基于词法特征的恶意域名快速检测算法

针对互联网中恶意域名攻击事件频发，现有域名检测方法实时性不强的问题，提出一种基于词法特征的恶意域名快速检测算法。该算法根据恶意域名的特点，首先将所有待测域名按照长度进行正则化处理后赋予权值；然后利用聚类算法将待测域名划分成多个小组，并利用改进的堆排序算法按照组内权值总和计算各域名小组优先级，根据优先级降序依次计算各域名小组中每一域名与黑名单上域名之间的编辑距离；最后依据编辑距离值快速判定恶意域名。算法运行结果表明，基于词法特征的恶意域名快速检测算法与单一使用域名语义和单一使用域名词法的恶意域名检测算法相比，准确率分别提高1.7%与2.5%，检测速率分别提高13.9%与6.8%，具有更高的准确率和实时性。     

基于人工免疫算法的异步电机故障诊断研究

人工免疫算法的模型为异步电机故障诊断研究提供了新的视角和算法模型。本文的主要研究对象是基于阴性选择算法的异步电机故障诊断方法。基于免疫系统的原理,电机故障诊断即为检测"非已",检测非正常状态下的电机特征信号。首先通过正常电机特征信号生成"自己",再通过阴性选择生成信号检测器,将检测器与被测电机设备特征信号进行匹配,根据匹配关系便能诊断电机的故障。本文还将阴性选择算法进一步优化,在阴性选择基础上加以克隆优化,从而产生更合适的检测器。通过2种方法对同一故障进行诊断,可直观地看出优化后模型准确率的提高。     

基于FP-tree的Apriori算法的改进

在经典的Apriori策略中,各次遍历操作均访问全部数据库。将FP-tree策略移植到Apriori中以重构数据库,提出了FP-A算法。通过对原数据库划分为一系列子数据库,并设置相应的频繁度计数,避免每次访问全部数据库记录,提高算法效率。实验结果表明,FP-A策略具有高效性。     

自动控制系统仿真

衡量控制系统调节品质优劣的性能指标可以理解为对每一类自动控制系统被控量变化全过程提出的共同基本要求,即稳定性、快速性和准确性。其中,稳定性是首要的,那么如何准确判断控制系统是否稳定就是十分重要的问题,通过设计程序算法和控制系统仿真,能够很好地解决这个问题。     

CAN总线的输送控制系统集成化研究

针对现有技术中输送系统控制不稳定、控制能力低下等问题,本文提出基于工业CAN总线的输送系统集成化控制.在控制系统CAN通信节点利用代码进行数据的转化,通过emit关键字将数据绘制成显示曲线,由输入的代码不断对系统数据进行刷新,实现了输送系统的实时监控,提高了系统运行的安全性.通过时间同步技术将SAEAS6802时钟同步协议与时钟修正算法相结合,有效地对数据处理时间和接收时间进行校正,减少了数据接收误差,提高了时间同步精度.实验结果表明,本文研究方法提高了输送控制系统的运行安全性和可靠性.     

基于多目标动态规划的电热丝自动布线方法研究

针对柔性薄膜加热器电热丝布线过程繁琐,研究一种自动布线方法,能基于动态规划算法划分电热丝的排布阶段并对每一阶段做出布线决策,通过多目标优化获得电热丝在指定区域中的最大排布量及最优排布间隙,生成最优布线策略,并实现布线图的自动绘制。该布线方法能有效提高布线效率,降低布线误差,保证布线质量。     

邻域谱概率协同表示的高光谱图像分类方法

为了提高高光谱遥感图像的分类精度, 通过结合像元邻域谱与概率协同表示方法, 提出了一种基于空间信息与光谱信息的分类方法。首先采用插值方法生成像元的邻域谱, 然后用概率协同表示方法将待测样本进行分类。用所提出的方法在AVIRIS Indian Pines和Salinas scene高光谱遥感数据库上进行分类实验, 并和主成分分析、支持向量机、稀疏表示分类器和协同表示分类器方法进行了比较。结果表明, 所提出的方法在AVIRIS Indian Pines数据库上识别精度比主成分分析法高约17%, 其识别精度和kappa系数都优于另外4种方法。该方法是一种较好的高光谱遥感图像分类方法。     

改进HSR-FCN的服装图像识别分类算法研究

目前网络上的服装图像数量增长迅猛，对于大量服装图像实现智能分类的需求日益增加。将基于区域的全卷积网络（Region-Based Fully Convolutional Networks，R-FCN）引入到服装图像识别中，针对服装图像分类中网络训练时间长、形变服装图像识别率低的问题，提出一种新颖的改进框架HSR-FCN。新框架将R-FCN中的区域建议网络和HyperNet网络相融合，改变图片特征学习方式，使得HSR-FCN可以在更短的训练时间内达到更高的准确率。在模型中引入了空间转换网络，对输入服装图像和特征图进行了空间变换及对齐，加强了对多角度服装和形变服装的特征学习。实验结果表明，改进后的HSR-FCN模型有效地加强了对形变服装图像的学习，且在训练时间更短的情况下，比原来的网络模型R-FCN平均准确率提高了大约3个百分点，达到96.69%。