Novell网络通信故障的快速诊断

目前,Novell网络的应用已经十分普及,其中相当一部分采用了简单的10Base-2、10Base-5、10Base-T或组合布线,这类网络中通信故障是比较常见的,其中80％以上都与电缆和其他网络连接设备有关。掌握以下规则有利于对这类故障的迅速定位。 1.最常用的电缆线是同轴线(包括粗缆和细缆)和双绞线,常出现的故障有短路、开路、连接松散、弯曲过度、电气指标不合格等。 对于10Base-2、10Base-5结构,如果有专业测试工具如LANTrouble Shooter、Time Domain Relectometer等,可以直接用来测量同轴电缆短路、开路、连接松散等故障的大概位置。也可以用万用表电阻档判断,其方法是测量某一T型头,其电阻     

以太网交换机的选择

本文对以太网交换机的分类和性能参数进行了讨论，在此基础上给出了选择交换机的基本原则和主要依据。     

基于改进网格搜索算法的随机森林参数优化

随机森林是一种有效的集成学习算法,被广泛应用于模式识别中。为了得到更高的预测精度,需要对参数进行优化。提出了一种基于袋外数据估计的分类误差,利用改进的网格搜索算法对随机森林算法中的决策树数量和候选分裂属性数进行参数优化的随机森林算法。仿真结果表明,利用该方法优化得到的参数都能够使随机森林的分类效果得到一定程度的提高。     

非匹配不确定离散系统的无抖振积分滑模控制

针对一类非匹配不确定离散系统, 设计一种无抖振离散积分滑模控制器. 为了抑制非匹配不确定性对系统的影响, 采用线性矩阵不等式方法设计一种新型的切换函数和对应的滑模控制律, 并证明了闭环系统的Lyapunov 稳定性. 同时, 引入饱和函数设计控制器, 使系统状态在积分滑模面的某个小邻域内做准滑模运动, 并通过合理选择饱和函数的边界层厚度, 使控制信号不含任何抖振. 理论分析和数值仿真验证了所提出方法的有效性.

     

确定采样型强跟踪滤波飞机舵面故障诊断与隔离

为了克服扩展多模型自适应估计中扩展卡尔曼滤波的理论局限性,多重渐消因子强跟踪改进引起的滤波发散现象以及多维高斯故障概率计算量大等问题,本文将一类基于确定解析采样近似方法的非线性次优高斯滤波与多模型自适应估计相结合,提出了改进的多重渐消因子强跟踪非线性滤波快速故障诊断方法.确定采样型滤波克服了扩展卡尔曼滤波的理论局限性;推导了等效多重渐消因子计算方法,避免了非线性系统雅克比矩阵的计算,提高了故障突变时的跟踪性能;提出了基于平方根分解的改进的一步预测协方差更新方程,保证了滤波稳定性;提出了基于欧几里得范数简化的故障概率计算方法,降低了计算量.通过对比仿真验证了3种不同非线性滤波算法及其强跟踪改进算法的有效性,故障诊断方法跟踪性强、速度快、精度高,具有较好的鲁棒性和稳定性.     

存在匹配/非匹配不确定性的飞机舵面故障$L_1$容错控制

针对飞机舵面故障时产生的各种内部未建模动态、系统不确定参数、未知输入增益等问题,提出一种同时存在匹配/非匹配不确定性的多输入多输出飞机舵面故障$L_1$容错控制方法.首先,推导出等效线性参数时变模型;然后,基于投影算子提出$L_1$自适应容错控制方法,推导Lyapunov方程,并证明稳定性;最后,分析所提方法的瞬态和稳态性能.仿真结果验证了所提出方法良好的容错性、鲁棒性和稳定性,并保证了系统各参数的瞬态和稳态有界性.     

地空导弹生存能力预测模型的构建与应用

为实现对地空导弹生存能力的科学预测,构建了基于生存能力需求分析的评价指标。分别采用BP-GDM模型、BP-LM模型和GA-BP-LM模型对数据进行了训练和预测,仿真结果表明:BP-GDM模型预测精度最差,仿真耗时较长,GA-BP-LM模型预测精度较高,耗时最短,BP-LM模型居中。此外GA-BP-LM模型相对误差值波动幅度最小,平均相对误差仅为3.33%,达到了预测的精度要求。     

基于CSD-ELM的不平衡数据分类算法

基于代价敏感学习的极限学习机(ELM)算法在处理不平衡数据分类问题时,未考虑不同类别样本的分布特点以及同一类别中各样本的重要性对分类结果的影响。为此,提出基于样本数量比例的错分惩罚因子设置方法,并基于Mini-batch k-means聚类与距离测度设计一种类内样本权值确定方案。在此基础上,构建区分正、负类别的隐含层输出矩阵,根据训练样本数与ELM隐含层节点数间的关系,分2种情况计算ELM隐含层与输出层间的连接权值,以降低算法的时间复杂度。实验结果表明,与ELM、WELM等算法相比,该算法的G-mean、F1分类性能指标值均较高。     

基于灰色关联分析的对地攻击型无人机自主能力评价

对地攻击型无人机已成为当今军事作战中不可或缺的一部分,其自主程度决定无人机的作战上限.在前期已建立的评价指标体系基础上,针对部分评价指标数据量相对较少的问题,运用灰色关联分析法计算比较序列与参考序列的灰色关联度,并结合层次分析法的判断矩阵求加权关联度,评价对地攻击型无人机的自主能力.通过美国MQ-1"捕食者"、MQ-1C"灰鹰"、MQ-9B"守卫者"3种具有对地攻击能力的无人机,对自主能力评价体系进行仿真验证.结果表明,该方法可以明显地区分不同类型对地攻击型无人机的自主能力等级,对自主能力量化评价模型运用到大中型无人机具有指导意义.     

自适应SICKF及在目标跟踪中的应用

针对容积卡尔曼滤波（CKF) 估计精度在系统状态或参数突变时下降的问题,结合均方根嵌入式容积卡尔曼滤波(SICKF)和强跟踪滤波(STF)思想,提出了一种自适应SICKF(ASICKF)方法。在SICKF获得高估计精度的同时引入STF条件,根据系统输出残差获得自适应渐消因子,将其引入系统输出协方差均方根阵和互协方差阵中对滤波增益进行实时修正,强迫系统输出残差序列始终正交,从而使SICKF算法具备强跟踪能力。为验证所提ASICKF算法性能,利用数值仿真将其应用于存在突变情况的目标跟踪问题中。仿真结果表明,ASICKF在系统状态突变时仍能保持较高的估计精度,算法稳定性和适应能力较好。