基于CAWOA-BP的船舶凝给水系统故障诊断

为克服传统专家经验在故障诊断方面的不足,实现船舶凝给水系统的智能诊断,在标准BP神经网络基础上提出一种优化后的CAWOA-BP故障诊断模型。采用混沌映射以及自适应权重调整策略优化WOA鲸鱼算法,利用优化后的WOA鲸鱼算法改进BP神经网络的权值及阈值矩阵。由于船舶凝给水系统的状态监测数据是复杂多维度数据,利用UMAP降维算法对原始数据进行降维。最后,利用降维处理后的数据训练CAWOA-BP神经网络模型,实现故障诊断。通过对正常及故障数据的学习,发现优化后的CAWOA-BP模型相比于标准BP,WOA-BP,PSO-BP故障诊断模型具有更高的准确率、精确率、召回率及预测误差。研究表明,基于优化后的CAWOA-BP神经网络故障诊断方法能够更加精确实现船舶凝给水系统的故障诊断。     

基于神经网络的砼联锁块铺面厚度计算

神经网络具有很强的非线性映射功能,该文利用BP神经网络计算检验了联锁块铺面块料层的厚度,重点讨论了BP神经网络的拓扑结构和修正算法。通过对检验结果进行分析比较,证明此方法在联锁块铺面块料层的厚度计算及检验中具有很好的实用价值。     

凸模糊映射的复合及线性性质

利用了模糊数的定义、序关系和运算.将实数转化为模糊数后,建立了从模糊数全体到自身的凸模糊映射,并且给出了凸模糊映射单调性的概念;之后运用模糊数的性质结合凸分析的理论,探讨了此类映射的特点,得到凸模糊映射的复合及线性性质.     

舰船电力推进系统故障仿真软件关键技术研究

提出了采用计算机仿真产生专家系统所需样本,并设计出电力推进系统故障仿真软件体系结构,阐述了软件开发中的模型管理、数据共享、模型控制等关键技术,从而在降低横型程序和故障诊断软件之间的耦合度的同时,实现模型程序和仿真软件之间快速的交互信息。     

Pragmatic physical layer abstraction method based on bit-LLR-wise exponential effective SNR mapping for bit interleaved coded orthogonal frequency division multiplexing system

In this paper, we analyze the physical layer abstraction for bit interleaved coded orthogonal frequency division multiplexing （BIC-OFDM） system from a parallel bit channel perspective. By combining the exponential effective SNR （signal-to-noise ratio） mapping （EESM） with the maximum a posteriori （MAP） algorithm, a bit LLR （log-likelihood ratio） wise EESM （BL-EESM） method is proposed. This method can abstract the link performance with high accuracy, especially for the case when channel estimation is imperfect. Afterward, the BL-EESM method is simplified by utilizing the non-linear quantization idea, which can reduce the times of exponential operation by two orders of magnitude at wide system bandwidth, yet shows little loss in accuracy. Our proposal can be applied to both system level simulations to save the time consumption and to practical terminals to facilitate the adaptive modulation and coding （AMC） procedure, bringing about throughput improvement at low hardware cost.     

基于局部线性重构的全景高光谱影像低维可视化

论文提出一种基于局部线性重构的半监督学习全景高光谱影像扩散坐标系延拓方法.基于半监督学习思想,利用ε-net近似逼近全景高光谱影像的特征空间,并计算出对应的扩散几何坐标,进而基于局部线性性质在ε-net所逼近的特征空间上局部线性重构出外采样点的扩散几何坐标.相对于基于坐标系配准达到大尺度高光谱影像可视化的方法,半监督学习范式能够给出全景高光谱影像更为一致的坐标表示.     

混沌映射在彩色图像水印中的应用

提出了一种新的基于混沌理论的彩色图像水印方法.在空域中RGB色彩空间的蓝色信道里嵌入水印以提高水印隐性和鲁棒性.水印的检测同样只在蓝色信道里进行,通过相关性的比较来确定结果.实验结果表明,文中所提出的水印方法速度快、易于实现,具有较高的安全性,并对包括剪裁在内的几何攻击有很好的鲁棒性.     

基于循环结构的脆弱型数字水印算法

为提高水印的篡改定位能力,提出了一种基于循环结构的脆弱型数字水印算法.该算法首先将图像进行分块,利用Logistic映射调制图像块生成水印,然后利用猫映射构造循环结构,建立图像块之间一一对应的循环关系,并将块水印嵌入到对应图像块的最低有效位(LSBs)中.实验结果显示,所提出的算法不仅能准确定位,而且可以有效地抵抗统计攻击和矢量量化攻击.     

对象/关系映射机制研究与实现

针对持久对象与关系数据库的存储矛盾,深入研究对象/关系映射的几种方法和相关机制,设计并初步实现了一个对象/关系映射框架.该框架具有对象/关系映射功能,使应用程序开发人员能够以统一的、面向对象的方法进行对象数据存取,而不必关心底层关系数据库的实现,从而极大地提高了开发效率.     

一种新的基于云模型映射关系的威胁评估方法

结合现代舰艇编队防空作战的特点,对影响目标威胁评估的各种因素进行了分析。在讨论了常用威胁评估算法优缺点的基础上,提出了一种新的基于云模型映射关系的威胁评估方法。设计了一个仿真实例,结果表明所研究的威胁评估方法具有可行性。