复杂电子系统测点与诊断策略的优化方法

针对复杂电子系统故障诊断知识获取过程中测试节点和诊断策略的确定问题,提出了一种可行的工程方法。该方法利用系统的分层结构模型的可达矩阵计算节点对应的故障隔离权值,通过选择权值大的节点对矩阵进行分割,找到最优故障隔离节点。通过计算节点提供的信息量,确定最佳测试节点,最终确定最优故障诊断策略。它是基于仿真技术的故障知识获取方法研究中实现高效、准确、快捷的故障征兆获取的关键技术;也是在实际诊断过程中实现快速准确利用知识、确定故障部件的关键技术。给出了主要步骤,并通过实例进行了验证。     

基于线性变换的MMSE盲多用户检测法

提出了一种基于线性变换和预测的盲多用户检测方法，可同时消除MAI和ISI．它仅利用了某特定用户的扩频序列，先进行线性变换和线性预测，再进行MMSE检测．由于不进行直接信道估计，避免了信道估计误差，使算法的准确性得到了提高．     

基于高通滤波和顺序滤波的小目标检测

针对红外图像中弱小目标的检测问题,比较了几种高通模板的效果与性能,提出了一种基于高通和顺序滤波相结合的小目标检测方法。该方法是在采用高通滤波来抑制背景的基础上,利用噪声图像直方图呈高斯分布的特性,用门限判决对图像进行预检测。然后用顺序滤波去虚警点从而得到目标点。实验结果表明,在信噪比SNR>2时该方法能有效地检测出图像中的小目标。     

改进的MPCA方法及其在批过程故障诊断中的应用

基于传统的多方向主元分析(MPCA)常会导致误诊断，且对批生产过程难以保证在线状态监测和故障诊断的实时性，提出了一种改进的MPCA方法，该方法采用多模型非线性结构代替传统MPCA单模型线性化结构，克服了后者不能处理非线性过程和实时性问题，并避免了MPCA在线应用时预报未来测量值带来的误差，提高了批过程性能监测和故障诊断的准确性．     

因果网的非稳态流量异常检测系统设计

网络入侵检测中的流量异常检测方法存在着虚警率较高的问题，为此提出了结合因果网的非稳态流量异常检测系统。该系统采用基于发生新事件的先验概率和趋势来评估异常的思想，借助机器学习方法建立非稳态正常模型，并在由此得到的基本异常事件集的基础上，采用因果网进行进一步数据挖掘，给出了综合系统的原型设计。     

两种基于统计的入侵检测技术

异常检测是防范新型攻击的基本手段.使用两种基于统计的异常检测技术检测网络入侵,一种是基于最大熵原理先从理论上得到正常用户行为的概率分布,然后再设定检测阈值;另一种是基于K-近邻算法,该算法不需要预先知道分布,也能很好地完成异常检测的任务.最后使用DARPA 99的部分入侵测试数据对两种方法进行了测试,并对它们的优缺点进行了比较.     

基于相似系数和的孤立点检测算法

简要介绍了一个基于相似系数和的孤立点检测聚类算法,指出了它的局限性,在此的基础上,文中提出了一个改进的算法.算法的思想是,对数据集进行标准化,然后构造一个相似系数矩阵,通过对象的相似系数之和判断对象的孤立程度.改进后的算法除了可以检测出倍数异常孤立点外,还可以检测出分量异常孤立点.     

三维测量系统中线性CCD相机的直接线性变换

多组线性电荷耦合器件 (CCD)相机的直接线性变换 (DL T)中的每组 7个系数用于惟一确定对应相机的 8个内外方位元素对三维坐标解算有重要意义。分析了多组一维成像单元的标志点三维坐标重建原理。每个成像单元实际上只有 7个可用的内外方位元素 ,且与 DL T方程中系数的数目相符合 ,消除了可能由于系数和相机物理参数个数不等引入的重建误差。在自行研制的系统上进行了静态标志点的测试。结果表明 :在 70 0 m m× 76 0 mm× 5 0 0 mm的测量范围内 ,X、Y、Z坐标误差值都小于 1mm。     

一种基于彩色图像的锐化算法

对常用锐化算法进行改进，提出了一种新的针对彩色图像的边缘增强算法，并用模糊集理论选取阈值去除噪声．实验证明，改进的算法能有效地突出彩色图像的边缘，与其他算法比较，该算法耗时很少．     

基于免疫联想记忆的病毒检测算法

针对现有算法只考虑未知病毒检测的片面性 ,论文综合借鉴生物免疫机制中一次反应的非选择思想和二次反应的联想记忆思想 ,提出了一种基于免疫联想记忆的病毒检测算法 ,该算法结合了免疫非选择对未知病毒的识别能力和免疫联想记忆对已识别病毒的学习记忆能力 .基于免疫联想记忆的病毒检测算法除能有效地检测未知病毒外 ,还能快速检测出已知病毒的变种或具有类似行为特征的病毒 .针对典型宏病毒的实验验证了本文算法的检测性能