大容量变流器DCM模式下带逆变器级联系统 静态稳定性分析

为了确保级联系统在全负载功率范围的静态稳定,针对DC/DC变流器运行于DCM模式时的级联系统进行了建模及静态稳定性分析。首先,基于开关网络平均法建立变流器DCM模式的小信号模型,通过将逆变器模型简化为电容并联恒功率负载,建立级联系统的小信号模型;然后,通过特征值灵敏度分析控制参数对系统静态稳定性的影响,并在此基础上基于全局寻优法对控制参数进行优化。仿真和试验结果表明:该级联系统模型能够准确反映DCM模式下的系统特性,且在控制参数优化后,系统的静态稳定性得到了有效改善。     

人武部里的“张老师”

“老张,今天有什么新闻?”一到午餐时间,河北省沙河市人武部的食堂就变成了老职工张运生的个人“讲座”。老张自1984年退伍来到人武部,至今已有36个年头。说起老张,他身上的称号可不少,“百事通”“故事王”“张老师”等等,人武部的“前世今生”,他信手拈来;地方上的大事小情,他如数家珍;工作中的经验见闻,他滔滔不绝,人武部的各项业务,他直言利弊、提出意见,历任部长政委都主动让老张担任“评论员”。     

一种高效节能的小世界无线传感器网络

总结了无线传感器网络的小世界构造方法,基于混合模式构造了具有小世界特征的无线传感器网络,此混合模式分为拓扑优化阶段、小世界模型构造阶段和能量动态均衡阶段,最终形成了应用A3和A3 Cov算法的基于混合模式的小世界无线传感器网络MSW-WSNs-A3和MSW-WSNs-A3 Cov.基于Java平台对上述网络进行了仿真分...     

基于GAN的入侵检测系统对抗样本生成模型

随着人工智能技术的兴起,基于深度学习的网络入侵检测系统已广泛应用,但神经网络模型很容易受到对抗扰动的影响。攻击者通过在网络流量中添加微小的扰动来构建对抗样本,使得入侵检测系统对其错误分类。论文基于GAN进行设计与改进,提出了一种对抗样本生成模型AdvWGAN,该模型针对恶意流量生成满足网络流量特性的对抗性恶意流量,并对黑盒入侵检测系统进行对抗攻击。实验表明：AdvWGAN能够在保证网络流量真实有效的前提下实现对深度学习入侵检测模型的有效黑盒攻击。     

多模态交叉解耦的少样本学习方法

当前的多模态少样本学习方法忽视了属性间差异对正确识别样本类别的影响。针对这一问题,提出一种利用多模态交叉解耦的方法,通过解耦不同属性语义特征,并经过特征重建学习样本的本质类别特征,缓解类别属性差异对类别判别的影响。在两个属性差异较大的基准少样本数据集MIT-States和C-GQA上进行的大量实验表明,所提方法较现有方法有较大的性能提升,充分验证了方法的有效性,表明多模态交叉解耦的少样本学习方法能够提升识别少量测试样本的分类性能。     

基于样本库的示功图模糊模式识别

给出了一种基于样本库的示功图模糊模式识别方法,详细介绍了其模型的建立和算法的设定,并结合实例进行了分析,最后用Ｍａｔｌａｂ进行了仿真实验．     

基于红外图像的小目标检测与跟踪方法

为了能在强杂波、低信噪比的情况下检测小目标,人们提出了许多针对小目标检测与跟踪的方法。介绍了基于红外图像的小目标检测和跟踪的各种方法和最新进展,重点讨论了灰度形态法、小波变换法、最优时空非线性滤波法用于小目标检测与跟踪的原理,并指出了今后的发展和研究方向。