LRE试车数据挖掘中基于最大散度差的模糊聚类分析方法

在对液体火箭发动机试车数据进行聚类分析时,为解决故障数据样本与正常样本类间差异不大的问题,引入最大散度差准则,提出基于最大散度差的聚类算法MSD-CA.该算法以散度度量样本间的相似性,使样本的类内散度最小化和类间散度最大化同时进行.在此基础上,应用模糊理论对最大散度差准则进行模糊化,提出基于最大散度差的模糊聚类算法MS...     

一种面向复杂地理空间栅格数据处理算法并行化的任务调度方法

随着并行计算技术的成熟,地理空间栅格数据处理算法的并行化研究成为新的热点。聚焦于处理流程包含多个计算步骤的复杂地理空间栅格数据处理算法,基于空间计算域理论,提出了一个随着算法处理流程而动态变化的任务调度方法。实验证明,该方法在算法流程的每一个计算步都会调整任务分组方案,因此相比于传统任务调度方法,任务调度的负载均衡效果更好,并行算法程序的运行时间更短。     

舰船机电系统非完备使用故障数据分析

舰船机电系统在使用维修过程中所记录的故障数据通常质量不高,信息记录不完整、不准确。针对这类不完备数据,利用图示法给出故障趋势的判定。在此基础上,分别利用齐次泊松过程、非齐次泊松过程和几何过程,对装备的历史故障数据进行分析。结果表明,几何过程产生的拟合误差最小,可预测装备的未来故障强度。     

一种面向混合数据集可视化的高效数据转换技术

应用领域中存在大量多数据类型属性的混合数据集,但是,很多有效多变元可视化方法的适用范围都只局限于单一类型,对于混合数据集可视化效果不甚理想。针对包含数值及分类型属性的多元混合数据集,提出一种面向混合数据集可视化的数据转换技术,首先对每一数值型属性使用聚类技术进行分类化,然后应用对应分析算法量化所有分类型属性,最后将转换后的混合数据集使用经典的数值型可视化方法——星形坐标法进行展现,并且针对变元数量较多或分类型变元势较高的混合数据集,在数据转换过程中提出一套降势策略,减少参与计算的变元数量,提高计算效率。实验表明,该方法对混合数据集的可视化结果不仅易于理解,而且有利于用户发现其中的隐性知识,降势策略在提高内存及时间效率方面作用显著。     

一种改进的旋转CRC数据校验设计方法

旋转CRC同时使用两个生成多项式产生校验数据。之前的方法校验能力弱,报文丢失后的检错失效率很高。提出了一种新的旋转CRC设计方法,通过比较,选取合适的更高次的生成多项式组合,并且修改了检验生成与检测机制,形成MR-CRC。FPGA实现结果表明,这种方法能够在较低逻辑复杂度的基础上提高校验能力,从而改善数据通信的可靠性,而且对系统性能影响甚小。通过比较16位MR-CRC与32位传统CRC的实现数据发现,前者在所用资源减少10%的情况下,频率提高了25%。     

舰船机电系统使用故障数据分析研究

舰船机电系统在使用维修过程中所记录的故障数据通常质量不高,信息记录不完整、不准确。针对这类不完备数据,利用图示法给出了故障趋势的判定。在此基础上,分别利用齐次泊松过程、非齐次泊松过程和几何过程,对装备的历史故障数据进行了分析。结果表明,几何过程产生的拟合误差最小,并据此预测了装备的未来故障强度。     

RSDD和基于RSDD对象的重构算法

在GIS应用中 ,需要处理大量空间数据 ,因而所设计的空间数据库系统必须附加存储、检索、处理和查询空间数据的功能。但是用空间数据库来管理空间数据又存在很多困难 ,如数字健壮性和拓扑正确性问题。为了解决这个问题 ,引入了均匀空间离散域RSDD ,均匀空间离散域基本对象RPO和均匀空间离散域对象RO概念 ,定义了基于RSDD的空间数据类型及其操作。由于计算机系统字长的有限性 ,它所处理的数据精度是有限的 ,因此所提出的方法尤其适用于在有限精度情况下对几何算法的正确实现     

网络入侵检测系统中的数据缩减技术

在进行事件分析之前,网络入侵检测系统首先要面对数据缩减的问题。以ANIDS为背景,分析了两种重要的数据缩减技术:相关特征子集选择和特征再构造。提出了一种基于Wrapper方法的最优特征子集选取算法SRRW。在考虑学习算法偏置的情况下,通过识别强相关特征并引入约束,能够更快地搜索并获得最优的相关特征子集。从特征再构造角度出发实现数据缩减,并通过因子负荷量矩阵分析了原始特征之间的相关性。     

动态的主动复制协议的研究与设计

从软件容错的角度出发 ,将组通信技术引入到主动复制技术中 ,以组通信中的虚拟同步机制为基础 ,提出一个新的基于协调者的主动复制协议。该协议保证 ,当协调者进程发生失效时 ,能够动态地选择一个新的协调者 ,并保证所有副本进程的状态是一致的 ;且该协议具有响应时间短、效率高等优点。     

发动机传感器数据证实的贝叶斯信度网络方法

针对发动机及其部件试验传感器数据证实的多源证据融合问题,描述了建立贝叶斯信度网络的方法,给出了传感器状态和检验关系式不确定性信息表达方法,发展了自动建立贝叶斯信度网络、计算可信度概率及更新网络的算法;给出了贝叶斯信度网络方法在模型发动机上的应用示例。