基于AdaBoost-SVM的P2P流量识别方法

针对传统的P2P流量识别技术存在识别率低和误判率高的缺点,将机器学习中Ada Boost算法的良好分类能力和SVM的泛化能力结合起来,提出一种基于Ada Boost-SVM组合算法的P2P网络流量识别模型,将SVM作为Ada Boost的基分类器,运用最小近邻法计算支持向量与训练集的样本间的距离实现分类进行P2P流量识别。最后,以4种P2P流量数据为研究对象在MATLAB上进行仿真,仿真结果表明,提出的Ada Boost-SVM的组合算法在P2P网络流量的分类性能和分类准确率上都优于单纯的Ada Boost和SVM,组合算法的P2P流量平均识别率高达98.7%,远高于Ada Boost和SVM的识别率。     

固体火箭发动机二次喷射控制矢量喷管流场仿真

采用基于Favre平均的三维N-S方程和k-ε湍流模型对固体火箭发动机二次喷射推力矢量喷管复杂干扰内流场进行数值模拟。空间上采用三阶精度差分格式进行求解,时间上采用隐式Jacobi点迭代方法进行迭代推进,直至流场收敛。数值模拟得到矢量喷管二次射流的激波系结构,以及复杂的主/次流干扰流动图像。二次喷射流场包含复杂的涡系结构和波系结构,还存在着边界层与激波的相互干扰、自由剪切层、激波、膨胀波和大尺寸分离。数值模拟还表明,高温燃气射流导致喷射孔附近喷管壁面处的温度相当高,需采取相应的热防护措施。     

脉冲功率电源故障诊断方法研究

脉冲功率电源是电磁发射系统中最容易发生故障的薄弱环节,脉冲功率电源故障会使整个系统性能下降。针对脉冲功率电源故障,提出基于多层小波分析提取故障信息的模式搜索支持向量机故障诊断方法。通过建立脉冲功率电源的软故障模型,进行仿真分析获得电流故障数据样本,对故障样本进行离散小波分解,获得指定层细节信息的小波系数作为故障特征量;对故障特征量进行主成分分析,将小波系数进行降维,以便有效地进行故障诊断。通过实验,将所提方法故障诊断结果与其他三种故障诊断结果进行比较,验证了所提方法的有效性。     

利用最小二乘支持向量机求解潜艇内外磁场映射模型

为提高潜艇磁隐身能力,应对潜艇固定磁场进行实时监测,提出利用最小二乘支持向量机的潜艇内外磁场映射方法。结合内外映射法和最小二乘支持向量机原理,通过交叉验证优化模型参数,建立由内到外的潜艇磁场映射模型。以潜艇外部垂向固定磁场变化量为分析对象,仿真和实验结果均与标准值吻合良好。与径向基神经网络算法相比,该方法的泛化能力和推算精度有明显提高,且更符合工程实际,对闭环消磁技术的研究具有指导意义。     

浅海中时谐水平电偶极子在空气中的极低频磁场

为深入分析空气中的极低频磁场,用时谐水平电偶极子等效船舶被主轴调制的水下腐蚀相关电流。根据Maxwell方程组和电磁场边界条件建立浅海条件下电偶极子在空气中的矢量磁位模型,进一步推导了磁场表达式,并利用快速汉克尔变换计算磁场的传播规律。测量了水池碳棒电极和海上钛基电极的磁场,验证了磁场的实用性和模型的有效性。     

基于数学形态学和支持向量机的跑道检测方法

提出了一种基于数学形态学和支持向量机的跑道检测方法.首先采用Otsu法对原始图像进行全局阈值化处理,并利用灰度形态学边缘检测算法对所得图像进行边缘检测;然后利用Hough变换提取线段,若线段超过一定长度,则判定其所在区域为跑道的候选区域;最后选择8个分量组成跑道候选区域的纹理特征向量,用支持向量机作为分类函数,对候选区域的纹理特征向量进行分类,判别出跑道.实验表明,该算法对跑道定位准确,误检率低.     

一种改进的扩展旋转矢量姿态算法

在分析扩展旋转矢量姿态算法的基础上,基于典型圆锥运动理论以及迭代算法的思想推导了一种面向四子样的改进扩展旋转矢量优化算法.给出了较为详细的算法推导过程和具体公式.为检验改进算法的有效性,先后采用传统的四元数法、扩展旋转矢量法以及改进算法,对载体的典型圆锥运动进行了计算机仿真研究.结果表明,该优化算法不仅改变了捷联惯性导航系统中陀螺子样的利用方式,而且提高了系统旋转矢量的计算精度以及姿态算法的实时性.     

基于层间嵌入式多级支持向量机的特征选择

针对多故障样本一次性映射之后分类不理想,研究了多级层次式支持向量机,应用UCI数据仿真,结果表明该方法缩短了训练时间、提升了测试准确率、改善了样本的可分类性。由于误差积累,在此基础上,提出了层间嵌入式多级支持向量机,采用Abalone数据仿真,结果表明分类精度有所提高并减少了分类步骤。结合ReliefF算法,对制导设备的故障特征参数进行了选择。     

基于支持向量机的功率变换器开关管开路故障诊断

提出一种基于支持向量机的功率变换器开关管开路故障诊断方法。利用支持向量机建立分类模型,模型以相电流功率谱为输入量,7种故障状态为输出量,选用高斯核,使用基于二叉树分类器的分类算法。将诊断结果与基于BP神经网络的诊断结果进行比较,结果表明基于支持向量机的分类器在功率变换器开关管开路故障诊断中具有更高的准确率和更好的泛化能力。     

基于声矢量阵的宽带波束域高分辨方位估计

宽带信号波束域处理是实现水下目标高分辨方位估计的重要途径,它相对阵元域具有运算量小、分辨信噪比门限低以及角度分辨力高的优点。声矢量阵单个阵元能同时测量声场中的声压量和3个正交的质点振速分量,相对于声压阵,它能获取更多的声场信息。因此通过均匀声矢量阵运用MUSIC算法对宽带信号源波束域DOA估计进行了研究,改善了对弱相干信号源的方位分辨和估计性能,实验所获得的仿真结果表明了该方法具有较高的参考价值。