面向实船训练的柴油机动力装置试验平台设计及训练仿真模型研究

为解决在舰船动力监控系统嵌入实船训练功能的难题,根据实船动力装置工作过程存储数据丰富 、可在后期持续更新的特点,以实验室柴油机-水力测功器实验装置为对象,在设计双功能集成的试验台监控网络系统基础上构建了面向实船训练的柴油机动力装置试验平台,建立了基于工作机理和试验台历史数据的小波神经网络模型,仿真和实机实验表明了研究工...     

一种面向军事物联网的网络流量异常检测模型

针对军事物联网中网络流量数据日趋复杂,数据特征维度高等特点,将卷积神经网络算法应用到网络流量分析领域.根据数据特点,构建出一种基于无池化层改进型卷积神经网络(NPCNN,No Pooling CNN)的网络流量异常检测模型.采用Modbus、NSL-KDD和KDDCup99数据集对NPCNN网络流量异常检测模型进行验证...     

基于TCP协议的远程控制系统网络时延仿真研究

为了能够在同一网络环境下对远程控制系统进行研究,使用结构数组对网络时延进行了仿真。将数据报的信息存放在与其网络时延相对应的结构数组元素中,在每个采样点系统只使用结构数组相应元素中的信息,实现对网络时延的仿真。在基于时间驱动工作方式的控制系统中,可以采用这样的方法进行网络时延仿真。     

多通道图注意力解耦社交推荐方法

提出具有解耦能力的多通道图注意力社交推荐模型,该模型主要包括深度聚类模块、多通道图注意力聚合模块和评分预测模块。其中,深度聚类模块用于对用户和项目进行分组,并利用聚类结果将用户社交图和用户项目图拆分成多个用户社交子图及用户项目子图,以学习用户兴趣分组及用户对不同类项目的兴趣；多通道图注意力聚合模块学习不同子图对预测结果的注意力；评分预测模块将学习到的用户表示向量和项目表示向量输入多层感知机进行评分预测。在多个真实数据集上的实验结果表明:提出的方法优于其他社交推荐算法。与最新的用于社交推荐的图神经网络方法相比,在Ciao和Epinions数据集上,均方根误差分别降低了2.26%和2.07%,平均绝对误差分别降低了2.58%和3.06%。     

基于转置卷积神经网络的翼型结冰冰形图像化预测方法

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...