基于深度森林的网络流量分类方法

随着网络应用的迅猛发展,流量分类在网络资源分配、流量调度和网络安全等诸多研究领域受到广泛关注。现有的机器学习流量分类方法对流量数据特征的选取和分布要求苛刻,导致在实际应用中的复杂流量场景下分类精确度和稳定度难以提高。为了解决样本特征属性的复杂性给分类性能带来的不利影响,引入了基于深度森林的流量分类方法。该算法通过级联森林和多粒度扫描机制,能够在样本数量规模和特征属性选取规模有限的情况下,有效地提高流量整体分类性能。通过网络流量公开数据集Moore对支持向量机、随机森林和深度森林机器学习算法进行训练和测试,结果表明基于深度森林的网络流量分类器的分类准确率能够达到96. 36%,性能优于其他机器学习模型。     

基于SPSO的考虑指控节点受攻击的WTA问题优化方法

鉴于网络中心战中指挥所的重要性,根据实际作战原则,通过对传统武器目标分配(WTA)模型的分析,建立了考虑指控节点受攻击的武器目标分配(Weapon-Target Assignment with Vulnerable Command and Control Nodes,WTAVC2N)模型,并利用随机PSO算法对该模型进行仿真验证。仿真结果表明了利用随机PSO算法解决考虑指挥所被摧毁的武器目标分配问题的有效性及合理性。     

基于灰色神经网络的小型无人机目标威胁评估

针对以四旋翼无人机为代表的“低慢小”目标威胁评估问题,提出了一种基于灰色神经网络的小型无人机目标威胁评估方法。该方法通过建立灰色神经网络模型,将灰色关联和BP神经网络的优势相结合,在提高目标威胁评估结果可靠性的同时,还弥补了单一灰色关联在时间维度上的信息缺失。实验结果表明,该方法的威胁评估效果明显优于单一灰色关联法,且具有较强的自适应学习能力,可以准确地实现低空领域小型无人机目标的威胁估计。     

基于多通道卷积神经网络的磁性舰船目标运动参数估计

传统磁性目标运动估计效果依赖于目标的初始状态信息,为克服这一缺陷,建立磁性运动目标三分量投影模型,并据此生成磁性舰船运动目标在运动速度、航向、信噪比等参数变化情况下的10类目标的训练数据集、验证数据集以及测试数据集。设计多通道卷积神经网络,对目标的正横距离和运动速度进行估计,并比较和分析了不同的学习方式和激活函数对网络性能的影响。结果表明:Adam+tanh组合方式的估计性能要优于其他组合方式,而且对磁性目标运动参数的估计效果比较精确,此方法相较于卡尔曼滤波、粒子滤波等估计算法的优越性在于运算复杂度低以及参数估计不需要目标初始状态信息。     

分段轴压阶梯梁自由振动及稳定性分析的传递函数方法

采用分布传递函数方法,分析任意多段分段常轴压阶梯梁的自由振动和稳定问题,得到形式统一的封闭解析解。根据梁横截面几何尺寸、梁材料和轴压沿梁轴线的变化,将梁分成多段子梁,对每一子梁采用传递函数方法得到其解析解,通过各子梁间的位移连续和力平衡条件,得到分段常轴压阶梯梁的各阶自由振动频率和失稳载荷及其相应的模态形状。通过三阶梯梁的算例验证本文方法的正确性,并以四阶梯梁为例,计算分段轴压多阶梯梁自由振动的固有频率。     

SiO2 溶胶不同掺杂方式对含氟聚丙烯酸酯/SiO2 杂化涂层性能的影响

用酸催化溶胶-凝胶法制得SiO2溶胶,分别采用共混法和原位聚合法制备含氟聚丙烯酸酯/SiO2纳米杂化涂层.利用红外光谱、扫描电镜等表征了杂化涂层的结构、形态及SiO2相的分散性;研究了SiO2含量、分布和界面状况等与杂化涂层的表面性能和力学性能的关联与影响.结果表明,SiO2在两种方法制备的杂化涂层中均以Si-O网络的形式存在,原位聚合法中SiO2相的分散性优于共混法;含氟聚丙烯酸酯涂层中引入SiO2相后,涂层性能明显提高,共混法的疏水性优于原位聚合法;二者的力学性能随SiO2相含量变化的趋势相同,原位聚合法略优于共混法.     

面向作战环的战术通信网络资源分配方法

随着人工智能、大数据等技术在军事领域的应用,作战体系传输的数据量急剧增加,然而,传统通信网络的通信资源分配较为固定,导致数据的传输效率较低,增加作战环的闭环时间。针对战术通信网络资源分配效率低导致的作战体系响应速度较慢的问题,提出了一种基于作战环效能的通信资源动态分配方法,通过与随机分配和平均分配两种通信资源分配方法的仿真结果对比,该方法在作战环生成的质量效能和时间效能上都具有一定优越性。     

时变道路网最短路径算法的研究

道路或区域通行限制在日常交通和部队兵力机动过程中普遍存在。通行限制情况下的最短路径问题属于时变道路网最短路径研究的范畴,对时变道路网最短路径算法及算法效率的研究有着广泛而现实的意义。重点讨论了道路网的模型描述、时变道路网拓扑结构的构建技术,最短路径算法的高效实现等内容,并给出了该算法的应用实例。试验结果显示,该算法有效可行。     

基于ISA总线的CAN通讯卡的设计与实现

为实现PC机在控制局域网络 (CAN)中的应用 ,开发设计了一种PC机与CAN的接口———CAN通讯卡。该通讯卡采用微控制器完成底层的CAN通讯任务 ,并利用双口RAM与PC机进行数据交换 ;通过基于Win9x的PC机设备驱动程序实现上层应用程序对通讯卡的操作。该系统结构紧凑、可靠性高 ,已在磁悬浮列车控制系统中得到了成功应用。     

基于时空序贯融合的TBM拦截效果评估

基于时空信息进行了TBM拦截效果评估的研究。首先分析了拦截效果评估信息的特征,建立了TBM拦截效果评估流程;在此基础上提出了基于\"空间特征级-时间决策级\"思想的序贯融合评估模型;融合评估算法中,空间域选取模糊神经网络进行特征级融合,时间域选取D-S证据理论完成决策级融合,空间特征级融合模糊神经网络的各层映射函数分别由模糊隶属函数和采用贝叶斯网络的方法来获取;最后通过实验仿真了评估流程,验证了融合评估模型及融合算法的有效性。