基于DBN特征提取的雷达辐射源个体识别

针对传统特征参数难以表征复杂体制雷达信号个体特征的问题,基于深度置信网络DBN的深层特征提取和高维数据处理能力,提出一种基于DBN特征提取的雷达辐射源个体识别算法。首先建立基于多层受限玻耳兹曼机的DBN模型,然后通过DBN无监督提取脉冲包络前沿特征,再利用标签数据对模型参数进行有监督微调完成训练,最后输入未知辐射源信号脉冲包络前沿特征实现辐射源个体识别。与传统算法相比,该方法能够自适应地提取脉冲深层次细微差异,提取过程减少了对人为经验的依赖。实验结果表明,该算法对脉冲包络特征提取效果明显,有较高的识别精度。     

三株染料脱色优势菌的分离与鉴定

从温州印染厂废水池污泥中分离出三株染料脱色优势菌,其中Ａ１对活性桃红ＫＤ－８Ｂ脱色率为８７．５％,Ａ２对活性桃红ＫＤ－８Ｂ脱色率为９０．２％,Ａ３对弱酸猩红ＦＧ的脱色率为８６．４％,并根据各菌株的个体、群体形态和生理化实验对细菌进行鉴定,三株细菌分别定名为：Ａ１为睾丸酮假单胞菌,Ａ２为嗜麦芽黄单胞菌,Ａ３为恶臭假单胞菌。     

采用HHT的单相接地故障电流与励磁涌流辨识

为有效辨识中压配电网单相接地故障电流与变压器铁芯饱和产生的励磁涌流相似波形,提出一种基于希尔伯特 黄变换（HHT）经验模态分解（EMD）的辨识方法。通过对故障电流和励磁涌流进行EMD特性分析,将原始信号分解为若干本征模态函数（IMF）分量,根据确定的主导IMF分量个数以及比重系数和阈值的关系,区分出故障电流和励磁涌流的波形。仿真发现,单相接地故障电流主导的本征模态函数分量仅有1个,而励磁涌流主导的IMF分量则有多个;故障电流的比重系数Ki远大于励磁涌流的Ki。仿真结果表明,该方法能够有效辨识故障电流和励磁涌流。     

基于流量特征识别的哑终端安全管控系统

网络摄像头、网络打印机这类基于IP协议无用户交互界面的物联网哑终端通常基于嵌入式系统开发,存在程序固化难以更新、计算资源有限、采用简单的安全认证机制等问题,出现安全漏洞难以进行升级很容易被攻击者控制发起网络攻击.针对上述问题,本文设计并实现了基于流量特征识别的哑终端安全管控系统.该系统提取终端的流量特征,实现终端的身份鉴别和行为监管.在设备接入时,提取终端的流量静态特征实现身份鉴别;在设备接入后通过分析流量动态行为特征判断其是否存在异常行为.发现异常行为后阻断会话连接.该系统在实验环境和实测环境下性能均表现较好,设备识别准确率达到96.6%,异常检测准确率达到97.7%,可有效检测DOS、端口扫描等网络攻击行为.      

一种基于分数阶微分方程模型的基因调控网络构建方法

考虑到实际生物系统的非线性特性,提出了一种基于分数阶微分方程模型构建基因调控网络的新方法,采用模型预测数据与实际数据的逼近误差为目标函数,通过人工鱼群优化算法辨识分数阶微分方程模型的阶次和参数,并引入自适应步长,保留精英个体和增加种群多样性等策略提高算法的进化能力。对真实生物实验数据的结果表明,该方法能够较准确的辨识出模型参数,得到的分数阶微分方程模型与实际数据吻合程度较高。     

城市快速路高阶流体模型实证研究

在回顾宏观流体模型的发展和分析宏观模型中的高阶流体模型的基础上，利用上海高架快速路实测交通数据，对快速路控制中常用的一种高阶流体模型进行了参数辨识和模型性能分析，验证了模型对于我国城市快速路的适用性；最后给出下一步研究的设想．研究结论可为我国城市快速路的规划、设计、运营和管理提供有力依据和数据支持．     

从大口黑鲈胃、肠道中分离的部分好氧菌的研究

从大口黑鲈（Microptens salmoides)胃、肠道中分离到24个好氧菌株。经过自动微生物鉴定系统（VITEK－AMS－60和VITEK－AMS－CC2）鉴定结果是：真菌只有1个菌株（茁芽毛孢酵母Tri-chosporon pullulans)；细菌有23个菌株，其中革兰氏阳性菌只有1个菌株（干燥棒状杆菌Corynebacterium xerosis)，1个非发酵性菌株（食酸假单胞菌Pseudomonas acidovorans)，其余21个菌株均是革兰氏阴性菌；革兰氏阴性菌中，支气管败血性鲍特氏菌（Bordetella bronchiseptica)5个，尿放线杆菌（Actinobacillus ureae)4个，粘黄杆菌（Flavobacterium gleum)4个，产吲哚黄杆菌（F.indologenes)3个，恶臭假单胞菌（P.putida)3个，泡囊假单胞菌（P.vesicularis)2个。24个菌株中5个水解淀粉，5个水解牛奶；在22种药物敏感试验中，恶臭假单胞菌肠14菌株和支气管败血性鲍特氏菌肠17菌株分别对17种药物有耐药性；24个菌株中，对氨苄青霉素、先锋V（头孢唑啉）、青霉素G不敏感的菌分别有23株、23株、22株。     

基于证据理论的AUV目标识别研究

根据D2S证据理论能很好表示“不确定性”和“不知道”的特点,对比不同的数据融合算法,在分析D2S证据理论的性能特点基础上,提出了一种基于自主式水下航行器的扫描声纳和水下摄像机两种视觉传感器采集信息的基本概率分配函数的方法和规则,并且分析了自主式水下航行器上的扫描声纳和水下摄像机这两种视觉传感器的信息在目标位置求解中的应用,同时利用Dempster合并规则,分析计算这两种视觉传感器在自主式水下航行器进行目标类别识别时的合成融合值.通过列表分析,表明增加了目标识别的可信度,减少了目标的不确定性.     

基于AutoCAD系统面向零件的二维图形编辑方法的研究

针对 Auto CAD系统标准件库的二次开发 ,提出面向零件的二维图形编辑方法 ,以零件的自动识别为前提 ,着重介绍零件信息的组织形式和管理方法 ,并说明了零件编辑时相关信息的处理方法     

岩土流变本构模型的可辨识研究

系统辨识的成功实施,应建立在系统的可控、可观测和可辨识性3个基本条件之上.通过构建新的状态空间变量,将岩土材料流变本构模型这种典型的SISO线性定常系统模型转换为状态空间描述,证明了该模型的可控性和可观测性矩阵均为满秩阵,因而是完全可控可测的.然后,利用CHNN的优化计算能力,探索了一种流变本构模型可辨识的新的有效途径,获得相关的辨识算法,并用Matlab软件开发了相应的辨识程序.有关考题验证表明,该辨识算法成功可行.表2,参9.