基于K-means聚类的舰船通信网络异常数据检测

为了解决海上通信环境中的干扰和传输问题,提升舰船通信网络通信质量和可靠性,提出基于Kmeans聚类的舰船通信网络异常数据检测方法。构建舰船通信网络通信多径信道模型,利用该模型获取舰船通信网络数据。使用基于超窄带滤波的舰船通信网络数据滤波处理方法去除舰船通信网络数据内的干扰噪声,将无噪声的舰船通信网络数据作为输入,使用K-means聚类算法输出舰船通信网络异常数据检测结果。结果表明,该方法采集舰船通信网络数据较为准确,并可有效去除数据内含有的干扰噪声,降低舰船通信网络数据幅值区间,同时可用聚类方式准确检测舰船通信网络异常数据,应用效果较为显著。     

云计算环境下舰船通信数据深度挖掘方法

舰船通信设备的复杂化,使得通信数据量级增大,受到噪声、背景等多种因素的影响,潜在的数据很难被发现,而云计算可以提供并行编程服务,因此,进行云计算环境下舰船通信数据深度挖掘方法研究。基于云计算MapReduce并行编程模式,引入数据聚类技术,将通信数据划分为多个数据集,根据节点计算资源分配通信数据集,通过KNN分类挖掘算法计算每个节点数据之间的欧式距离,基于确定阈值分类通信数据,实现了通信数据的深度挖掘。实验数据表明:当数据量大于200万条,提出方法数据挖掘执行时间较低,更适用于舰船通信数据深度挖掘。     

基于并行深度卷积神经网络的舰船通信异常数据检测研究

为了提高通信异常数据检测效果,设计基于并行深度卷积神经网络算法的大规模舰船通信异常数据检测方法。采集大规模舰船通信数据,采用小波变换对数据实施降噪处理,将降噪后数据输入并行深度卷积神经网络中,经过模型训练提取特征,利用Softmax分类函数得出舰船通信异常数据特征,输出舰船通信异常数据检测结果。实验结果表明：该方法可有效实现大规模舰船通信异常数据检测,其加速比最高,并行效果最优;具有较强的大规模舰船通信数据集检测能力,提高大规模舰船通信异常数据检测效果。     

基于深度学习算法的舰船通信网络流量估计研究

传统舰船通信网络流量估计算法输出结果与实际流量数值之间的误差较大,导致后期数据流量分析结果可信度降低。为了提升通信网络流量估计准确度,提出基于深度学习算法的舰船通信网络流量估计研究。首先,对通信网络空间中的数据流进行数据流模型建立,获得通信流量基础特征数据;然后,对其流量波动值域范围进行特征计算,以此获得深度学习样本。最后,通过深度学习算法,对样本数据进行学习,通过学习完成对流量估计系数的更新,进而提升估计精准度。通过对仿真数据的对比测试,证明提出的估计算法能够有效减小估计值与实际值之间的误差,满足适应估计场景的应用要求。     

链路层舰船通信光纤网络被动数据存储方法研究

为了提高链路层舰船通信光纤网络被动数据存储的容量,提出一种基于分层融合机制的链路层舰船通信光纤网络数据存储模型。首先采用交叉分布式云存储结构模型构建光纤网络被动数据存储的数据库模型,在数据库中进行被动数据的聚类处理,然后根据聚类属性进行分层融合,对海量的舰船通信光纤网络被动数据进行特征压缩,从而提高存储空间的容量。最后进行数据存储的仿真实验分析,结果表明,采用该方法构建舰船通信光纤网络被动数据存储模型,数据库的吞吐量得到明显提升,同时提高了对目标数据的查准率和查全率。     

海洋实时监测数据库的多来源数据深度挖掘方法

在舰船实时监测数据库的数据挖掘中,针对使用传统数据挖掘方法伸缩性较小的问题,提出了一种舰船实时监测数据库的多来源数据深度挖掘方法,利用差集交叉计数策略,将舰船实时监测数据库中垂直数据格式的多来源数据转换为水平数据格式,利用基于数据集的数据聚类方法,对舰船实时监测数据库中的水平数据格式多来源数据进行聚类分析,利用HFPM数据集构造法,实现舰船实时监测数据库的多来源数据深度挖掘。为了验证该方法的有效性,与PFP数据挖掘方法与mrDFIN数据挖掘方法进行对比,得出该方法的伸缩性为92.3%,通过比较可知,本文所提方法的伸缩性最大,证明了该方法的有效性。     

多维缩放舰船运行数据聚类算法设计

传统的聚类化运算算法(基于K-Means算法),在大数据环境下运算力下降,数据聚类运算收敛不足。提出基于多维缩放的舰船运行数据聚类算法设计。利用基于多维缩放的KNTSCCA聚类算法,对舰船运行数据传统算法进行替换,通过对舰船数据的降维迭代计算,实现多维缩放聚类算法设计。通过仿真实验证明,提出的多维缩放的舰船运行数据聚类算法,能够解决现有基于K-Means算法收敛不足的问题,具有可行性。     

基于数据驱动的舰船通信网络异常行为检测方法

为了提高对舰船通信网络异常识别能力,提出基于数据驱动的舰船通信网络异常行为检测方法。采用最短路径和最大覆盖范围寻优方法构建舰船通信网络的节点覆盖模型,通过最小间隔均衡技术对舰船通信网络的信道均衡控制,提取舰船通信网络的信道传输信息特征。对舰船通信网络的行为特征参数分析,结合谱分量融合和融合聚类处理方法,实现对舰船网络异常行为的数据驱动控制。根据数据驱动的图模型参数识别和异常谱特征聚类分析,实现对舰船通信网络异常行为检测。测试结果表明,该方法能够进行舰船通信网络异常行为检测处理,提高信道均衡性能     

基于协同过滤的舰船通信网络告警数据多维度分析方法

面对当前舰船通信网络多维度告警数据,传统分析方法已经无法满足实际需求,导致虚警率过高,浪费了大量资源。为此,提出一种基于协同过滤的舰船通信网络告警数据多维度分析方法。该方法主要分为3部分,首先利用基于XML的集成技术采集舰船通信网络多维度告警数据,然后利用主成分分析方法(PCA)进行数据降维,最后利用协同过滤算法对告警数据进行分类,按照类别进行具体分析,以此为依据提出相应的告警解决方法。结果表明,与传统方法相比,利用基于协同过滤的方法进行舰船通信网络告警数据多维度分析后,虚警率有所降低,为舰船通信网络的正常运行提供了重要的保障。     

舰船维修数据云总线协议深度挖掘算法

现有的舰船维修数据深度挖掘算法,存在着数据挖掘深度浅的缺陷。为了解决上述问题,提出舰船维修数据云总线协议深度挖掘算法研究。依据算法需求编写云总线协议,采集并获取舰船维修数据,以此为基础,利用等深度分段方法离散化处理维修数据,依据离散化处理完成的维修数据,通过粗糙集约简算法得到最优舰船维修数据集,实现了舰船维修数据云总线协议的深度挖掘。通过仿真对比实验结果表明,与现有的舰船维修数据深度挖掘算法相比较,提出的舰船维修数据云总线协议深度挖掘算法极大的加深了数据挖掘的深度,充分说明提出的舰船维修数据云总线协议深度挖掘算法具备更好的数据挖掘效果。     

基于ARM的CAN总线机舱测量系统的研究

采用ARM作为机舱测量系统中的主控制器，利用ARM的高性能和可裁减性构建CAN总线通信控制网络，可以实现系统全部节点之间的数据共享以及相互之间的协同工作。     

浅谈网络财务

随着网络技术的飞速发展,以网络为基础的电子商务改变着企业的经营管理模式,形成全球化的网络经济.网络财务以其独特优势随之产生并发展,它突破了时空的限制,实行了适应网络环境的新处理方式,必将大大提高企业的管理效率,为企业创造更多的财富.文章介绍了网络财务产生的必然性、特点、应用及存在问题.     

面向研究生创新能力培养的电子导师平台建设探索

创新教育是研究生教育质量的灵魂.本文在分析了电子导师这一新型的研究生教育培养模式的基础上,实现了一种面向研究生创新能力培养的电子导师平台,并对平台的定位和作用进行了深入研究,同时还分析了平台的总体设计思想和技术实现框架,电子导师解决研究生教学中的一些基础问题的意义,促进电子导师在培养研究生创造性思维中的作用,具有重要的理论意义及广泛的应用前景.     

基于网络的随船器材全资可视化系统的研究

依托有线专网和北斗卫星网,研制覆盖随船器材供应链和被服务方的全资可视化系统,实现被服务方随时获取自己申请单的供应链信息,包括器材申领、器材批复、器材运输、器材维修等信息,达到被服务方对整个随船器材服务流程的全维可视和全程可控的目的,从而为随船器材的精确化保障提供技术手段。     

船舶非单点搁浅受力分析

用力学分析的方法,解决船舶非单点搁浅时船底受力大小及脱浅拖力最小值的计算方法问题,并由此提出船舶自行脱浅的两种方法。     

针对持续性跟踪无人艇的探测技术

美国国防先期研究计划局(DARPA)提出的持续性跟踪无人艇(ACTUV)项目对潜艇的隐蔽性和安全性形成重大挑战。加强对ACTUV的搜索、探测、定位,保障潜艇部队安全,是我国海军面临的新任务。本文研究从天基、海基、空基进行搜索侦察,并提出一种多维数据融合定位技术,为相关科研项目提供参考。     

推车机正钩板设计

黄骅港一期翻车机系统主要翻卸车型为C64和C70，翻卸模式为解列翻卸和不解列翻卸两种。在解列翻卸C64车型的过程中，存在推车机推空车皮时火车车钩不正的问题。     

纳米隔热材料在舰船上的应用研究

纳米材料依旧是21世纪的明星材料,纳米隔热材料由于其明显的低热导率,一出现就成为舰船行业的研究热点。与传统的隔热材料相比,相同的隔热面积需要的纳米隔热材料更少。本文以纳米孔隔热材料的制造工艺为例,探索纳米隔热材料的工艺流程,并将纳米孔隔热材料和传统的隔热材料的压缩强度进行对比,对不同温度下纳米孔隔热材料的加热线收缩率进行研究。结果发现,纳米孔隔热材料的压缩强度高于传统的无机隔热材料,却低于硅酸铝纤维,纳米孔隔热材料的最佳使用温度为1 000℃左右。     

基于FAHP法的造船起重机结构安全性评价研究

针对目前国内外造船起重机安全性评价方法的不足,研究基于模糊层次综合评判法(FAHP)的造船起重机金属结构安全性评价方法,采用层次分析法(AHP)确定指标权重,将模糊综合评判理论运用于起重机金属结构综合评估中。以造船门座起重机为例,建立多指标、多层次安全性评价模型,对指标状态值进行无量纲化处理,运用层次分析法确定权重值,采用模糊综合评判理论计算各层评价值,并最终得到整机金属结构安全指数,为起重机使用企业和特检部门开展工作提供参考依据。     

基于CFD的斜流对螺旋桨性能影响探究

对于拖船、拖网渔船及高速艇等船型,其螺旋桨处在斜流工作条件下。为研究斜流对螺旋桨水动力性能的影响,文章使用商用流体力学软件STAR-CCM+对不同斜流角下螺旋桨的水动力性能进行计算。计算结果表明,斜流会导致螺旋桨敞水性能下降并诱发横向力,对船舶航速、传动轴系及船舶操纵性产生不利影响。