥、辐射换热源等组成的热网络。模型计算的温度值与实车测试值对比,误差小于7%。对某型坦克高速度行驶稳态工况进行热分析,得到了坦克整体表面温度分布、高温部位温度及其热量分配状况。 相似文献
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在应用迈克尔逊干涉仪所做的一些精密测量中,对动镜M1进行精确定位是非常重要的。实验室中通常选用白光干涉条纹的零光程差位置作为测量的参照点,但由于白光相干长度很短,条纹随光程差变化的范围很小,而且受仪器精密度的局限,所以用迈克尔逊干涉仪调出清晰的白光干涉条纹一直是实验的难点。实验证明借助透射光栅和毛玻璃片能够顺利地调节出清晰的白光干涉条纹,并在分析实验现象的基础上,提出以透射光栅补偿后产生的零光程差位置为参照点,能够更加精确定位实际测量中动镜M1的位置,从而提高相关测量的精确度。 相似文献
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传统的聚合解聚方法仅能解决语法层的数据聚合解聚的参数静态匹配问题,却不能解决联邦一致性的其他两个重要的方面:数据的语义匹配合理性及联邦运行中的动态一致性。为了解决以上两个问题,提出了一种本体驱动的多分辨率联邦一致性维护框架——OCM框架。该框架基于本体创建与融合技术构建联邦本体,通过邦员本体与联邦本体间的映射,解决了联邦数据匹配的合理性问题;基于聚合解聚方法,引入管理与协调联邦实体状态的邦员,通过合理设计联邦的实时对象更新及交互机制,实现了联邦实体状态的实时一致性。实验结果表明:OCM框架能有效保持联邦中多分辨率实体的状态一致,并且由于联邦本体的可重用性,对邦员的增加与退出不敏感,因此联邦的重组合也具有一定的借鉴价值。 相似文献
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为了克服使用单个传感器的局限性,目标跟踪系统中引入了多传感器数据融合(MSDF)算法.MSDF能有效减小污染传感器测量量的噪声,又可排除估计过程中的无效测量量.它既能处理线性传感器的数据融合问题,又能处理含噪声的非线性传感器的数据融合问题.为了克服缺乏目标运动的前期信息的不足,目标跟踪系统中还运用了模糊运动学过程模型.因此,尽管缺乏有关目标运动及估计过程中所包含的传感器前期统计信息,该目标跟踪系统的性能却与基于已知目标精确过程模型的广义卡尔曼滤波器的目标跟踪系统相当. 相似文献
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大攻角飞行空空导弹鲁棒自动驾驶仪设计 总被引:1,自引:0,他引:1
当前,导弹自动驾驶仪多采用经典设计方法。是在导弹气动参数变化不大、通道间的耦合较小的情况下设计的。为了满足导弹高机动性能要求,常采用大攻角飞行;然而导弹大攻角飞行时,将会出现空气动力学系数不确定性、非线性和通道间的严重耦合问题,这就要求所设计的自动驾驶仪具有较好的鲁棒性。就导弹在大攻角飞行状态下、通道间解耦的基础上,针对空气动力学系数不确定性,用μ方法对俯仰通道驾驶仪进行了设计,仿真表明该方法具有较好的鲁棒性能。 相似文献