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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 相似文献
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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。 相似文献
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通信网络的节点部署优劣直接关系到舰船通信能力,针对舰船通信网络资源利用能力低的问题,提出能量受限约束下舰船通信网络节点动态协同部署方法。分析能量受限的节点动态特性,得出能量约束条件下通信网络系统节点的闭环特性。计算舰船通信网络节点网格密度,利用K-均值聚类以及粒子群2种算法找寻出最优节点位置,实现舰船通信网络节点动态协同部署。实验结果表明,本文方法的通信传输能耗小,信息吞吐量高,网络生命周期长。 相似文献
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传统挖掘方法无法考虑众多通信因素的多层次特征,造成数据挖掘效果不理想,为此设计一种基于聚类算法的舰船通信数据深度挖掘方法。利用聚类算法,对通信数据的多层次特征进行筛选,从而为通信数据的深度挖掘提供依据,结合聚类挖掘粗糙集,生成数据深度挖掘的关联规则并进行聚类计算,对每个通信数据执行交叉变换逻辑,实现舰船通信数据的深度挖掘。实验结果表明,利用聚类算法进行通信数据的深度挖掘,能够提高数据的挖掘速度,且准确率较传统方法高27.15%。 相似文献
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舰船通信网络数据量的显著提升对数据处理性能提出更高要求,为提升数据处理效率,研究基于hadoop的舰船通信网络数据并行处理方法。设计由数据应用层、数据处理层和数据存储层共同组成的基于hadoop的舰船通信网络数据并行处理架构:数据应用层作为用户与数据处理架构的交互工具,将所采集的数据上传至架构内;数据处理层运行MapReduce程序实现数据存储、解析与聚类等并行化处理;数据存储层采用HBase与HDFs等多种不同的存储方式存储舰船通信网络数据。实验结果显示,该方法可实现准确的舰船通信网络数据聚类,大幅节省数据处理时间,在数据量较大的条件下具备较好的数据处理加速比。 相似文献
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在舰船通信网络异常数据的弱关联定位中,由于使用传统弱关联定位技术的定位误差较大,因此提出一种舰船通信网络异常数据的弱关联定位技术,利用Netflow系统对舰船通信网络异常数据进行提取,通过相空间重构技术处理异常数据提取结果,并利用极限学习机进行数据挖掘,建立舰船通信网络异常数据弱关联定位模型,从而实现异常数据的弱关联定位,通过对比实验可知,该技术的最大定位误差比基于支持向量机的异常数据弱关联定位技术低21.1%;比基于特征遗传算法的异常数据弱关联定位技术低16.4%,证明了该技术更适用于舰船通信网络异常数据的弱关联定位。 相似文献
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以准确估计舰船通信网络流量为研究核心,提出基于大数据驱动与分析的舰船通信网络流量智能估计方法。该方法以大数据驱动和分析领域中的经验模态分解、卷积神经网络为技术核心,使用基于改进集合经验模态分解的舰船通信网络信号降噪方法,去除舰船通信网络信号中噪声;构建去噪后舰船通信网络信号中的流量时间序列图,凸显通信网络流量在各个时间段的变化特征之后,将舰船通信网络流量时间序列图中的时间序列,作为基于卷积神经网络的网络流量预测方法的预测样本,提取舰船通信网络细节信号的时间序列,估计流量的趋势信息与时间信息,实现舰船通信网络流量智能估计。经测试:该方法对舰船通信网络流量智能估计后,估计结果与实际流量基本一致。 相似文献
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通过对舰船维修成本的准确建模和预测,降低维修成本,提高舰船维修质量,保证舰船良好工况,提出一种基于K均值指标聚类划分和粒子群优化的云模型下舰船维修成本建模和预测方法。以舰船维修的材料开销、人工开销、舰船寿命周期折损以及配件成本等参数为约束指标,采用K均值聚类算法进行维修成本指标系数聚类划分,将成本最优问题转化为聚类中心最短问题,并以此为优化目标函数,采用粒子寻优算法进行最优解求解,通过线性插值方法进行拟合计算避免解向量陷入局部最优,实现云模型的舰船维修成本预测。仿真结果表明,采用该方法进行舰船维修成本预测的准确性较高,维修效率和质量得到提高。 相似文献
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网络异常直接关系着舰船通信的安全,为了准确对舰船通信网络异常数据进行检测和定位,设计了基于数据挖掘技术的舰船通信网络异常数据弱关联定位技术。首先对舰船通信网络异常数据的定位现状进行分析,指出当前定位技术的不足,然后引入数据挖掘技术对舰船通信网络异常数据变化特点进行刻画,实现舰船通信网络异常数据的弱关联定位,最后采用标准舰船通信网络异常数据集进行有效性测试。结果表明,本文技术可以获得高精度的舰船通信网络异常数据定位结果,而且舰船通信网络异常数据定位误差远远小于当前其他技术,具有十分显著的优越性,研究结果具有一定的理论和实际价值。 相似文献