PSO优化多核RVM的模拟电路故障预测

针对模拟电路健康管理的特点，提出了一种基于PSO优化多核RVM的模拟电路故障预测方法。利用参数分析得到电路的输出频域响应作为特征，计算其与电路无故障标准响应的欧氏距离来表征电路元件健康值，将多个核函数线性组合，并用PSO优化多核RVM参数后的模型实现对各个时间点元件的健康值变化轨迹进行预测。仿真结果表明，该方法在小样本情况下，预测效果优于单一核函数的RVM模型，适用于健康管理中实时预测，具有较好的实用性。     

中空含锰四氧化三铁纳米催化剂的制备及其催化过氧化氢降解苯酚废水的研究

以N,N-二甲基甲酰胺、高锰酸钾、四水合氯化亚铁、十六烷基三甲基溴化铵为主要原料,采用水相置换法制备出中空含锰四氧化三铁纳米催化剂Fe_3O_4-Mn,研究催化剂用量、pH值、温度、过氧化氢用量对于催化降解苯酚的影响。结果表明,对250 mL浓度100 mg/L的PhOH模拟废水,当催化剂Fe_3O_4-Mn用量0.15 g、pH=3、20℃、H_2O_2用量2.5 mL,反应时间25 min时,催化降解苯酚效果最好,PhOH去除率可达93.13%,其反应符合准二级吸附动力学。     

云组合服务网络的异常植入数据检测算法

云组合服务网络在路由转发控制受到节点的同态扰动影响,容易受到植入入侵,为了提高网络的安全性,提出一种基于阈值组合判决的云组合服务网络的异常植入数据检测算法。构建网络异常植入数据的统计特征模型,采用大数据挖掘技术进行云组合服务网络异常植入数据特征检测和滤波分析,提取云组合服务网络数据的谱特征量,采用支持向量机学习方法进行云组合服务网络的异常植入数据检测过程中的自适应寻优控制,采用双门限阈值组合判决方法,实现对目标数据的准确检测,提高对异常植入数据的准确定位检测能力。仿真结果表明,采用该方法进行云组合服务网络异常植入数据检测的准确概率较高,检测性能较好,提高了网络安全性。     

结合优化支持向量机与K-means++的工控系统入侵检测方法

针对工业控制系统传统单一检测算法模型对不同攻击类型检测率和检测速度不佳的问题，提出一种优化支持向量机和K-means++算法结合的入侵检测模型。首先利用主成分分析法（PCA）对原始数据集进行预处理，消除其相关性；其次在粒子群优化（PSO）算法的基础上加入自适应变异过程避免在训练的过程中陷入局部最优解；然后利用自适应变异粒子群优化（AMPSO）算法优化支持向量机的核函数和惩罚参数；最后利用密度中心法改进K-means算法与优化后的支持向量机组合成入侵检测模型，从而实现工业控制系统的异常检测。实验结果表明，所提方法在检测速度和对各类攻击的检测率上得到明显提升。     

两阶段领域自适应学习

针对领域自适应问题中源域和目标域的联合分布差异最小化问题,提出两阶段领域自适应学习方法.在第一阶段考虑样本标签和数据结构的判别信息,通过学习一个共享投影变换,使投影后的共享空间中边缘分布的差异最小.第二阶段利用源域标记数据和目标域非标记数据学习一个带结构风险的自适应分类器,不仅能最小化源域和目标域条件分布差异,还能进一步保持源域和目标域边缘分布的流形一致性.在3个基准数据集上的实验表明,文中方法在平均分类准确率和Kappa系数两项评价指标上均表现较优.     

新型离心萃取机转子支撑结构设计与振动特性分析

为研究新型离心萃取机的振动特性,参考离心机临界转速计算方法,给出转子上下支撑结构离心萃取机和转子上悬支撑结构新型离心萃取机的临界转速计算方法,并以转鼓直径为800mm的大通量离心萃取机为例进行计算。经计算,转子上下支撑结构离心萃取机的轴系为刚性轴,而新型离心萃取机的轴系为挠性轴,新型离心萃取机升速或降速过程中会经过共振区,通过采取设置变频器的跳跃频率和跳跃范围,并且机器底部增设液态阻尼隔振器的减振措施,能够减小和消除振动,使机器安全平稳运行。