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1.
在矿区的岩移沉降观测过程中,由于环境、人为等原因导致观测数据缺失问题,损害了整体观测数据的完整性,影响后续沉降趋势预测.文中提出了一种最大期望算法,通过计算极大似然估计,交替执行E步和M步,最终得到观测缺失数据填补值.利用某矿区实测数据进行实验,对比分析发现最大期望算法对缺失数据填补更接近实际测量值,在实际应用中有一定参考价值. 相似文献
5.
6.
恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97%. 相似文献
8.
目的 为了解决目前三维数据隐藏算法不能兼顾无失真和盲提取的问题,提出一种新的完全无失真的三维网格模型数据隐藏盲算法。方法 首先使用混沌逻辑映射选择嵌入与提取模式,保证数据的安全性。然后利用面元素重排,完全不会造成三维模型失真的性质,通过不同嵌入模式规则对三角面元素进行重排,以嵌入秘密数据。接收端则可根据相应的提取模式规则提取秘密数据。结果 仿真结果与分析表明,该算法不会对三维模型造成任何失真,嵌入容量为每顶点2比特,且能抵抗仿射变换攻击、噪声攻击和平滑攻击等。结论 这种三维数据隐藏盲算法无失真,容量大、安全性高、鲁棒性强,适用于三维载体不容修改的情形,如军事、医学、秘密通信和版权保护等。 相似文献
9.
阐述课程教学中的线上线下混合教学模式,存在的问题,应对的措施,通过对现有网络资源的充分利用,将前沿理论知识以及行业热点融入线上课程教学中,从而促进对于课程的主动学习。 相似文献
10.
磁声发射(MAE)是铁磁性材料磁化过程中产生的声发射信号,在构件应力检测和微观损伤检测中有着广泛的应用。针对MAE信号非稳态、复杂性、衰减性等特点,提出海鸥算法结合变分模态分解(SOA-VMD)的去噪方法,为克服海鸥算法求解过程中易陷入局部最优解问题,利用柯西变异算子产生随机迭代过程,使改进算法即柯西变异海欧算法(CVSOA)跳出早熟收敛。采用以幅值谱熵为适应度函数,优化VMD算法中分解模态个数K和二次惩戒因子α ![]()
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两个参数,将含噪声的MAE信号进行VMD分解重构。经仿真信号和实际检测信号分析表明,改进后的CVSOA-VMD算法全局寻优能力和去噪性能优于传统的SOA-VMD算法,降噪后的MAE信号特征值对于不同应力下均方根、偏斜度特征值的重复性更好,可靠性更高。 相似文献