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基于在线学习rbfnn的网络安全态势预测技术研究

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信息网络安全 2016年第4期 23-30页

作者：薛丽敏李忠蓝湾湾海军指挥学院信息系江苏南京211800

随着网络攻击事件愈演愈烈,现有的网络防御技术已经不能满足当今形势下大规模网络安全的需求,网络安全态势预测作为一项新的网络安全主动防御技术应运而生。当前,将人工神经网络并行化处理非线性数据的能力用于网络安全态势预测已成为... 详细信息

随着网络攻击事件愈演愈烈,现有的网络防御技术已经不能满足当今形势下大规模网络安全的需求,网络安全态势预测作为一项新的网络安全主动防御技术应运而生。当前,将人工神经网络并行化处理非线性数据的能力用于网络安全态势预测已成为主流。在使用人工神经网络建模并进行网络安全态势预测时,多数采用的是离线学习算法,需要提前设计好网络结构及参数。但是,如果输入样本维数发生变化,必须重新设计模型结构和训练网络参数,否则,会造成预测结果误差过大,达不到预期效果。这无疑增加了操作复杂度,浪费大量的时间,不符合网络安全态势预测实时性的特点。针对以上问题,文章结合在线学习rbfnn自适应动态调整网络结构的特点,提出分组优化法训练网络参数,建立基于在线学习rbfnn的网络安全态势预测模型,并对网络安全态势进行预测。

关键词：网络安全态势预测在线学习 rbfnn

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基于信号处理的三相逆变器故障诊断方法研究

基于信号处理的三相逆变器故障诊断方法研究

作者：李文杰西安工业大学

学位级别：硕士

随着电力电子科学技术和新能源技术的快速发展,电机驱动系统被广泛用于各个领域。三相逆变器作为电机驱动系统中的核心设备,在电动汽车、航天设备、新能源发电等领域中起着关键作用。但是,电力电子元件长期承受着高压、大电流以及高频... 详细信息

随着电力电子科学技术和新能源技术的快速发展,电机驱动系统被广泛用于各个领域。三相逆变器作为电机驱动系统中的核心设备,在电动汽车、航天设备、新能源发电等领域中起着关键作用。但是,电力电子元件长期承受着高压、大电流以及高频开关切换,逆变器容易发生故障,造成设备性能下降或损坏,甚至会产生人身财产安全问题。因此,对逆变器进行快速准确故障诊断具有重要的研究意义。本文研究了基于信号处理的三相两电平电压源逆变器故障诊断方法,具体工作内容如下:首先,分析了逆变器的工作原理,建立了逆变器电机驱动系统模型。通过仿真模拟逆变器功率开关管的故障状态,将故障桥臂相电压作为故障诊断的输入信号,得到不同电压、不同负载情况下的电压故障波形。为后续的逆变器故障信号预处理及故障诊断提供基础。其次,针对故障冗余信息、信号数据量大以及噪声干扰的问题,提出一种压缩感知（Compressed Sensing,CS）和小波包分解（Wavelet Packet Decomposition,WPD）相结合的信号预处理方法。通过信号稀疏表示、压缩测量减少了故障冗余信息及数据量的大小,为了降低重构信号的误差,采用一种融合Gram矩阵和快速迭代收缩阈值算法（FISTA）的方法对CS中的测量矩阵优化。通过WPD算法将信号分解到不同尺度上进行去噪处理。最后,在仿真平台上验证该故障信号预处理方法。仿真结果表明,与以Toeplitz矩阵为测量矩阵的CS算法相比,本文预处理算法的电压信号重构误差小,数据量少,噪声干扰显著降低,并包含了原有数据的重要特征信号。然后,针对故障诊断准确率不高和诊断速度慢的问题,在上述预处理方法的基础上,建立基于rbfnn故障诊断模型。为了快速确定隐含层的样本中心,采用故障特征信息改进K-means算法。为了避免RBF神经网络陷入局部最优,采用天牛须搜索（Beetle Antennae Search,BAS）算法优化rbfnn的权阈值。通过仿真平台验证该故障诊断方法,仿真结果表明,与传统的RBF神经网络故障诊断相比,改进后的rbfnn算法具有收敛速度快、故障诊断率高的优点。最后,搭建了三相逆变器故障诊断系统实验平台。设计了含电机驱动的逆变器故障数据采集系统。在该实验平台上验证了上述故障信号预处理及故障诊断方法,实验结果表明,本文所提算法具有诊断速度快、诊断率高、抗干扰能力强的特点。说明CS-WPD-RBF故障诊断方法的有效性和可行性。

关键词：三相逆变器压缩感知信号处理故障诊断 rbfnn

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四种确定rbfnn中心的新算法

工业仪表与自动化装置 2007年第2期 6-9页

作者：张秀玲张志强燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004

提出了4种确定rbfnn隐层数据中心的新方法,即动态k-均值聚类算法、动态rbfnn数据中心选取算法、基于Hough变换的RBF数据中心选取算法和调整半径的最近邻聚类算法,这些新算法消除了现有算法中人为因素对数据中心的影响,理论推导和仿真验... 详细信息

提出了4种确定rbfnn隐层数据中心的新方法,即动态k-均值聚类算法、动态rbfnn数据中心选取算法、基于Hough变换的RBF数据中心选取算法和调整半径的最近邻聚类算法,这些新算法消除了现有算法中人为因素对数据中心的影响,理论推导和仿真验证了新算法的正确性和实用性,解决了RBF神经网络的设计难题并为其推广应用提供了实用的指导方法。

关键词： rbfnn 数据中心动态 Hough变换调整半径

适用于高铁无线通信的波达方向估计算法研究与实现

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适用于高铁无线通信的波达方向估计算法研究与实现

作者：颜静西南交通大学

学位级别：硕士

高速铁路(High-speed Railway,HSR)是实现我国交通强国战略的重要组成,已成为人们长距离出行的首选方式。目前,我国已全面建成“四纵四横”高铁网,正在全面建设“八纵八横”高铁网,成为全球拥有最发达高铁网的国家。然而,由于高铁运行... 详细信息

高速铁路(High-speed Railway,HSR)是实现我国交通强国战略的重要组成,已成为人们长距离出行的首选方式。目前,我国已全面建成“四纵四横”高铁网,正在全面建设“八纵八横”高铁网,成为全球拥有最发达高铁网的国家。然而,由于高铁运行速度快,高铁无线通信系统遭受严重的多普勒效应、频繁的越区切换等问题,导致网卡顿、频繁掉线等现象。因此,提升高铁用户的上网体验是高铁无线通信系统面临的一个重大难题。智能天线技术是解决这一难题的有效技术途径,波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计作为智能天线中的重要组成部分,对智能天线的性能有着重要影响。因此,本文将基于高铁场景对DOA估计技术展开研究。本文首先详细阐述子空间类DOA估计算法原理,并且通过仿真比较了各种算法的估计精度以及各种因素对算法性能的影响。另外,针对相干信号源问题,利用空间平滑算法进行去相干。通过分析得出,这类算法都能够实现超分辨估计。但是,这类算法均基于特征值或奇异值分解,且MUSIC算法还需要进行谱峰搜索得到波达角信息,时间复杂度较高,无法实时地追踪迅速变化的信号源。径向基神经网络(Radial Basis Function Neural Network,rbfnn)学习规则简单,非线性拟合能力强,非常适用于DOA估计。通过大量样本学习进行DOA估计,利用基于实际环境中的先验信息采集训练样本,从而构建合适的数学模型,且可以考虑到实际环境中的阵列模型、信号模型、噪声等影响因素,因此具有较好的环境适应性。在高铁场景中,列车的速度和任意时刻的位置是已知的,基于这一先验信息,对高铁场景下的DOA估计进行建模,从而构建合适的训练集和测试集。通过仿真分析证明基于rbfnn的DOA估计能够实现高移动场景下的实时追踪,运算时间远小于子空间类DOA估计算法且估计精度较高。另外在rbfnn中,神经元的数量总是一开始就进行确定,因此存在神经元数量过多或神经元数量过少导致测试结果误差较大的情况。针对这一问题,本文提出利用一种改进rbfnn进行DOA估计,该网络可以动态地调整神经元的数量,使得神经网络结构最佳从而提升网络的性能。通过仿真对比,改进后的rbfnn结构更加简单,估计精度也得到提升,且时间复杂度也低于rbfnn。最后,本文利用通用软件无线电平台(Universal Software Radio Peripheral,USRP)搭建测向平台,利用GNU Radio完成算法流图,并将本文提出的算法在平台上进行实现并验证。本文利用USRP X310搭建四元均匀线阵,利用USRP X310 Twin RX子板的特点,首先校正天线阵列相位,然后利用本文所提出的算法进行DOA估计。实验中通过移动信号源的位置,证明了本文所提出的算法能够实时地分辨出信号的方向。

关键词：波达方向估计高铁无线通信系统智能天线 rbfnn 软件无线电

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多变量系统的rbfnn内模控制

自动化技术与应用 2003年第6期22卷 13-15页

作者：曹建云南通工学院自动化系南通226007

本文研究了基于逆系统方法的神经网络内模控制。选用径向基函数神经网络 (rbfnn)逼近对象的α阶积分逆系统 ,以之与原系统组合 ,使其解耦线性化以后再采用内模控制。最后以两输入两输出的磁悬浮系统设备的数学模型为对象进行了仿真。

关键词：多变量系统径向基函数神经网络 rbfnn 内模控制鲁棒性数学模型

基于局部泛化误差模型的rbfnn的启发式训练方法

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保定学院学报 2008年第4期21卷 20-23页

作者：周静河北大学数学与计算机学院河北保定071002 河北农业大学理学院河北保定071001

研究如何应用吴永贤(W.W.Y.NG)提出的局部泛化误差模型来训练径向基函数神经网络(rbfnn),给出了一种训练rbfnn的启发式训练方法.实验表明,该方法成功解决了模型结果计算时间复杂度问题,同时rbfnn的训练精度也达到令人满意的结果.

关键词：局部泛化误差模型 rbfnn 启发式算法

基于PSO算法的rbfnn在织物染色配色中的应用

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青岛大学学报（工程技术版） 2009年第3期24卷 10-12,35页

作者：吕海清张秉森青岛大学信息工程学院山东青岛266071

为了提高计算机配色的效率,提出了一种基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization algorithm)的rbfnn(radial base function neural network)解决织物染色配色问题的模型。该模型容易实现,没有过多参数需要调整,并且提高了模型的... 详细信息

为了提高计算机配色的效率,提出了一种基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization algorithm)的rbfnn(radial base function neural network)解决织物染色配色问题的模型。该模型容易实现,没有过多参数需要调整,并且提高了模型的收敛速度和精确度。仿真结果表明,用PSO算法优化的RBF神经网络解决计算机织物染色配色问题是一种较好的方法。

关键词：织物染色配色 rbfnn 粒子群优化算法

基于rbfnn的内模控制在气垫式流浆箱中的应用

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陕西科技大学学报（自然科学版） 2007年第5期25卷 71-74页

作者：张江张根宝陕西科技大学电气与信息工程学院陕西西安710021

针对气垫式流浆箱常规控制中总压和浆位之间存在严重耦合的问题,在分析传统解耦控制方案的基础上,提出了一种基于RBF(径向基)神经网络的内模控制系统(IMC),采用径向基神经网络控制器(rbfnnC)在流浆箱控制中既充当对象模型,又充当控制器... 详细信息

针对气垫式流浆箱常规控制中总压和浆位之间存在严重耦合的问题,在分析传统解耦控制方案的基础上,提出了一种基于RBF(径向基)神经网络的内模控制系统(IMC),采用径向基神经网络控制器(rbfnnC)在流浆箱控制中既充当对象模型,又充当控制器,实现了总压和浆位的解耦控制.仿真结果表明,该控制方法具有实现简单、控制效果好的优点.

关键词：气垫式流浆箱内模控制 rbfnn

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基于rbfnn模型明胶浓度在线测量

电气自动化 2012年第5期34卷 59-61页

作者：曹洁王金荣兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050

为提高国内明胶企业检测明胶浓度效率,提出一种基于径向基函数人工神经网络(rbfnn)软测量多模型。选定时间、温度和比重作为辅助变量,用GK聚类算法对所采集的数据进行聚类,使用NeuroSolution软件中的RBF模块组成rbfnn,将所聚子类数据输... 详细信息

为提高国内明胶企业检测明胶浓度效率,提出一种基于径向基函数人工神经网络(rbfnn)软测量多模型。选定时间、温度和比重作为辅助变量,用GK聚类算法对所采集的数据进行聚类,使用NeuroSolution软件中的RBF模块组成rbfnn,将所聚子类数据输入该模型进行训练,用与输入变量对应的子模型的输出作为系统最终输出。仿真结果表明该建模方法均方根误差为0.000824,与相同辅助变量单rbfnn模型相比精度有了很大提高。

关键词：明胶浓度软测量聚类 rbfnn 多模型