Clustering feature decision trees for semi-supervised classification from high-speed data streams

Most stream data classification algorithms apply the supervised learning strategy which requires massive labeled data.Such approaches are impractical since labeled data are usually hard to obtain in re...     

研究用飞行模拟器点对点采集系统

为了使高逼真度研究用飞行模拟器满足更多机型的实验需求,加快座舱面板的重构速度,提出了一种基于CAN总线的分布式点对点采集系统.分析了采集系统的特点,给出了点对点采集系统的软硬件结构,并针对其特点进行了层次划分.基于嵌入式处理器构建通用采集卡,使用面向对象方法对采集系统软件进行实现.将点对点采集系统应用于构建737系列模拟器座舱,结果表明,该系统可以减少面板变更影响,降低系统重构难度.     

管道漏磁检测缺陷识别技术

针对神经网络法对管道缺陷进行识别存在所需样本数据量大、容易陷入局部极值、泛化能力没有保证等问题,提出一种新的机器学习方法,即支持向量机法.介绍了支持向量机的分析原理,以碗状缺陷为例,采用ANSYS有限元分析软件对40组不同尺寸的缺陷进行仿真,将得到的40组漏磁数据和10组实测数据作为学习样本,另外10组新数据作为验证数据,以MATLAB软件为平台进行了识别实验.实验结果表明,识别误差均在5％以下,且泛化能力强,识别方法简单,在有限样本情况下比神经网络法更具优势.     

基于多信息融合的双进双出磨煤机料位检测

针对双进双出磨煤机料位检测难题,提出了一种基于多信息数据融合的双进双出磨煤机料位检测方法.该方法将粗糙集（RST）和径向基（RBF）神经网络相结合,利用粗糙集数据简约和规则抽取特性,有效地去除大量冗余数据.利用RBF神经网络函数逼近能力更强和收敛速度更快等优点,引入带遗忘因子的梯度下降算法来整定RBF神经网络参数,简化了神经网络结构,提高了神经网络的学习效率,同时拥有自学习和容错能力,从而有效地保证了数据融合的快速收敛性和稳定性.实验结果表明,在料位检测过程中,将两种智能算法相结合所构成的融合系统,能使双进双出磨煤机准确地完成复杂环境的料位检测任务.     

相位差变化率定位法中缺失值精确填补研究

采用目标信号相位差和载频为观测量,利用相位差变化率定位算法对目标进行定位时,由于条件限制和外界干扰,侦察系统会丢失某些观测数据,导致定位精度迅速下降。为此,提出利用最小二乘多项式曲线拟合法填补观测数据的缺失值,再进行定位解算。该方法不仅具有较精确的填补能力,而且不受缺失值分布情况的限制,保证了测量值的完整性和准确性,实现了相位差变化率定位法的快速高精度定位。仿真结果表明,该方法在5s内的相对定位误差为2.14%。     

微型无人机群空空数据链协议建模与仿真

为较为准确、客观地评价微型无人机群（UAV：Unmanned Aerial Vehicles）空空数据链系统的各项性能指标,根据ZigBee（Zig＋Bee无线数传网络）协议,通过建立时隙轮询表完成时隙分配。在简要分析ZigBee协议栈各层的功能及其网络拓扑结构的基础上,重点阐述了空空数据链协议的时隙分配机制及网络地址分配机制,讨论了利用网络仿真工具OPNET（Optimized Network Engineering Tools）建立该无线通信协议模型的过程,并通过构建一个网络仿真平台对信道接入延时、吞吐量等进行仿真分析。验证了该空空数据链采用的通信协议的有效性,同时也为其他网络协议仿真提供了参考。     

一种基于AST的代码抄袭检测方法*

针对目前代码抄袭检测方面的研究大多是基于程序源码层面进行相似度比较,不需要对代码进行语法分析,由于忽略程序语法语义,对稍加结构修改的抄袭行为无法有效检测的现状,提出一种基于AST的代码抄袭检测方法.先将代码进行格式化预处理,再进行词法分析、语法分析,得到对应的AST;然后遍历AST生成代码序列,对代码序列进行相似度计算,从而得到代码的抄袭检测报告.实验结果表明,该方法能够有效检测出C程序代码的抄袭行为,并对C++、Java等多种程序代码的抄袭检测具有一定的通用性和可扩展性.     

隐私保护的分布式决策树分类算法的研究*

针对分布式决策树构造过程中的隐私保护问题,引入安全多方计算方法设计了可以保护隐私的分布式C4.5决策树分类算法。该算法适用于数据集垂直分布和水平分布两种情况,同时提出了一种新的隐私保护程度的度量方法。实验结果证明设计的隐私保护分布式决策树分类算法不仅很好地保护了原始数据不泄露,同时保持了较高的分类精度。     

Fuzzing技术的样本数据组合研究*

提出了基于样本数据组合的Fuzzing技术,并抽象出了解决样本数据覆盖问题（data sample covering problem,DSCP）的数学模型;为了更好地解决样本数据覆盖问题,提出了改进遗传算法(developed genetic algorithm,DGA),通过实例实验说明了DGA的有效性,并且通过仿真实验,验证了算法在求解复杂协议文件样本数据覆盖问题时比贪心算法和简单遗传算法具有更高的效率。