基于启发式BP算法的软件缺陷预测模型

针对软件缺陷预测时缺陷数据集中存在的类别分布不平衡问题，结合上采样算法SMOTE与Edited Nearest Neighbor (ENN) 数据清洗策略，提出了一种基于启发式BP神经网络算法的软件缺陷预测模型。模型中采用上采样算法SMOTE增加少数类样本以改善项目中的数据不平衡状况，并针对采样后数据噪声问题进行ENN数据清洗，结合基于启发式学习的模拟退火算法改进四层BP神经网络后建立分类预测模型，在AEEEM数据库上使用交叉验证对提出的方案进行性能评估，结果表明所提出的算法能够有效提高模型在预测类不平衡数据时的分类准确度。     

S频段800W室外型连续波固态功率放大器设计

针对现有室内固态功放体积大,馈线系统设计复杂的问题,提出了一种新型结构形式的高功率、高效率和小体积固态功率放大器。给出了高密度、大功率径向合成的原理及设计方法,对径向合成网络进行了建模仿真,通过优化达到了功放设计所需的性能指标。基于8个功放模块和8路径向合成网络,设计了一种室外型固态功率放大器,在所需频段实现了大于800 W的输出功率,整机效率高于40%。     

油基钻井液用有机土的研究与应用

优选高品质膨润土为原料进行提纯钠化处理得到钠基膨润土,并对其进行了有机改性处理,确定了有机膨润土制备的最佳工艺条件为采用十八烷基三甲基氯化铵为有机改性剂,用量34 g,反应时间2 h,反应温度70℃,溶液体系pH值7.5。优选有机膨润土中加入乳化剂和稳定剂进行检测,其有机土胶体率为99%、表观黏度为18.0 mPa·s、塑性黏度为12.0 mPa·s、动切力为6.0 Pa、滤失量为8 mL、造浆率为40 m~3/t,各项性能指标达到了国内较高水平。在中原油田油基钻井液体系的应用中,有机膨润土表现出良好的流变性能、耐温性能和抗滤失性能,能够满足高性能油基钻井液使用的需要,具有广泛的工业应用前景。     

神经网络在计算机网络安全评价中的应用研究

随着计算机网络的发展,其应用范围也不断地扩展,由此,计算机网络的安全问题受到了人们广泛的关注。在对计算机网络安全进行评价时,评价系统的指标比较多,因此,在对其进行评价时,传统的线性方式并无法满足安全评价的需求,同时,评价的准确性也比较差,因此,为了提高计算机网络安全评价的效果及准确性,应用了神经网络,在本文中,介绍了计算机网络安全及安全评价原理,并分析了神经网络的具体应用。     

Excel中的函数在数据统计中的应用

在日常工作、学习、生活中,经常要对符合条件的数据进行统计,以了解数据的分布情况,便于确定下一步将要采取或执行的措施.