采用信息增益率的混合入侵检测模型设计

针对现有混合入侵检测模型仅定性选取特征而导致检测精度较低的问题，同时为了充分结合误用检测模型和异常检测模型的优势，提出一种采用信息增益率的混合入侵检测模型.首先，利用信息增益率定量地选择特征子集，最大程度地保留样本信息；其次，采用余弦时变粒子群算法确定支持向量机参数构建误用检测模型，使其更好地平衡粒子在全局和局部的搜索能力，然后，选取灰狼算法确定单类支持向量机参数构建异常检测模型，以此来提高对最优参数的搜索效率和精细程度，综合提高混合入侵检测模型对攻击的检测效果；最后，通过两种数据集进行仿真实验，验证了所提混合入侵检测模型具有较好的检测性能.     

面向智能客服的句子相似度计算方法

针对金融领域中智能客服的句子相似度计算方法进行了研究。利用基于词性的分词纠正模型减少中文歧义词、金融相关词汇的分词错误；通过词向量方法和循环神经网络分别提取词语级和句子级的语义特征，并且得到句子向量；用融合层计算出句子向量间的差异特征；对差异特征进行降维和归一化得到句子相似度计算结果。实验结果表明，该方法具有较高的准确率和[F1]值。     

基于GF-1数据的三峡库区水体信息精细化提取

为实现江河类狭长型水体信息的精细化提取，利用GF-1卫星数据，采用支持向量机和目视解译相结合的方法对三峡库区及重庆市水体信息进行了精细化提取。使用总体分类精度、Kappa系数、错分误差、漏分误差、制图精度和用户精度等指标对库区水体信息粗提取结果进行验证分析。结果表明:4个试验区水体提取的总体分类精度均超过90%，除试验区4的Kappa系数为0.884 1以外，其余试验区均超过0.9，提取精度较高。结合目视解译的方法，在粗提取结果的基础上对各问题进行精细化处理，得到精度高、完整性好的三峡库区以及重庆市水体信息数据，可为后续该区域的精细化遥感业务开展提供有效资料。     

结合深度学习与相关反馈的遥感图像检索

目的 针对基于内容的图像检索存在低层视觉特征与用户对图像理解的高层语义不一致、图像检索的精度较低以及传统的分类方法准确度低等问题，提出一种基于卷积神经网络和相关反馈支持向量机的遥感图像检索方法。方法 通过对比度受限直方图均衡化算法对遥感图像进行预处理，限制遥感图像噪声的放大，采用自学习能力良好的卷积神经网络对遥感图像进行多层神经网络的监督学习提取丰富的图像特征，并将支持向量机作为基分类器，根据测试样本数据到分类超平面的距离进行排序得到检索结果，最后采用相关反馈策略对检索结果进行重新调整。结果 在UC Merced Land-Use遥感图像数据集上进行图像检索实验，在mAP（mean average precision）精度指标上，当检索返回图像数为100时，本文方法比LSH（locality sensitive Hashing）方法提高了29.4%，比DSH（density sensitive Hashing）方法提高了37.2%，比EMR（efficient manifold ranking）方法提高了68.8%，比未添加反馈和训练集筛选的SVM（support vector machine）方法提高了3.5%，对于平均检索速度，本文方法比对比方法中mAP精度最高的方法提高了4倍，针对复杂的遥感图像数据，本文方法的检索效果较其他方法表现出色。结论 本文提出了一种以距离评价标准为核心的反馈策略，以提高检索精度，并采用多距离结合的Top-k排序方法合理筛选训练集，以提高检索速度，本文方法可以广泛应用于人脸识别和目标跟踪等领域，对提升检索性能具有重要意义。     

大型站房不连续截面柱转换节点稳定性研究

对柳州高铁站站房中大量使用的三类不连续截面柱转换节点进行稳定性试验研究。首先,采用位移控制加载方式对三种转换节点进行静力加载,观察节点在持续压力下的变形和破坏特征。然后,基于数值计算和试验测试结果,对比分析节点的承载能力和耗能性能。结果表明:三类建议转换节点的承载能力均远远大于300 kN,满足工程应用中承载能力的要求;节点的塑性变形能力大,滞回耗能性能好,其中内含十字形钢板柱的变截面转换节点的屈服强度最高,变形能力最大,在实际工程应用中可优先选用此类不连续截面柱转换节点。     

基于随机RF的集成SVM故障诊断改进算法

针对工业系统监控数据不均衡导致的故障状态难以被识别问题,提出一种基于随机旋转森林的集成支持向量机(RRFESVM)故障诊断算法,通过将监控数据进行属性随机分割、组合、PCA变换和样本有放回重采样,组建多个新训练子集并使用支持向量机算法进行训练,得到多个支持向量机故障诊断基分类器,集成得到强分类器,由此既保证基分类器之间的差异性,又保证故障诊断精度和分类器性能稳定性,从而解决故障诊断易偏置问题,提高作为少数类的故障状态实时诊断准确率。亚轨道飞行器再入过程实验与TE化工过程实验都表明RRFESVM故障诊断算法能够有效提升不均衡数据情况下的实时故障诊断性能。     

板柱节点冲剪破坏后的精细有限元分析

按实际结构构造建立了板柱节点的精细有限元模型，采用实体单元和梁单元分别模拟混凝土和钢筋，采用生死单元技术模拟冲剪过程中混凝土开裂和冲剪后的钢筋断裂。3类典型冲剪试验的模拟验证表明该方法可以准确模拟冲剪和冲剪后的位移和承载力。基于该模型对约束节点的冲剪受力全过程进行了进一步的分析，结果表明:面内约束的板柱节点试验中，整体性钢筋和受弯钢筋对冲剪后承载力贡献为42%和58%；提高配筋率对节点冲剪前后的刚度均提升显著，而板厚增加仅对节点冲剪前的承载力和刚度有显著提升；欧美澳中四国规范在计算约束节点冲剪强度值时至少仍有36%的承载力储备，现有冲剪后承载力计算方法低估了负弯矩钢筋贡献，其冲剪后强度的计算值也都低于试验值。