基于多任务多通道的入侵检测系统

在当今的网络世界,木马病毒横行,每天都存在着成千上万起黑客人侵事件,网络安全成了一个越来越重要的话题,为了使普通电脑用户能够在上网过程中检测到自己电脑存在的人侵行为,文章利用VC＋＋开发了一个基于多任务多通道的入侵检测系统,该系统能够自动检测个人电脑网络中存在的异常、危险数据包加以记录并通知用户,使用户能够及时的知道自己计算机实时存在的安全问题,并及时阻止。     

IRF技术在舰船网络设计中的应用研究

结合目前舰船网络系统的现状以及应用需求,通过分析介绍IRF技术,创新性提出了在舰船的特殊环境和需求下,将IRF技术应用于舰船网络一体化建设的网络设计思路。     

电子装备故障预测方法研究

文章介绍了电子装备系统故障预测的概念,以及故障预测的流程,并对预测的方法进行了研究。其中展开对灰色系统理论进行研究并建立了故障预测的灰色模型方法;以及建立了最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归预测算法和反向传播神经网络预测方法。三种预测方法为后续电子装备的故障预测建立了理论基础。     

基于BP神经网络的复杂布局管道泄漏检测研究

对基于BP神经网络的复杂布局管道泄漏检测与定位进行研究,确定实验方案和研究内容,介绍BP神经网络的输入参数、训练目标和隐含层节点个数,阐述基于BP神经网络的复杂管道泄漏检测研究。研究表明：用BP神经网络来预测复杂管道发生泄漏后的泄漏量大小是完全可行的;用其对是否发生泄漏进行状态辨识,则还要进行数据的二次处理;由于训练样本过少,用BP网络进行泄漏定位时会产生较大的误差,建议增加训练样本数,从而提高泄漏定位精度。     

线性神经网络在舰船磁场推算模型中的应用

针对舰艇内外磁场推算问题,从智能优化的角度出发,建立了内外磁场之间的线性神经网络预报模型。该方法避免了利用数值建模存在的诸多困难,可实现舰艇内外磁场有效推算。并利用船模实验验证了网络预测的准确性,其换算精度相较于数值建模有所提高,满足工程实际需求。     

基于神经网络的磁性目标磁矩反演方法

针对磁性目标定位中的磁矩反演问题,提出一种基于神经网络的磁矩反演技术。首先,基于最小二乘原理,建立了磁性目标磁矩反演模型;其次采用Hopfield网络进行了优化求解,并针对模型求解过程中鲁棒性差的弊端,对网络进化策略进行了自适应修正;最后设计了仿真实验对其有效性进行了检验,仿真结果表明利用修正后的网络求解磁矩反演问题结果令人满意,具有一定的实用性。     

无线传感器网络基于信号到达角度的节点定位算法研究

提出了一种基于锚节点的信号到达角度值并利用节点之间的位置关系实现传感器网络中未知节点的定位算法。通过仿真实验,分析了锚节点数目、节点通信距离、测量角度误差等因素对算法的定位精度和定位覆盖率的影响。     

基于神经网络的MUSIC计算方法

MUSIC方法是空间谱估计中经典的子空间方法,这类算法有个共同特点就是要对输出数据的协方差矩阵进行数学分解,其计算量较大,不适合实时处理。因此,文章提出了基于神经网络的高效迭代方法,不需进行数学分解,计算过程相对简单。仿真结果证明了该方法的有效性。     

通信网节点集攻击效能评估

文章从通信网整体出发,选取了通信网连通率和业务容量剩余率作为评估指标,给出了指标的计算方法,并构建了通信网节点集攻击效能评估模型。通过仿真表明,所提模型直接基于通信网的拓扑结构及相应的结构参数,避免了指标聚合时权重选取的主观性,增强了评估结果的客观性和可用性。     

基于BP神经网络的船舶水压场信号检测

船舶水压场信号总是淹没在大量的海浪杂波中,为了有效地从背景干扰中检测船舶水压场信号,文章籍海浪水压场近似服从正态分布的特性,在对接收到的海浪水压场信号进行AR建模的基础上,提取模型的自回归系数作为特征向量,采用BP神经网络进行信号检测。通过仿真数据对该检测方法进行验证,结果表明该方法简单而且易于实现,在低信噪比条件下,也能够达到较高的检测率。