基于EMD和SVDD的铸钢支座故障诊断

针对重庆轻轨铸钢支座系统故障诊断中缺乏故障样本的问题,提出一种基于经验模态分解（EMD）和支持向量数据描述（SVDD）的故障诊断方法。对采集到的振动脉冲响应信号进行EMD分解,提取第一、第二模态的能量和平均值作为特征输入到SVDD分类器进行训练和分类。实验结果表明,采用EMD分解后提取的特征能有效地浓缩故障信息,使SVDD分类器具有分类效果好、计算效率高等优点。     

面向新异检测的启发式约减支持向量数据描述

针对支持向量数据描述(SVDD)单类分类方法运算复杂度高的缺点,提出一种启发式约减支持向量数据描述(HR-SVDD)方法。以启发的方式从原有训练集中筛选出部分样本构成约减训练集,对约减训练集进行二次规划解算,得到支持向量和决策边界。通过不同宽度系数高斯核SVDD特征的讨论,证明了HR-SVDD的有效性。人工数据集和真实数据集上的实验结果表明, HR-SVDD分类精度与传统支持向量数据描述相当,但具有更快的运算速度和更小的内存占用。     

面向硬件木马检测的旁路信号特征选择方法

针对基于旁路分析的硬件木马检测中存在的旁路信号冗余以及高维问题,探究特征选择方法在去除冗余、降低旁路信号维数方面的可行性,提出了一种以类内类间距离作为可分性判据的特征选择方法对旁路信号进行预先处理。首先分析了IC芯片旁路信号的特征选择问题,然后阐述了基于类内类间距离的可分性判据以及特征选择搜索算法,最后在FPGA密码芯片中植入硬件木马,并基于K-L方法进行检测实验,通过对旁路信号进行特征选择前后的木马检测效果对比发现,该特征选择方法能有助于分辨出无木马的“金片”与含木马芯片之间旁路信号的统计特征差异,更好地实现硬件木马的检测。     

电梯钢索纹理缺陷的SVDD检测方法

电梯钢索表面纹理缺陷是典型的单类分类问题,针对现有基于密度方法分类准确率低和重构误差方法描述分类出现较大误差等问题,提出了基于支持向量数据描述(SVDD)的方法,实现对钢索表面纹理缺陷的检测.该方法直接对样本分布的边界进行估计,在完成钢索表面正常样本纹理特征训练后,通过判断特征向量与正常类样本的距离,从而实现钢索纹理缺陷检测.实验表明,基于SVDD方法能够有效实现钢索表面纹理缺陷检测,缺陷检测的准确率可达93％,且缺陷检测性能高于已有的SVM分类算法.     

基于概率的支持向量数据描述方法

针对目前概率机器学习方法在解决概率问题时具有较高的复杂度,而传统的支持向量数据描述（SVDD）作为一种核密度估计方法只能判断测试样本是否属于该类等问题,提出一种基于概率的支持向量数据描述方法。首先,利用传统的SVDD方法分别得到两类数据的数据描述,计算测试样本到超球体的距离;然后,构造一个将距离转换为概率的函数,提出一种基于概率的SVDD方法;同时,使用Bagging算法进行集成,进一步提高数据描述的性能。借鉴分类场景,将所提方法与传统的SVDD方法在Gunnar Raetsch的13种基准数据集上进行实验,实验结果表明,所提方法在准确率和F1值上优于传统的SVDD方法,并且其数据描述的性能有所提升。     

基于脉搏IMF时频特征和SVDD的驾驶员疲劳检测

针对传统时频特征难以很好地描述脉搏这类非平稳信号与驾驶员疲劳脉搏样本相对较少的问题,提出一种基于脉搏信号本征模函数(IMF)时频特征和支持向量数据描述(SVDD)的驾驶员疲劳检测方法。该方法充分利用了IMF适合表征非平稳信号和SVDD擅长处理不平衡样本分类问题的优势。首先,将脉搏信号进行经验模态分解;然后,提取各IMF时频特征:归一化能量、最大瞬时频率和瞬时幅值平均值;最后,用SVDD分类器对驾驶员疲劳状况做出判别并给出疲劳等级。对比实验表明,该方法能有效检测出驾驶员的疲劳状况。     

基于正样本和未标记样本的遥感图像分类方法

传统分类器的构建需要正样本和负样本两类数据。在遥感影像分类中,常出现这样一类情形：感兴趣的地物只有一种。由于标记样本耗时耗力,未标记样本往往容易获取并且包含有用信息,鉴于此,提出了一种基于正样本和未标记样本的遥感图像分类方法（PUL）。首先,根据正样本固有特征并结合支持向量数据描述（SVDD）从未标记集筛选出可信正负样本,再将其从未标记集中剔除;接着将其带入SVM训练,根据未标记集在分类器中的表现设立阈值,再从未标记集中筛选出相对可靠的正负样本;最后是加权SVM（Weighted SVM）过程,初始正样本及提取出的可靠正负样本权重为1,SVM训练筛选出的样本权重范围0~1。为验证PUL的有效性,在遥感影像进行分类实验,并与单类支持向量机（OC-SVM）、高斯数据描述（GDD）、支持向量数据描述（SVDD）、有偏SVM（Biased SVM）以及多类SVM分类对比,实验结果表明PUL提高了分类效果,优于上述单类分类方法及多类SVM方法。     

基于核主成分分析的硬件木马检测方法研究

针对旁路信号样本在高维空间中的分布,提出了一种基于核主成分分析的硬件木马检测方法,该方法能够找出旁路信号样本分布中的非线性规律,将高维的旁路信号映射到低维子空间同时更精确地反映旁路信号样本的分布特性,从而发现由木马引起的非线性特征差异;针对AES加密电路植入约占电路3%的组合型木马并进行检测,实验结果表明,该方法能够有效分辨基准电路与含木马电路之间旁路信号的非线性特征差异,实现木马的检测,并取得比K-L变换更好的检测效果。     

一种改进的心电信号预处理方法研究

心电信号是典型的强噪声下的非平稳微弱信号,减小噪声的干扰对心电信号的分析有着十分重要的意义,因此,有效的滤波方法一直是该领域学者关注的热点问题。本文在基于小波变换心电信号分析研究基础上,针对小波去噪时分解只作用于低频部分,从而忽略了高频区域中一部分有用信号的问题,提出了一种采用改进小波包理论实现心电信号去噪的方法,利用小波包在消除信号噪声方面具有更为精确的局部分析能力的特点,采用了‘db4’小波和＂最优基＂选择的方法,对心电信号进行消噪。以MIT-BIH心电数据库中心律失常数据仿真实验,得到了较理想的去噪效果。对比该方法与小波滤波去噪,发现基于小波包的心电信号去噪具有更优良的去噪性能。     

VoIP认证与计费的设计与实现

基于RADIUS的VoIP认证系统，采用分散受理、集中管理的接入认证管理体系，数据集中存放在认证中心(RADIUS服务器)，用户身份认证由PC向网守发起，网守通过RADIUS协议向认证中心的认证服务器发起认证请求。这样，可以保证用户安全地使用网络资源，以确保用户身份的合法性。同时其落地话单经过处理，可进行计费及其它帐务处理。文中论述了RADIUS对VoIP的支持，提出了一个Gatekeeper与RADIUS结合的整体解决方案。     

基于CAN总线实时应用的可靠调度性研究

CAN总线是一种高级的串行通信协议，适用于各种分布式控制系统。在实时应用中，标准的CAN协议使用静态优先级算法，对传输信道的利用率比较低。对基于CAN总线通信的动态优先级调度算法进行研究后，提出了一种基于指数分配方式的MTS算法，在保证强实时性消息的同时兼顾了低优先级消息的公平性。     

VCR智能无扰动特性的精确数值运算

根据智能变进制(VCR)的变溢性、拓展性及申缩性有机结合的技术,提出一种新颖智能的、无数字扰动的精确数值运算.该运算结果值的精确位数.是可以任意或无限地确定的,它可以很好地解决了计算机数值分辨率即由CPU字长制约的有效数字位教不足而造成的数值精确计算PC(Precise Computing)的扰动性问题,例如对中国古代数学家祖冲之曾研究圆周密率π值实验数据(π=355/113)的除法精确计算.     

深度强化学习研究综述

深度强化学习是指利用深度神经网络的特征表示能力对强化学习的状态、动作、价值等函数进行拟合,以提升强化学习模型性能,广泛应用于电子游戏、机械控制、推荐系统、金融投资等领域。回顾深度强化学习方法的主要发展历程,根据当前研究目标对深度强化学习方法进行分类,分析与讨论高维状态动作空间任务上的算法收敛、复杂应用场景下的算法样本效率提高、奖励函数稀疏或无明确定义情况下的算法探索以及多任务场景下的算法泛化性能增强问题,总结与归纳4类深度强化学习方法的研究现状,同时针对深度强化学习技术的未来发展方向进行展望。     

基于LVM 的系统扩容技术研究

近年来,随着大数据业务的使用,系统在运行时会产生大量的数据信息与日志文件并保存在磁盘中。由于在系统规划初期,对系统分区大小规划预期不足,很难合理规划磁盘空间,造成后期系统运行中经常出现系统分区磁盘不足的问题。当发生此类告警时,通常的分区很难动态调整大小,通常采用暂停业务,更换磁盘,数据备份与恢复的方式,该方式操作困难,程序复杂,有数据丢失的风险。在Linux系统里使用LVM(逻辑卷)技术,支持在线空间扩容,可以在用户无感知的情况下扩展系统分区容量,达到合理利用磁盘空间的目的。本文介绍了LVM技术,并在Linux系统里将分区做成逻辑卷,达到合理利用磁盘空间的目的。     

基于C_nV结构的自动语言辨识研究

与说话人识别、连续语音识别相比,自动语言辨识是一个相对较新的研究,而且是一项较难的课题。与音素配位学相比较韵律是语言辨识的更有希望的一个语言辨识特征。论文介绍了一种基于伪音节结构CnV的自动语言辨识方法,该系统提取了辅音、元音构成的伪音节结构的MFCC和!MFCC特征参数,使用了与语言无关的GMM算法模型化该特征。经过对OGI-TS数据库中的英语、法语、汉语测试表明,元音、辅音特征信息在语言辨识中起到一定作用,伪音节结构模型也是语言辨识的有效模型之一。     

区域生长辅助的地图配准在室内定位中的应用

地图匹配（ MM）算法通过粒子滤波（ PF）利用室内地图信息来抑制基于惯性传感器的室内定位系统的误差累计。利用区域生长（ RG）算法结合当前步长和方向信息在地图上找到合理的落脚范围,并以此来判断粒子的有效性。这种方法能有效改善地图配准算法的实用性和计算复杂度。提出一种改进的零速度（ ZV）检测算法能准确提取步伐信息,间接提升了零速度更新（ ZUPT）算法和地图配准算法的精度。实验结果表明：该算法的定位误差小于1.0%,定位精度比单纯的航位推算（ DR）算法平均提高了5.97%。     

综合系统管理与网络管理实现技术的研究

该文提出了适应于大型计算机网络和通信网络及应用系统的综合系统管理与网络管理体系结构,研究了基于大型数据库和Web技术的网管、网络自动拓扑发现、策略描述与策略服务以及资源依赖性分析服务等关键技术。该文将这些关键技术应用到综合系统管理与网络管理原型系统的工程实践中,为最终研制高性能、可伸缩和实用的系统管理与网络管理产品提供强有力的技术支持。     

基于数据仓库的数据采掘技术应用

本文首先分析了基于数据仓库的数据采掘的主要方法,技术和应用,然后通过实例讨论了数据采掘在股票分析与决策系统中的应用。