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舰船网络安全信息的智能分类研究

舰船科学技术 2021年第16期43卷 133-135页

作者：赵学民郑州航空工业管理学院智能工程学院

舰船网络一旦被非法者侵入,就会造成舰船机密信息被窃取和泄露的风险,因此及时发现入侵者行为,对于及时规避舰船网络入侵风险具有重要的现实意义。为此,结合深度学习算法进行舰船网络安全信息高精度分类方法的研究十分必要。该研究首先... 详细信息

舰船网络一旦被非法者侵入,就会造成舰船机密信息被窃取和泄露的风险,因此及时发现入侵者行为,对于及时规避舰船网络入侵风险具有重要的现实意义。为此,结合深度学习算法进行舰船网络安全信息高精度分类方法的研究十分必要。该研究首先采集舰船网络安全信息数据并进行归一化处理,然后利用深度学习中的深度置信网络模型,提取舰船网络安全信息特征,最后利用随机森林分类器进行舰船网络安全信息类型分类。结果表明:与其他分类方法相比,研究方法应用下,检测率、准确度均更高,而虚警率则较低,达到了高精度舰船网络安全信息分类的要求。

关键词：深度学习深度置信网络模型舰船网络安全信息高精度分类

基于深度学习的航空交流发电机故障诊断技术研究

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基于深度学习的航空交流发电机故障诊断技术研究

作者：倪优扬南京航空航天大学

学位级别：硕士

随着通航产业的蓬勃发展,民用飞机的飞行安全和持续适航性愈来愈为公众所关注。航空交流发电机作为机上主要供电来源,其正常工作是保障飞机安全运行的重要条件。根据发电机安全监控数据,采取高效可靠的故障诊断技术,及时发现和处理发电... 详细信息

随着通航产业的蓬勃发展,民用飞机的飞行安全和持续适航性愈来愈为公众所关注。航空交流发电机作为机上主要供电来源,其正常工作是保障飞机安全运行的重要条件。根据发电机安全监控数据,采取高效可靠的故障诊断技术,及时发现和处理发电机设备运行过程中出现的故障情况,对整个飞机的安全飞行及供电系统的正常运行具有重要意义。首先,本论文从航空三级交流发电机的基本构成出发,详细分析了重要模块的数学模型和仿真模型,以某型直升机发电机为原型在Matlab可视化仿真环境中搭建了相应的三级同步交流发电机仿真模型。在此基础上,详细分析了发电机典型故障模态及其致因和机理,通过故障仿真采集了相应的仿真运行数据。其次,本论文详细阐述和总结了几种典型深度学习方法在及其故障诊断领域中的应用,深入研究和探讨了深度置信网络（DBN）算法;针对发电机故障特征提取和数据分类设计了实验对DBN进行性能研究分析,验证了DBN直接对原始时域故障信号进行故障特征提取的性能、以及将特征提取和数据分类两步整合在同一个模型中的可行性;采用基于励磁电流信号的DBN方法对航空交流发电机进行故障识别,仿真实验结果表明,该方法对于航空发电机多故障诊断具有极高的准确率。本论文在进一步研究发电机故障特征的基础上,提出了一种基于励磁电流和三相输出电压相结合的多判据DBN分级故障诊断方法,利用电压幅值变化作为前级辅助判据,对故障数据集进行初步划分,减少了单个DBN所需要处理的故障类型,仿真实验结果表明,分级故障诊断方法效率大大提高,在航空三级交流发电机的故障诊断中表现出了优越的性能。

关键词：故障诊断持续适航航空发电机深度置信网络模型

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基于深度置信网络的炼化空压机故障诊断方法

化工学报 2019年第2期70卷 757-763页

作者：鲁春燕李炜兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050 甘肃省工业过程先进控制重点实验室甘肃兰州730050 兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心甘肃兰州730050

针对炼化空压机故障诊断中故障机理复杂、先验知识欠缺,且传统浅层神经网络诊断精度不高等问题,结合深度置信网络(DBN)在特征提取和处理非线性数据等方面的优势,提出一种基于DBN的炼化空压机故障诊断方法。该方法利用空压机状态监测实... 详细信息

针对炼化空压机故障诊断中故障机理复杂、先验知识欠缺,且传统浅层神经网络诊断精度不高等问题,结合深度置信网络(DBN)在特征提取和处理非线性数据等方面的优势,提出一种基于DBN的炼化空压机故障诊断方法。该方法利用空压机状态监测实测数据,实现训练网络的无监督特征学习和有监督微调,构建空压机故障的深层网络模型,从而实现对空压机故障类型的有效智能诊断。为评估该方法的有效性,与传统的故障诊断方法进行了比较研究,结果表明,该方法的诊断精度优于传统的故障诊断方法,且稳定性更好。

关键词：空压机深度置信网络模型故障诊断稳定性

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分布式AP选择策略在室内定位中的应用

传感器与微系统 2015年第9期34卷 154-157页

作者：葛柳飞赵秀兰李克清戴欢张骞中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 常熟理工学院计算机科学与工程学院江苏常熟215500

由于物体遮挡和无线接入点(AP)故障等因素,导致将所有AP节点作为特征输入的定位效果并不一定最优。传统AP选择方法通过比较整体区域的信号特征参数进行选择,并没有考虑不同子区域与AP节点之间的相关性。针对该问题,提出一种分布式AP选... 详细信息

由于物体遮挡和无线接入点(AP)故障等因素,导致将所有AP节点作为特征输入的定位效果并不一定最优。传统AP选择方法通过比较整体区域的信号特征参数进行选择,并没有考虑不同子区域与AP节点之间的相关性。针对该问题,提出一种分布式AP选择算法,能够有效去除较大噪声和位置分辨能力弱的AP节点。通过将室内区域划分为若干个子区域,并计算子区域与AP节点的相关性,选取相关性优的AP节点作为该子区域的训练节点,最后通过深度置信网络模型进行定位模型训练。实验结果表明:在12 m×12 m的区域范围内,该算法平均定位误差为0.415 1 m,较BP算法、RADAR算法而言,平均定位误差分别降低了35.95%,46.78%,运行时间分别减少了22.8%,32.9%。

关键词：无线接入点室内定位相关性深度置信网络模型

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基于DBN的城轨列车定位研究

中文科技期刊数据库（全文版）工程技术 2021年第11期 574-577页

作者：杨锐重庆交通大学信息科学与工程学院重庆400074

在列车控制系统中,定位精度是影响列车准确性、安全性的重要因素。针对现有机器学习算法用于列车定位时,特征选择不足或者冗余、泛化能力不强等问题。本文提出一种基于DBN的城轨列车定位新方法。该方法首先对原始数据集进行预处理,其次... 详细信息

在列车控制系统中,定位精度是影响列车准确性、安全性的重要因素。针对现有机器学习算法用于列车定位时,特征选择不足或者冗余、泛化能力不强等问题。本文提出一种基于DBN的城轨列车定位新方法。该方法首先对原始数据集进行预处理,其次利用皮尔逊系数对特征进行相关性分析,以筛选出合适的输入特征,然后利用经过筛选处理的数据集进行划分为训练集和测试集,将训练集作为DBN列车定位模型的训练样本,并通过预训练以及微调优化模型初始权值和最终权值,最后利用测试集对所提模型的性能进行验证。仿真结果表明,上述方法所得DBN城轨列车定位模型提高了定位精度,验证了该模型的优越性。

关键词：深度置信网络模型列车定位皮尔逊相关系数特征筛选