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针对海底管道缺陷磁记忆定量反演的难题,提出一种基于改进粒子群优化的门控循环神经网络模型,即IPSO-GRU模型。以两端焊有盲板的X52管道作为实验材料,其上预制有不同直径、深度的缺陷,采用TSC-5M-32磁记忆检测仪,外接11-6W非接触探头,进行水下磁记忆检测试验,提取不同缺陷尺寸的磁记忆信号特征值。考虑到磁记忆信号特征值随缺陷尺寸呈复杂的非线性变化,引入门控循环神经网络,利用其双门结构能够记忆缺陷处的信号特征,非线性回归拟合能力强的特点,构建海底管道缺陷定量反演模型,进一步考虑到模型超参数选择的随机性,采用改进粒子群算法进行超参数寻优。验证结果表明:该模型对缺陷深度反演平均精度达96%;对缺陷直径反演平均精度达93%,为海底管道缺陷的磁记忆定量化识别与反演提供了新的思路和方法。 相似文献
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张涛余炀李弋 《计算机应用与软件》2014,(5):17-22,75
随着Linux技术的普及,大量的Linux服务器部署在分布式系统中,如何对这些服务器资源进行有效的安全审计成为了当前一大难点。根据Linux服务器的特点,设计与实现了可应用于复杂分布式环境中的安全审计系统。系统采用组件化、模块化的架构和多级部署方式,基于内核级审计和应用级审计实现了对Linux服务器的系统资源、终端访问、文件、数据库和网络等资源的全面审计。同时,系统采用数据挖掘技术对审计信息进行深入分析,实现了对Linux服务器的智能化审计。系统部署于实际的应用中,并且取得了良好的效果。 相似文献
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首先,综述太赫兹电波相较于低频电波传播的不同特性,包括气象因素和材料粗糙表面对电磁波的影响。接着,提出利用射线跟踪技术仅通过有限的信道测量数据校准目标场景中的三维环境模型以及材料电磁参数;然后,利用从射线跟踪仿真反演出的参数在类似场景中进行大量仿真,代替信道测量生成大量真实有效的全维度信道数据;最后,提取并分析信道特性,例如路径损耗、阴影衰落、莱斯K因子、均方根时延扩展、角度扩展及多普勒参数。2个案例研究是从室内桌面通信到室外智能车联网场景,分别代表了6G移动通信从近到远用例的两端,对于室外场景还额外考虑了不同气象条件下对信道参数的影响,对太赫兹系统的设计和评估具有重大意义。 相似文献
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