作者:孙明楠; 米良; 干静; 殷国富 期刊:《工程科学与技术》 2012年第03期
数控机床结合部动力学参数识别是机床动力学分析中至关重要的一个环节。针对企业精密卧式加工中心动力学设计的需要,在对该加工中心导轨部件进行模态试验的基础上,提出了一种将模态实验数据与有限元分析模型相集成的导轨结合部动力学参数的优化识别方法。该方法以试验所得各阶模态频率与阻尼比为优化目标,在Matlab与Ansys的集成环境下建立优化任务,采用基于Armijo搜索准则的拟牛顿BFGS算法对结合部动力学参数优化计算。导轨结合部...
作者:王剑兰; 姜阿龙; 袁建 期刊:《通信电源技术》 2019年第08期
现在已经进入网络信息大爆炸的时代,移动通信网络技术也在飞速发展,与人们的生活息息相关。同时,人们对移动网络信息安全问题的关心程度也在提高。移动通信网络信号发生异常状况时可能会使个人信息泄露,因此分析了移动通信网络异常信号的总特征。传统的遗传神经网络算法要对大量移动通信网络信号样本信息进行测试,但是仍不能精准提取异常信号的数据特征,导致识别过程中会有较大的误差。针对传统异常信号识别方法的不足,要优化网络...
对网络重叠数据的检测与排除,能够有效提高网络数据处理精度。大数据下对重叠数据的检测,需要计算数据聚类离散程度的期望,获得最佳聚类数目以确定聚类中心,完成重叠数据的检测,进而对其进行排除。传统方法结合量子滤波器,对数据点进行了一定程度的平滑,判断数据的真实度,但忽略了对数据的聚类中心的求取,导致重叠数据优化识别精度偏低。提出基于相关性分析和GAS算法的优化识别方法,将测量数据进行聚类,计算对应不同聚...
作者:王新强; 邓蓓; 金诗博 期刊:《计算机仿真》 2018年第05期
对分布式网络数据异常结构的优化识别,能够有效解决计算机网络安全问题。对数据的异常数据进行识别,需要结合间隙统计方法,度量参考数据集与观测数据集之间的间隙聚类,完成数据异常结构的优化识别。传统方法得到数据流量中的流量关键点,将数据转换映射到相应关键点后建立直方图,但忽略了对数据集间隙聚类的度量,导致识别精度偏低。提出基于余弦聚类的识别方法。计算每个数据流特征的特征熵和特征比,选取异常结构识别的特征...
大数据下对虚假无效数据进行优化识别,可有效过滤虚假信息,提高基础数据的安全性。对虚假无效信息的识别。首先需要获得数据全部类型,并进行规则参数优化,完成对虚假无效信息的优化识别。传统方法将虚假无效数据设定在一个簇内,同时引入信任管理机制来识别节点,但忽略了先将无效数据进行分类,导致识别精度偏低。提出基于聚类规则的大数据下虚假无效数据识别方法。首先对大数据下的运行数据样本进行归一化处理,对虚假无效数...
作者:戴婧睿; 吴奇 期刊:《计算机仿真》 2017年第08期
对于航空训练中飞行员工作负荷状态的识别,可以有效的确保航空安全。通过飞行数据来对飞行员工作负荷识别,需要对飞行数据进行提取,根据飞行数据特点,建立飞行特征集,完成对负荷状态的识别。传统方法通过建立人体工作负荷状态评估模型对工作状态进行识别,但无法得到飞行特征集,导致识别精度低。提出了基于Treelets降维的飞行员工作负荷状态智能识别方法。首先引人时域信号特征均值、方差与均方根对飞行数据进行提取,根据飞...
作者:李毕祥; 方兰 期刊:《计算机仿真》 2017年第04期
对交通事故现场视觉图像的优化识别,可有效提高交通事故处理效率。对视觉图像进行识别,需要获取现场图像形态学特征,建立交通事故现场图像扇形区域特征向量,完成对图像的优化识别。传统方法通过提取图像关键点的邻域图像特征,设定合理阈值,但忽略了建立图像扇形区域特征向量,导致识别精度低。提出基于智能视觉的交通事故现场视觉图像识别方法。利用均值背景建模理论提取事故现场背景图像,对背景图像进行归一化处理,同时将...