基于隐马尔可夫模型的IDS程序行为异常检测

提出一种新的基于隐马尔可夫模型的程序行为异常检测方法,此方法利用系统调用序列,并基于隐马尔可夫模型来描述程序行为,根据程序行为模式的出现频率对其进行分类,并将行为模式类型同隐马尔可夫模型的状态联系在一起。由于各状态对应的观测值集合互不相交,模型训练中采用了运算量较小的序列匹配方法,与传统的Baum Welch算法相比,训练时间有较大幅度的降低。考虑到模型中状态的特殊含义以及程序行为的特点,将加窗平滑后的状态序列出现概率作为判决依据。实验表明,此方法具有很高的检测准确性,其检测效率也优于同类方法。     

基于 AR 模型和SPRT 检验法的过程状态监测

本文利用自适应卡尔曼滤波器原理建立机械系统过程监测模型—AR模型,并根据AR模型系数的变化可以表征系统过程状态这一特点,通过序贯概率比(SPRT)这一假设检验法,对机械系统的运行状况进行判别。实验表明,该方法行之有效,最后,本文给出了实验结果。     

深弹武器系统效能分析

针对火箭深弹反潜武器系统的组成及其特点,运用可靠性理论和效能评估理论分析系统的作战效能.利用随机过程理论中的马尔可夫过程理论,采用美国工业武器系统效能咨询委员会(WSEIAC)提出的ADC效能模型,建立了系统的效能评估模型.借助Matlab工具对该效能模型进行了仿真研究,经对仿真结果分析后表明,该模型能较符合实际地反映系统各组成要素性能对系统总体效能的影响,较好地满足系统效能评价的需求,有助于系统装备的研制和战术使用决策.     

机动目标建模及机动检测算法

为解决机动目标跟踪问题,建立了非机动(匀速直线运动)和机动目标当前统计两种动态模型,并对机动目标当前统计模型的输入控制的估计进行了适当改进.同时对非机动模型的观测残差和机动模型的输入估计进行检验,以便准确检测目标机动.     

基于黑板模型的空袭目标识别专家系统

在对空袭目标信息进行综合利用的基础上,建立了基于黑板模型的多传感器空袭目标识别融合专家系统模型,模拟专家识别思维.给出了知识库的构造方法和知识的表示方法;推理机的设计结合了问题求解的黑板模型和D-S证据推理方法.该模型对目标的综合应用识别具有很好的借鉴作用,测试表明该系统具有很强的推理能力,融合模型有较高的识别准确性和可靠性.     

一种高超声速飞行器在线反馈滤波算法

高超声速飞行器是近年来各国大力发展的新概念飞行器,针对其飞行运动轨迹难以进行高精度跟踪这一问题,结合神经网络强大的自适应和自学习能力,提出了一种高超声速飞行器在线反馈滤波算法.其核心是在当前统计模型的基础上,利用BP神经网络与卡尔曼滤波相结合进行滤波器设计,实现对高超声速飞行器高精度跟踪.最后通过仿真试验进行比较,验证...     

基于装备水平和知识的空中作战效果分析

分析了按作战效果进行空军武器装备需求分析的三种常用方法的特点,建立了一种全自动化解算模型,比较完整地讨论并描述了根据装备水平分析作战效果时需要考虑的关键因素,总结了需要使用的相关军事知识,并给出了表达方法,研究了推理机制.构建了各种战斗类型的效果评估模块,实现了软件系统并应用于一个重要课题研究,取得了比较理想的效果.     

动态贝叶斯网络的无人机炮火校射

动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Networks-DBNs),是对具有随机过程性质的不确定性问题进行建模和处理的一个有力工具.提出将隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models-HMMs)图形模式与贝叶斯网络结合起来构成DBN,将其用于无人机照相侦察情报的推理分析,决定炮火优先打击区域.首先建立动态贝叶斯网络的战场态势变化模型,而后应用HMM的推理算法获得当前隐含序列最优估计,且可预测出未来战场态势.最后应用模糊推理获得优先打击的区域号.仿真结果表明了模型的可行性.该方法有效解决了贝叶斯网络对于瞬间变化战场态势推理的不足的缺陷,为炮兵指挥员更好地运用火力,分出主次奠定了基础.     

基于ResMLP模型的遥感影像场景分类算法式实现

基于深度学习的遥感影像场景分类研究进展迅速,但是大多数方案下的算法需要消耗大量的计算机资源,难以直接部署在嵌入式系统上,无法为潜在的卫星在轨任务提供支持。针对这一问题,研究了一种基于ResMLP模型的遥感影像场景分类算法,并根据嵌入式系统的特点对算法进行了优化,完成了模型的嵌入式实现,实验结果表明,该算法在嵌入式系统中仅需要18.4M的params对遥感影像分类的TOP-1准确率就达到了85.9%,兼具准确性和简洁性。     

Meat Grinder放电特性分析

作为电磁轨道炮脉冲功率电源的Meat Grinder电路结构具有储能密度高,体积小等优势。针对Meat Grinder输出性能的影响因素不明确,工程应用困难的问题,对Meat Grinder的基础电路工作原理进行了探究。基于电磁耦合原理,分析了Meat Grinder的放电过程,给出了耦合系数和级数对Meat Grinder电流放大倍数、能量损耗以及能量利用率的影响特性,对比分析了多级Meat Grinder和单级耦合等效电路的输出性能。研究结果表明,耦合系数是影响电路输出性能的最主要因素。此外,单级耦合等效电路能够达到与多级Meat Grinder相同的输出性能,且工程应用更易实现。