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1.
针对网络故障诊断过程中故障规则难以提取的问题,提出一种基于改进BP神经网络的故障诊断方法。以网络故障信息为样本对BP网络进行训练,利用其强大的自适应能力和非线性映射能力,建立起网络故障信息与故障模式输出之间的映射。同时,为了避免BP网络的学习算法陷入局部极小值,提高故障诊断的效率和精确度,采用L-M优化算法来对网络进行训练。另外,采取初期终止的方法提高BP网络的泛化能力。实例表明,该方法有效提高了网络故障诊断的有效性。  相似文献
2.
针对传统的线路切割法在电路故障诊断表现出的诸多问题,提出了一种基于D-S证据理论的多故障分类器的信息融合系统框架模型。在该模型中,基于SVM的故障分类器模型、基于贝叶斯的故障分类器模型和基于神经网络的故障分类器模型中的故障集合的并集共同构成识别框架,并利用Dempster合成法则对测试数据进行融合。实例研究表明,该模型增强了诊断系统的可分析性,有效提高了故障模式的识别能力。  相似文献
3.
传统的基于PKI无线网络身份认证方案效率较低、适用性较差。基于IBE的身份认证方案无需通过颁发数字证书来绑定用户身份和公钥,可以提高认证效率。针对IBE的这个特点,就IBE在无线网络身份认证中的应用问题开展研究,在此基础上设计了基于IBE的无线网络认证模型和相关协议,并分析协议的效率和安全性。  相似文献
4.
针对互信息测度在配准医学图像时易陷入局部极值的缺点,将Shannon熵扩展到广义熵,提出了三种基于广义熵的信息测度。对于收敛性能的评价,提出收敛宽度和收敛半径的概念。通过人体脑部CT/MR和MR-T1/T2图像的刚体配准实验,从计算时间、收敛性能和配准精度方面,对归一化互信息、广义熵信息测度进行了比较与分析。实验结果表明,在不损失计算时间和配准精度的前提下,广义信息熵测度SRI_0.9和GMI_0.9的收敛性能优于归一化互信息测度,对噪声有很强的鲁棒性。  相似文献
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