多学科协同设计模型感知研究

为了解决多学科异构系统中产品设计模型之间设计修改的感知问题,针对设计模型和分析模型提出由模型寻找到协同适应的模型感知应用方法,阐述了各学科之间协同感知过程、感知之后映射关系更新和分析模型修改的实现流程,将传统的人与人感知模式转变为模型到模型感知模式。通过分析模型修改方法实现设计模型到分析模型的感知处理,重新处理分析模型。最后通过感知表达方法实现分析模型到设计模型的感知表达,将分析结果可视化反映到设计模型上。

多级灵敏度协同设计模型感知研究(2)

为了建立设计相关模型之间模型级和特征级的协同感知能力,在模型存储节点上维护路由感知描述表,以建立模型间的网络映射。在每个设计相关模型上维护该模型特征相关性描述表,以建立模型特征之间的特征映射,利用主模型修改描述表封装主模型的设计修改。通过几何修改搜索算法和特征修改定位算法,实现模型级和特征级的协同感知。最后,构建模型特征相关性修改描述表,封装模型间设计相关性的更改,通过协同适应算法实现协同感知后设计模型映射关系的更新。

基于指数神经元的模型感知器的设计

基于神经元感知器结构并采用最速下降自适应算法 ,针对电导、温度、湿度、水分、浓度、油粘度等测量问题设计一种基于指数神经元的自适应模型感知器 ,同时在一定意义上实现了信息融合。分析讨论了学习参数对感知器建模工作性能的影响 ,给出了电导、温度、水分应用实例的仿真曲线。结果表明 ,所设计的自适应模型感知器应用于传感器及测量系统的自动建模是有效的。该种建模方法和机制也可作为智能单元 (硬件或软件 )灵活地应用于实际测量或控制系统 。

多级灵敏度协同设计模型感知研究(1)

为解决分布式异构产品数据管理系统和计算机辅助设计平台中产品设计模型之间设计修改的感知问题,针对模型间设计相关性的不同紧密程度,划分模型级和特征级两种不同灵敏度的协同设计模型感知。利用感知路由描述表,建立分布式产品数据管理系统之间的感知关联;利用模型特征相关性描述表,建立异构计算机辅助设计平台下模型间的特征级感知关联。同时,设计了通信层、接口层、模型层、特征描述层和路由描述层的体系结构,解决了特征级感知和感知通信的问题。最后,针对所设计体系结构,分析了模型级和特征级模型感知的实现流程。

基于QoS模型感知的云作业调度算法

为了提高云作业调度的成功率,保证用户的服务质量,提出了一种基于QoS模型感知的云作业调度算法。首先从作业分为大作业和小作业两种,小作业直接在私有云平台中完成调度,然后将大作业在混合云中台上进行调度,并通过权值较小的子任务优选部署到公有云上,最后采用仿真测试实验检验算法的性能。仿真结果表明,相对于其他云作业调度算法,该算法提高了作业调度的成功率,缩短了作业的实际完工时间,获得了满足用户服务质量的云作业调度结果。

病毒入侵下无线网络覆盖漏洞感知模型设计

为了及时发现病毒入侵风险,保证无线网络安全,设计一种基于改进遗传神经网络的无线网络覆盖漏洞感知模型。考虑多径衰落效应,构建无线网络信号传播模型,计算信号传输路径损耗,采用地理信息系统获取可视化无线网络覆盖图;融合贝叶斯理论和属性攻击图,通过后验概率更新静态贝叶斯攻击图属性状态,实现覆盖漏洞动态风险评估;使用D-S证据理论融合多源数据,运用蚁群算法实施数据寻优,以过往与现阶段网络安全状态为基础,建立无线网络覆盖漏洞感知模型,凭借改进遗传神经网络优化模型感知准确度。仿真结果表明,所提方法在不同节点密度与感知半径下均具备良好的漏洞感知精度及效率,可广泛应用于现实场景。

基于结构方程模型分析的明式家具图案感知偏好研究

明式家具图案的审美体验在现代产品设计中屡见不鲜,而理解消费者视觉加工中偏好与图案感知之间的关系,对传统图案在现代产品中的装饰应用至关重要,但至今尚无研究解释消费者视觉加工中审美偏好与明式家具图案感知之间的关系。因此采用结构方程模型分析方法,探讨明式家具图案感知和偏好的关系。采用问卷量表法收集数据,利用SPSS和AMOS软件进行路径系数分析、相关性分析和调节分析等。结果表明:在明式家具图案感知中,熟悉度、复杂度、美感度、抽象度和动态度等感知因素与偏好有显著的正相关关系,其中熟悉度是明式家具图案感知偏好的最佳衡量指标;所提出的模型在专业组和非专业组中具有差异性,但兴趣值的高低均对两组的感知偏好有显著的正向调节作用。上述结果为明式家具图案在现代产品装饰中的实际应用提供参考依据。

视觉感知模型下模糊图像亚像素边缘检测算法

图像边缘中存在大量图像信息,在图像边缘检测中像素级已经无法完全满足图像信息提取需求,往往需要将像素单位提升到亚像素级别,于是提出一种视觉感知模型下模糊图像亚像素边缘检测算法。构建模糊图像还原模型,采用蛙跳算法优化模糊图像,通过最大似然估计原始图像,生成还原后图像。基于突触传递模型,结合视觉感知模型构造视觉感知神经元模型,利用上述模型对图像边缘像素级检测,再引入B样条插值法获取插入点,对图像像素级边缘插值处理,得到图像亚像素级边缘,实现模糊图像亚像素边缘检测。实验结果表明,所提方法FOM值较高,能够获取更加全面的图像边缘信息,检测到的图像边缘更加清晰,细节更加丰富,并且检测时长较短,可广泛应用于图像检测领域。

一种面向工业互联网安全的边缘设备随机时间轴流量感知模型

工业互联网边缘设备的数据流量感知对生产稳定性、供应链安全性、维护和优化生产过程起着关键作用。针对工业互联网中具有隐身机制的边缘设备后台攻击和多产线底层设备集群后台的漏洞攻击等安全问题,提出一种针对边缘数据突发异常的随机时间轴流量感知模型。通过在多个工作周期中设置相同时间轴的数据流同步感知时间窗,计算不同工作周期时间窗的数据流量积量的均差比,判断设备数据流量是否出现异常;并基于该感知模型,利用不同工作周期时间窗的数据流的残差矩阵和均差比矩阵构建了面向产业集群工业互联网的全域数据流异常关联态势描述模型。实验表明,所提出的随机时间轴流量异常感知模型,能实时监测工业互联网边缘设备的后台漏洞产生的安全问题。

基于多源融合的联级网络安全态势感知模型

为实时获取网络安全状态,便于管理员及时采取响应措施,建立基于多源融合的联级网络安全态势感知模型。确立数据分割点,通过分割条件对数据实施连续的自适应离散化处理;采用粒子群算法融合相同类型的感知数据;以资产重要程度、脆弱指数与威胁指数为态势感知一级指标,建立联级网络安全态势感知指标体系;输入融合数据到支持向量机中,将态势感知问题变换为支持向量机分类预测问题,得到最佳分类函数,建立综合感知矩阵,完成感知模型构建。实验结果表明,所建模型提高了多源数据融合效果,感知结果较精确。

110 kV单芯电缆中间接头温度轴向感知模型的材料参数敏感性

高压电缆中间接头热点温度的实时感知对电缆安全运行及动态载流能力评估具有重要意义。以110 kV单芯电缆中间接头为研究对象,构建规则化中间接头温度场仿真模型及其有限元离散边界,建立基于热流等效的结构简化方法,采用单因子变化与正交组合方式分析材料参数分散性对中间接头温度轴向感知模型的拟合度及灵敏度的影响。研究表明,提出的规则化简化建模方法适用于不同型号与结构的中间接头温度轴向感知模型,对于结构、材料及现场工艺分散性具有较好的鲁棒性。

面向社会安全风险情报感知模型构建与实现路径研究

[目的/意义]面对当前社会安全呈现出的不确定性、多样性、复杂关联性态势,充分发掘情报的“耳目”作用,化被动为主动,加强情报的感知能力建设。[方法/过程]分析我国情报感知研究现状,探究社会安全风险情报感知的内涵、影响因素,厘清社会安全风险情报感知不同维度之间的关系,构建出“对象维—技术维—流程维—环境维”四维情报感知模型。[结果/结论]构建社会安全风险情报感知模型,提出对应实现路径,为社会安全风险的治理提供新的思路方法。

基于概率感知模型的线性无线传感网络可靠性分析

线性无线传感网络(linear wireless sensor network,LWSN)广泛应用于监测铁路、天然气管道等线性拓扑的关键基础设施,其可靠性至关重要,其中覆盖率是衡量可靠性的重要指标.目前在评估LWSN覆盖率的方法大多采用0/1圆盘感知模型,但实际中传感器的监测可靠性随着覆盖半径增加呈概率分布.因此,提出了一种基于概率感知模型的可靠性分析方法,该模型可根据传感器的物理参数计算其有效感知范围,进而提升了评估的准确性.为减小系统状态空间的大小,采用二元决策树构造LWSN的系统状态集合.本文假设节点的故障概率符合Weibull分布并针对不同通信半径和感知范围进行仿真实验,结果表明该方法可以有效地对LWSN的可靠性进行评估,评估准确率相比0/1圆盘感知模型更精准.

基于自注意力和位置感知图模型的会话推荐

为解决现有的会话模型方案都只基于局部会话信息而没有充分考虑全局会话信息的问题,提出一种基于自注意力和位置感知图模型的会话推荐。利用图神经网络构建会话图,利用位置感知注意力建模会话图的一阶邻居信息,引入反向位置嵌入赋予不同项目不同的权重,通过软注意机制获得局部会话表示;利用自注意力机制自适应地捕捉会话的全局依赖;将全局会话与局部会话相结合生成最终会话表示。对3个真实数据集进行实验,模型在3个数据集上P@20分别提升了1.2%、4.3%和12.9%,MRR@20分别提升了2.3%、5.4%和14.3%,验证了所提模型的有效性。

基于GBDT的沥青路面抗滑性能感知模型研究

为了克服接触式路面抗滑性能测试方法适用范围局限、稳定性与可重复性较差的缺陷,文章通过非接触式三维激光扫描技术建立沥青路面抗滑性能梯度提升决策树(GBDT)感知模型。研究选取巴通万高速公路上的12个测试站点,收集了216组原始数据,对路面三维纹理数据进行面积分层,并提取宏微观纹理指标。然后将不同面积占比下的宏微观纹理特征指标、测试温度及摩擦系数BPN分别代入模型中,并与决策树、随机森林、线性回归三个模型进行对比分析。研究表明,以40%为最佳切割面,GBDT路面抗滑性能感知模型准确度更高、稳定性更好,测试集R2达到0.8732,能够准确有效地评估沥青路面抗滑性能。GBDT感知模型参数重要性分析结果显示:温度对沥青路面抗滑性能具有显著性影响,针对不同的评价指标,其宏微观纹理特性对路面抗滑性能的影响差异性较大。研究验证通过非接触式路面纹理测试替代现有的接触式路面摩擦测试的可能性,所建立的指标体系和模型以期推动路面抗滑性能测试技术的进步。

基于推理-情境感知激活模型的设计知识推荐

针对个性化产品设计任务下的知识资源检索和利用效率低、知识推荐结果有效性和准确性侧重失衡的问题,提出个性化设计知识推荐服务架构.该架构以产品设计文献数据、手册数据为核心,结合产品设计场景特征,确定设计知识类别.采用新的深度学习模型ALBERT-BiLSTM-IDCNN-CRF,对数据中蕴含的设计对象、设计任务、设计性能、设计方法、设计工具、设计原理、设计参数、计算公式、设计图这9类知识元进行有效抽取.结合由企业内部员工和文献作者组成的设计人员知识元,建立五维设计知识关联模型,以该模型为基础,运用本体和推理规则建立完善的产品设计知识库.提出基于推理-情境感知激活模型的设计知识推荐服务模式.以液压机设计为例进行验证.结果表明,所提的深度学习模型在设计知识抽取中获得了优于其他基准模型的效果.所提的知识推荐服务模式在维持较高的知识推荐结果准确性的同时,提升了输出推荐结果的有效性,可以快速、准确地为特定对象属性、任务属性和性能要求属性下的个性化设计任务求解推荐所需的知识资源.

基于人体感知模型的汽车驾驶模拟器动感模拟逼真度评估方法

为了验证体感模拟算法能够降低体感模拟误差的功能,基于汽车六大性能中的动力性、制动性的相关试验标准,设计了汽车典型工况试验。首先建立人体感知模型,以此来评价每种工况下的人体感知参数输出;然后采用车辆试验模拟和驾驶模拟器试验模拟,对每项工况进行分析,对比两种试验途径下人体感知模型输出参数;最后对比分析每种工况下的人体感知参数,验证体感模拟算法具备使得驾驶员体感误差最小的功能。

110 kV单芯电缆缆芯暂态温度径向感知模型研究

为了实现基于电缆表面温度测量的电缆缆芯暂态温度实时反演,本文首先分析电缆内部径向热流扩散路径特点,建立了电缆各层结构的热阻热容集中参数等效模型,并分析热路等效模型的误差影响因素。其次开展110 kV单芯电缆本体暂态温度场有限元仿真计算,分析了交联聚乙烯绝缘层分层建模的必要性,并确定分层数量。最后分析了材料参数的分散性对径向感知模型反演精度的影响。研究表明,本文提出的暂态温度径向感知模型具有较高的反演精度,可应用于各种工况下缆芯温度的实时监测。

基于灰色Verhulst的对抗性局域网态势感知模型

为了实现局域网在对抗环境中的安全运行,研究基于灰色Verhulst的对抗性局域网态势感知模型。通过等时距处理非等时距数列,分析灰色Verhulst模型的反函数模型,预测未来风险值,构建对抗性局域网态势感知模型,为保证对抗性局域网态势感知结果的准确性,评估局域网安全态势基本指数、自适应确定参数以及采用剩余的序列,修正灰色Verhulst模型精度,保证对抗性局域网态势感知效果。实例测试结果表明:该模型对于对抗性局域网态势风险值的感知误差均低于1.2,根治时效性为0.088,实际应用效果极佳。

信息融合背景下的网络安全态势感知模型及关键技术分析

本文基于信息融合构建的网络安全态势感知模型,可通过态势信息的采集、预处理、信息融合与态势评估,超前识别入侵事件,并对入侵事件的发展态势作出准确预测,以便于网络管理员提前采取预防措施,达到防患于未然的效果,维护网络资产设备的安全。在网络安全态势感知与评估中,主要应用到了Hyperic-Sigar态势信息收集技术、NSSAP数据交换技术、决策级数据融合技术以及基于矩阵法的网络安全态势评估技术等关键技术。