基于元学习的航空电子设备特征选择算法推荐方法

为了对航空电子设备的测试数据进行有效约简, 去除冗余信息和不相关特征, 基于机器学习领域现有的特征选择算法, 提出了一种元学习框架下的航空电子设备特征选择算法推荐方法。所提方法旨在根据不同航空电子设备测试数据所蕴含的信息, 推荐合适的特征选择算法。首先, 分析了数据集特征的描述方法。然后, 介绍了采用综合度量指数的算法性能评价方法。最后, 给出了特征选择算法推荐方法的框架。使用42个航空电子设备的测试数据和13个过滤型特征选择算法建立了元数据库, 采用留一法进行交叉验证, 推荐命中率达到了90%以上, 推荐性能比例达到97%以上。     

基于弹跳射线技术的三维GTD模型构建方法

传统的基于弹跳射线(shooting and bouncing ray, SBR)技术的散射中心提取方法只考虑了理想点模型, 但理想点模型无法描述散射中心的频率依赖特性。对此, 提出一种基于弹跳射线技术的三维几何绕射理论(geometrical theory of diffraction, GTD)模型构建方法, 在通过传统方法获取的理想点模型的基础上, 利用射线管数据正向推算散射中心的频率依赖参数并修正其径向位置, 实现了高精度三维GTD模型构建。仿真结果表明, 点频、单视角下构建的三维GTD模型不仅能准确重构相同条件下的雷达散射截面(radar cross section, RCS), 还能实现宽带RCS外推, 能够满足目标宽带散射数据高效压缩和快速重构的应用需求。     

基于特征选取与树状Parzen估计的入侵检测

针对目前网络空间安全形势快速变化带来的新风险和新挑战, 提出一种基于相关性分析的特征选取和树状Parzen估计优化的入侵检测方法。首先, 通过基于相关性分析的数据特征选取方法对数据维度进行压缩。其次, 对原始数据集进行特征筛选, 生成新的特征子集。最终, 使用序列模型优化算法中的树状Parzen估计算法对随机森林算法进行模型优化。实验结果表明, 相比其他应用机器学习算法的入侵检测方法, 所提方法在提升综合性能的同时拥有更高的检测效率, 有效地提升了入侵检测技术的实用性。     

基于云模型对河南省水资源用水量的分析

水资源发展是经济社会可持续发展的基础保障.随着水资源的减少,社会经济的快速发展与水资源发展的矛盾日益突显,水资源的发展研究也变得十分重要.本文研究河南省水资源的发展状况,对河南省各指标水资源用水量进行分析.首先考虑到水资源用水量的不确定性,在规避传统方法缺陷的基础下运用逆向高斯云算法,通过对相似度的构造,求出各指标之间...     

11例川崎病的临床分析

目的:回顾分析11例川崎病(KD)的临床资料,观察其临床特征。方法:参照第三届国际KD会议修订的诊断标准,分析11例KD患儿各种临床表现出现的时间及发生率。结果:发热、皮疹、淋巴结肿大、指(趾)末端脱皮、双球结膜充血、唇红皲裂的发生率分别为100%、64%、91%、91%、55%、91%。指(趾)末端脱皮出现在病程第10~15 d,肛周皮肤潮红在病程第13d出现,阴囊皮肤潮红在起病第7 d出现,病程4~9 d内发生心脏冠状动脉病变达45%。本病主要用阿司匹林和大剂量静脉注射丙种球蛋白治疗。结论:发热、淋巴结肿大、皮疹(包括出现卡癜红)、唇和口腔粘膜改变是川崎病的早期主要临床表现。肛周潮红及其脱皮、阴囊脱皮、血小板(PLT)增高、C反应蛋白(CRP)和血沉(ESR)升高有早期诊断的价值。疑似病例应尽早行二维超声(2DE)检查,心脏冠状动脉的病变可为该病确诊提供有力的佐证。     

GPS软件接收机中C/A码信号捕获的圆周相关算法

采用圆周相关算法实现全球卫星定位系统(GPS)C/A码信号的捕获. 该算法用快速傅立叶变换将输入数据和本地产生的数据变换到频率域, 在频率域进行二者的圆周相关处理, 对相关结果反变换并找到其最大绝对值, 将该值与预先设定的门限值比较, 如果大于门限值, 则信号捕获成功. 圆周相关算法可实现快速获取GPS C/A码信号, 且灵敏度较高.     

MLC型NAND闪存中基于MI异构的Polar码优化

为了进一步提高多级单元（multi-level-cell,MLC）闪存的耐久度和可靠性,提出了一种MLC闪存信道中基于互信息量（mutual information,MI）异构的polar码优化方法.该方法利用对数似然比（log-likelihood ratio,LLR）分布在MLC闪存信道和AWGN（additivewhite Gaussian noise）信道中的差异性,以MI重新拟合LLR分布,得到在闪存信道下等效的标准方差,从而进行高密度存储系统中的polar码优化设计.随后,分析了不同的polar码构造法对多级存储单元的纠错性能影响,并与所提的构造方法进行比较.仿真结果表明该文优化方法优于AWGN信道下传统的构造方法,当编程/擦除（program-and-erase,PE）循环为21 000次时,与蒙特卡罗法相比其误码率（bit error rate,BER）性能提升2个数量级,且在BER为2 × 10-5时可增加6 800次的编程/擦除循环.     

导弹武器模拟训练考评系统设计

为提高某导弹模拟训练系统中评估的客观性与准确性,确立以准确性、熟练度和操作人员状态为主的评价指标体系,构建适当的数学模型计算各子指标分值,将子指标定量化,解决由考官进行评判时存在的主观性强、标准不统一等缺点。利用专家系统,对考评过程中需要的专业知识和评价规则进行存储,实现了评分过程的自动化。针对层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)需要多次赋值保证一致性和群组决策特征根法(group eigenvalue method, GEM)结构模糊的缺点,提出了基于AHP和GEM融合算法的权重设置方案,利用AHP-GEM算法对各子指标得分进行加权评估,最终形成了一套合理有效的模拟训练评估系统。最后,通过与考官人工评分的方法进行比较,验证了所提评分系统的合理性和准确性。     

基于SAMME+ResNet的多相码信号识别方法

针对传统多相码信号识别方法在低信噪比情况下分类精度不高、类识别率不均衡和识别方法不具有通用性的特点,提出了一种利用集成学习中的多类指数损失函数逐步添加模型(stagewise additive modeling using a multi-class exponential loss function, SAMME)算法和残差神经网络(residual neural network, ResNet)的多相码信号识别方法。通过仿真实验对5类多相码信号进行了分类识别,验证了模型的有效性,分析了不同数量基学习器对模型的影响,最后与传统分类方法进行了对比。仿真结果表明,在信噪比低于6 dB的情况下,所提方法相对于单个残差网络提高了约10%的分类精度,同时缩小了类之间识别率的差距,相对于常用的分类方法也有很大的优势。