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基于物理光纤技术的全光网络在波长变换和管理中,当遇到网络产生未知波长的情况时,会引起故障告警的泛滥.考虑到全光网络透明性和高速率的特点,为了不丢失非故障源的信息,采用一种分布式的故障信息管理的方式,寻找故障源的恢复算法,能很好地解决告警泛滥的问题.该算法通过使用时间差的方法对故障源头的情况进行分析.通过进行计算机仿真,结果表明,该分布式算法能使全光网络中故障恢复问题变得简单和高效. 相似文献
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针对一类不确定多输入多输出(MIMO)非线性系统, 提出了一种新的鲁棒间接自适应模糊控制设计方案, 解决了提高模糊控制精度问题. 模糊逻辑系统用作逼近系统的未知函数, 根据跟踪误差给出了参数调节律, 用鲁棒控制项对未知的逼近误差进行补偿, 以此来减小逼近误差对跟踪精度的影响. 基于李亚普诺夫函数方法证明了所设计的控制方案不但能保证跟踪误差收敛到原点的小邻域内, 而且通过适当增大设计参数的值, 可使跟踪误差减小, 提高了控制精度.仿真结果表明了该方法的有效性. 相似文献
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Piccolo算法的差分故障分析 总被引:1,自引:0,他引:1
Piccolo算法是CHES 2011上提出的一个轻量级分组密码算法,它的分组长度为64- bit,密钥长度为80/128-bit,对应迭代轮数为25/31轮.Piccolo算法采用一种广义Feistel结构的变种,轮变换包括轮函数S-P-S和轮置换RP,能够较好地抵抗差分分析、线性分析等传统密码攻击方法.该文将Piccolo算法的S-P-S函数视为超级S盒(Super Sbox),采用面向半字节的随机故障模型,提出了一种针对Piccolo-80算法的差分故障分析方法.理论分析和实验结果表明:通过在算法第24轮输入的第1个和第3个寄存器各诱导1次随机半字节故障,能够将Piccolo-80算法的密钥空间缩小至约22-bit.因此,为安全使用Piccolo算法,在其实现时必须做一定的防护措施. 相似文献
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基于图像处理的作物病害自动识别系统的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
为了实现对作物病害检测与防治的自动化,构建了一个基于叶片病斑图像处理的计算机诊断系统,以实现作物叶部病害的自动识别。该系统依据作物病叶颜色差异,用EM算法和偏微分方程水平集模型等图像分割算法,从图像中获取完整准确的病斑;然后提取病斑的颜色、形状和纹理特征,运用主成分分析方法对数据进行降维处理;最后采用神经网络和支持向量机方法对这些特征进行学习与分类,以及病害识别。系统已试用于黄瓜、番茄等园艺作物叶部病害的自动诊断与识别,其优点是自动化程度高,识别准确率在一定条件下较好。 相似文献
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GCRO-DR方法是求解一系列连续线性系统常用迭代方法.本文首先提出了simpler GCRODR方法,在单个循环中它的计算成本比GCRO-DR更少.本文为了避免算法的不稳定性问题和内存溢出问题,并提高simpler GGRO-DR算法的收敛性,引入了重启参数自适应策略.另外,在用该方法求解大型连续线性系统需要多次重启次数情形以及相邻系数矩阵之间谱信息相关情形,本文利用重启参数自适应策略提供的学习样本,通过强化学习来选取一个比较好的重启参数.最后,数值实验证明了所提三类算法的有效性. 相似文献
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在三支决策模糊粗糙集模型中,一些学者基于相似度三支决策模糊粗糙集模型建立了目标函数来得到最优阈值对 $\left( {\alpha ,\;\beta } \right)$ 的计算方法,但在该过程的研究中,学者并没有在相似度三支决策模糊粗糙集模型中讨论关于决策代价的描述问题。基于模糊信息系统用新的函数来描述决策代价成为计算阈值对 $\left( {\alpha ,\;\beta } \right)$ 的一种方法,首先,在模糊信息系统中,通过建立一个描述决策代价的函数,将模糊信息系统中的模糊数与三支决策的决策代价联系在一起;然后对隶属频率进行拟合,得到了三支决策中决策代价的数值描述;最后,通过两个实例说明了该方法的可行性和适用性。 相似文献
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基于自动化搜索算法求解差分特征与线性逼近,成为了分组密码的差分与线性攻击研究热点。提出一种面向半个字节MILP模型自动化搜索密码算法的差分特征与线性逼近方法,对轻量级LED密码进行分析,以较少的变量与约束不等式求解活跃S盒数量,4轮运算至少有25个活跃S盒,这个结果与算法设计者给出的活跃S盒理论值相同,验证了该方法的正确性。最后,计算LED算法的最大差分特征及线性逼近概率,证明其能够抵抗差分与线性攻击。 相似文献