一种汉语方言编码与转换机制的研究

回顾了汉语拼音方案的组成和特点,分析了方言编码的可行性。引入二进制编码方式对汉字发音进行编码。编码序列包括了声母、韵母、音调、儿化音等编码部分。建立了方言音、修饰音、标准音之间的转换关系。以湘汨地区的方言为例,详细论述了方言编码和转换的过程。以人工代谢算法作为寻优策略,结合特定语言环境,将方言音转换成标准音。通过实例分析论述了该方案的可行性和合理性。     

一种基于RAN架构无线接入网系统容量最大化的功率分配算法

针对新型RAN架构无线接入网中功率分配问题进行研究, 建立系统容量最大化的最优化数学模型, 提出了一种基于RAN架构无线接入网的系统容量最大化的功率分配算法, 并且应用人工鱼群算法求解了算法中目标函数的全局最优解, 即一组使系统容量最大化的发射功率。仿真结果表明, 与现有的分布式网络架构中非合作的功率控制博弈算法相比, 新算法可以显著提高系统容量, 即证明了该算法的有效性。     

跳频通信系统的建模与仿真

在Matlab/Simulink仿真的平台上,利用跳频通信基本原理,在给定仿真条件下,建立了跳频通信系统模型,对系统进行了仿真,得到了宽带噪声干扰下的误码率信噪比曲线。通过跳频仿真图形前后对比,得出跳频通信系统的抗干扰能力优于传统的定频通信,在现代通信中有更高可靠性的结论。     

模块化免疫神经网络平衡态检测模型*

基于神经网络原理、免疫系统和遗传算法的相关机理,构造了一个网络安全平衡器。该平衡器建立了抗原与抗体平衡态检测的数学模型、抗原与抗体的促进和抑制函数,提出了安全平衡态的概念,给出了抗原与抗体浓度的计算公式和模块化多层分类处理模型,利用促进、抑制函数和遗传算法适应度函数使已受攻击的网络再次达到一种新的安全平衡状态,这为网络安全提供了一个新的途径。理论证明网络安全方案是有效的。     

A recognition method of vibration parameter image based on improved immune negative selection algorithm for rotating machinery

To overcome the limitations of traditional monitoring methods, based on vibration parameter image of rotating machinery, this paper presents an abnormality online monitoring method suitable for rotating machinery using the negative selection mechanism of biology immune system. This method uses techniques of biology clone and learning mechanism to improve the negative selection algorithm to generate detectors possessing different monitoring radius, covers the abnormality space effectively, and avoids such problems as the low efficiency of generating detectors, etc. The result of an example applying the presented monitoring method shows that this method can solve the difficulty of obtaining fault samples preferably and extract the turbine state character effectively, it also can detect abnormality by causing various fault of the turbine and obtain the degree of abnormality accurately. The exact monitoring precision of abnormality indicates that this method is feasible and has better on-line quality, accuracy and robustness.     

简支梁多位置损伤识别研究

曲率模态是结构损伤识别的敏感标示量,采用数值仿真方法,把曲率模态用于桥梁损伤识别.利用简支梁损伤前后一阶曲率变化率作为识别参数,便可明显确定其多处损伤位置.对相关样本参数进行归一化处理并引入噪声干扰,利用BP人工神经网络进行数值仿真计算,也能对其损伤程度进行有效模拟,验证了BP神经网络也有很强的泛化能力及容错能力.     

可拓集合论在专家系统知识表示中的应用

引入了可拓集合论来优化专家系统的设计过程,阐述了可拓集合论应用于专家系统的可行性,在分析知识表示的集合与分类特征的基础上,探讨了可拓集合论在知识表示中的应用,结合人工智能技术的发展趋势,对专家系统在可拓学中的应用前景做出了展望.     

基于免疫原理的恶意软件检测模型*

针对恶意软件检测尤其是未知恶意软件检测的不足,提出一种基于免疫原理的恶意软件检测模型,该模型采用程序运行时产生的IRP请求序列作为抗原,定义系统中的正常程序为自体,恶意程序为非自体,通过选定数量的抗体,采用人工免疫原理对非自体进行识别。实验结果表明,此模型在恶意软件的检测方面具有较高的准确率,且误报和漏报率较低,是一种有效的恶意软件检测方法。     

基于免疫抗体生成算法的电力变压器故障诊断

提出了一种基于人工免疫的抗体生成算法,并将其应用于电力变压器的故障诊断。抗体生成算法仿生生物免疫系统中抗体对抗原的识别与记忆的机理,先对训练样本进行免疫学习和记忆,提取表征样本的有效特征,形成表征样本特征的记忆抗体集,再用最邻近分类法对测试样本进行分类识别。UCI的Iris数据集和电力变压器故障数据的仿真分析结果表明,抗体生成算法能够进行有效的分类,并具有很高的准确率。