基于协议分析的SVM入侵检测系统

随着网络技术日益发展,计算机必须面对来自全球网的各种入侵.因而需要有效的入侵检测系统保护计算机远离这些未经允许的或恶意的行为,将模式识别的方法应用到入侵检测系统中,解决了传统检测方法的缺陷.提出一种基于协议分析的SVM入侵检测方法,并使用KDD'99中的数据对该方法进行了评估,证明该方法是有效的.     

基于Agent的建筑项目管理模型研究

自从中国加入WTO后,建筑市场逐渐开放,竞争加剧,项目管理方法在建筑业中日渐重要,在分析系统需求的基础上,使用Agent技术,探讨建筑项目管理系统的Agent模型、结构和基本任务.     

基于单分类算法OSVM船用燃气轮机状态评估

针对船舶综合监控系统中存储有海量设备正常运行时的数据没有得到充分利用，此外设备退化时的故障数据难以获取，无法训练传统的多分类退化检测模型，提出利用单分类算法OSVM来建立模型,从而实现退化检测，在该过程中只需用正常样本数据来训练模型，并在一个经过实船数据验证过的模拟器产生的数据集上进行了实验。结果显示，只需要400个正常样本就可训练出准确的退化检测模型，该模型在精确度，召回率，特异性，正确率，AUC五个指标都有很好表现，此外，该退化检测模型有很好的扩展性，也可被用于其他机械设备的状态评估中。     

Detection and Classification of Vehicles by Measurement of Road-Pavement Vibration and by Means of Supervised Machine Learning

Road vehicle detection and, to a lesser extent, classification have received considerable attention, in particular for the purpose of traffic monitoring by transportation authorities. A multitude of sensors and systems have been developed to assist people in traffic monitoring. Camera-based systems have enjoyed wide adoption over the last decade, partially substituting for more traditional techniques. Methods based on road-pavement vibration are not as common as camera-based systems. However, vibration sensors may be of interest when sensors must be out of sight and insensitive to environmental conditions, such as fog. We present and discuss our work on detection and classification of vehicles by measurement of road-pavement vibration and by means of supervised machine learning. We describe the entire processing chain from sensor data acquisition to vehicle classification and discuss our results for the task of vehicle detection and the task of vehicle classification separately. Using data for a single vibration sensor, our results show a performance ranging between 94% and near 100% for the detection task (1340 samples) and between 43% and 86% for the classification task (experiment specific, between 454 and 1243 samples).     

语音合成技术在船舶机舱检测系统中的应用

本文以语音合成芯片和单片机为主要硬件,设计了一种船舶机舱检测系统。系统功能由软件实现,具有较高的灵活性。测试结果表明设计方案是可行的。     

发动机渗漏气体及其检测

气缸压力降低是造成车辆行驶无力，油耗增加的主要原因。为了准确地测出故障部位，可在测量完气缸压力后，针对压力低的气缸，采取简易的就车检查方法进行确诊。根椐气缸漏气量（率）检测仪结构与工作原理，文章介绍了采用压缩空气检查发动机渗漏部位、检测方法和检测参数标准；同时以曲轴箱窜气为例，进行发动机渗漏气体的检测。通过检测结果再对其使用、维修和配件质量等情况进行具体的分析和判断，找出故障根源予以修复。     

粒子群优化算法在多用户检测中的应用

粒子群优化算法是一类有效的随机全局优化技术。它利用一个粒子群搜索解空间,每个粒子表示一个被优化问题的解,通过粒子间的相互作用发现复杂空间中的最优区域。多用户检测技术是直扩序列码分多址中的一项关键技术。将粒子群优化算法应用于多用户检测中,能有效抑制多址干扰,实现结构简单、鲁棒性强的目的,在加速收敛的同时降低了计算复杂度。仿真结果表明,这种多用户检测器充分利用了粒子群优化算法的优良特性,与传统的码分多址接收机、基于进化算法的多用户检测器和基于遗传算法的多用户检测器比较,在误码率和收敛速度等方面都有显著的改善。     

大型客车空调壳与顶蒙皮干涉问题的分析及解决

文章针对大型客车上的空调壳(包括蒸发器和冷凝器)与顶蒙皮存在干涉问题,进行了原因分析及排查,对其安装支架焊接过程、空调侧边轨(固定支座)的制做精度、空调壳下边缘出厂时的精度检验、整个空调安装过程、空调与顶蒙皮之间的弹性件尺寸及安装完工后的检测方式进行了优化和改进,经过一系列的措施实施,验证结果表明,能较好地解决客车空调壳与顶蒙皮存在的干涉问题,避免了客车在市场上因磨穿顶蒙皮出现的漏雨质量问题。     

基于Agent的智能化网络教学研究

结合网络教学的特点和需求，向网络教学系统中引入Agent技术，将学生、教师、管理者以及其他教学资源有机地结合起来，提出一种基于Agent的网络教学系统体系结构框架，以实现网络教学智能化。     

轨道交通GPS错误数据检测算法研究及验证

对某线两车站间轨道的58601组GPS测量数据的分析发现,数据存在测量过密或重复记录、测量过疏或忘记记录、往返测量、测量或记录错误等4种错误模式。为此提出对应的4种算法进行检测判断:针对前2种错误模式,根据相邻两点之间的距离来判断;针对错误模式3,根据当前点和其后第2点之间的间隔距离来判断;针对错误模式4,根据相邻线段的角度变化来判断。利用Matlab编程实现了算法,以58601组数据为例进行计算和确认,并与人工判断相比较。结果表明:该算法是有效的,检出率为100%,大幅压缩了检测时间,既减少了工作量,也保证了判断的正确性。