改进ADASYN-SDA的入侵检测模型研究

针对传统入侵检测模型在高维数据且数据不均衡环境下检测性能较差的问题,提出了一种自适应过采样算法（ADASYN）与改进堆叠式降噪自编码器（SDA）结合的入侵检测模型。使用ADASYN算法进行数据过采样处理。使用Adam优化算法,以及Dropout正则化对SDA深度学习模型进行改进,提取出低维数、高鲁棒性的集成特征。在softmax分类器中进行入侵检测识别。实验结果表明,ADASYN-SDA模型相较于SDA、AE-DNN和MSVM模型,在平均准确率、检测率和误判率上均有一定程度的提高。     

微旋弹引信爬行保险机构设计与分析

基于微旋弹引信双环境力冗余保险的要求,设计了应用爬行力作为第二环境力解除保险的爬行保险机构。通过将爬行机构、延期解除保险机构和滑块隔爆机构三者巧妙的结合,使引信具备了时间窗保险特性和故障保险特性;并对机构进行了安全性和可靠性分析;经试验验证,该设计符合要求。