非对称偏斜噪声条件下一种鲁棒概率系统辨识算法研究

在现有的系统辨识算法中,常用的高斯、学生氏t(Student's t,St)、拉普拉斯等噪声分布均呈现出对称的统计特性,难以描述非对称性、有偏的输出噪声,使得在非对称偏斜噪声条件下算法的性能下降.基于此,研究一类广义双曲倾斜学生氏t(Generalized hyperbolic skew student's t,GHSkewt)分布,并在非对称偏斜噪声条件下,提出一种线性系统鲁棒辨识算法.首先,对GHSkewt分布的重尾特性和偏斜特性进行详细阐述,数学上证明了标准学生氏t分布可看作是GHSkewt分布的一个特例;其次,引入隐含变量将GHSkewt分布进行数学分解,以方便算法的推导和实现;最后,在期望最大化(Expectation-maximization,EM)算法下,重构具有隐含变量系统的代价函数,通过迭代优化的方式,不断从被污染数据集中学习过程的动态特性和噪声分布,实现噪声参数和模型参数的联合估计.

区块链环境下非对称加密算法的用户隐私保护方法

针对当前用户隐私数据的安全问题,在区块链环境下,利用非对称加密算法,优化设计用户隐私保护方法。利用数据挖掘的方式采集待保护的用户隐私数据,确定用户隐私数据区块链存储结构。设置身份隐私保护协议与智能合约,作为用户隐私保护的约束条件。区块链环境下利用非对称加密算法,通过生成私钥、公钥,实现用户隐私数据的加密处理。综合用户信息、用户行为以及用户上传公钥,评估用户身份信任度,最终通过用户身份验证、隐私数据访问进程控制,实现用户隐私保护。通过测试实验得出结论:与2种传统保护方法相比,在有、无攻击场景下,应用优化设计用户隐私保护方法,用户隐私数据的泄露量更少,篡改率分别降低约0.9%和0.8%,丢失率分别降低约1.9%和0.9%,由此证明优化设计方法在隐私保护效果方面具有明显优势。

基于遗传算法的非对称翼形翅片印刷电路板式换热器优化设计

为了研究结构参数和入口雷诺数对非对称翼形翅片印刷电路板式换热器(PCHE)性能的影响,首先基于计算流体力学对简化的非对称翼形翅片PCHE进行三维数值模拟,通过拟合计算结果得出了误差分别在10%和13%以内的努塞尔数Nu和摩擦系数f的经验准则式;然后,采用一维分析方法来计算全尺寸PCHE(不对换热器模型进行简化)的体积、换热量和压降等参数;最后,将全尺寸PCHE单位体积的换热量(Q/V)和总压降(Δ_(p))作为目标函数,将翅片横向间距、翅片厚度和入口雷诺数作为设计变量,结合NSGA-Ⅱ算法进行多目标优化设计。研究结果表明,与翅片横向距离为4.8 mm时相比,当翅片横向距离为3 mm时,换热器的Q/V最大可增加88.7%,Δ_(p)最大可增加178.6%;与翅片厚度为0.6 mm时相比,当翅片厚度为2.4 mm时,换热器的Q/V最大可增加76.5%,Δ_(p)最大可增加93.9%;与本文所研究的其他结构参数的非对称翼形翅片PCHE综合对比,使用NACA8540翼形翅片的PCHE具有最佳的性能。所得结论对于非对称翼形翅片PCHE的应用具有一定指导意义。

基于超宽带非对称双边双程测距的矿山井下定位跟踪算法研究

在地下矿山建立稳定、有效、高精度的人员定位系统和算法,对矿井事故灾害的灾时指导逃生和灾后救援等方面起着至关重要的作用。基于超宽带定位测距系统,进行了室内非对称双边双程测距试验,利用粒子群算法、Taylor级数迭代等智能算法完成对目标的定位,以期获得更精确的定位解析,相较于传统的Wi-Fi通信系统及射频识别人员定位管理方法,能够在保证实时性的同时,有效、准确地提供遇险人员的位置及周边地形状况,达到了厘米级定位精度,实现了井下精确定位,为井下救援工作提供技术支持。

农业网络云储存信息非对称加密方法研究

针对目前农业信息的管理共享性差且采用网络云储存时存在安全隐患的问题,对农业网络云储存信息系统进行了设计,并对云储存的非对称加密方法进行研究。为了保证农业网络云储存信息系统的安全性,采用非对称加密算法中的RSA算法对数据进行加密,包括对非对称加密算法的结构进行设计、改进,并对具体的算法进行设计。为了验证系统的性能,对其进行了功能运行和性能测试,结果表明:系统各功能运行稳定,且数据处理速度较快,可以满足用户的需求。

电动车用非对称双盘永磁同步电机全速域驱动控制策略

针对现有电动汽车存在的高低速区域性能不能兼顾的现状与综合工况效率不高等问题,基于非对称双定子单转子双盘永磁同步电机系统,分析在驱动与弱磁全速域工况下电机效率模型,建立双盘非对称永磁同步电机损耗数学模型,提出基于模拟退火算法的驱动与弱磁全速工况下的转矩协同优化分配策略以拓宽电机综合工况下的高效率区间,提出基于反步控制方法设计转速与电流控制器以提高中低速驱动及高速弱磁下的系统动态特性。通过仿真和实验验证所提方法能够拓宽电驱动系统高效区间、提升系统动态响应与稳态跟踪性能、延长电动车续航里程等特点。

非对称环形桁架索网天线预张力设计解析算法

为便于工程应用,提出一种非对称环形桁架空间索网天线预张力设计的解析算法.给出主网在与环形桁架中心线垂直的平面内平衡预张力的投影方程,再根据平面索网结构预张力优化的极小范数法计算公式求出主网绳索中的预张力;根据主网节点的张力纵向平衡方程计算出张力阵绳索预张力;将主网绳索中的预张力分别与特定的系数相乘,即可得到副网中对应绳索的预张力.分别用理论分析、非线性有限元数值仿真以及与其他索网结构预张力优化算法相比较的方式证明了所提算法的正确性、可行性和有效性.

非对称边界变异的分层并行量子粒子群算法

针对粒子群算法在非对称可行性区间经常发生越界的问题,提出了一种非对称边界变异的分层并行量子粒子群算法(MQPSOBV)。该算法中引入分层思想,将粒子非对称可行性区间分层设置和并行运行;当粒子越界时,对越界粒子在非对称上下边界进行相应变异,从而使算法完全控制粒子越界行为,有效地克服了粒子群算法的缺陷。测试结果表明,该算法在精度和全局搜索能力方面有了很大的提高,具有一定的实际应用价值。

基于分时的LEO卫星网络非对称路由算法

提出了一种基于分时的LEO卫星网络非对称路由算法A-DTRA(asymmetric discrete time based routing algorithm)。针对网络节点在各时间片内的链路连接状态,该算法通过中心节点两次广播来获取一跳邻节点信息及其邻节点的邻居节点信息,从而完成了链路检测,得到每个时间片内的有向虚拟拓扑图。通过使用备份路由和路由表压缩机制实现了非对称链路上分组转发的可靠性,失效节点处理的及时性以及星上节点开销的低耗性。通过仿真分析可知,该算法具有较好的数据包转发率和端到端时延性能。此外,利用非对称链路可提高网络的连通性能,该算法适用于存在非对称链路的LEO卫星网络。

基于RSA算法的非对称密钥加密及签名软件的自主实现

利用非对称密钥技术对文件进行加密、解密和签名的软件在国外已经得到了广泛的应用。但在国内 ,类似的软件却不多见。作者用VC自主实现了基于RSA算法的非对称密钥加密、解密及签名软件 ,密钥长度可以达到 2 0 48位。本文简要介绍其实现过程。

耦合负类样本裁剪与非对称错分惩罚的非均衡SVM算法

针对标准支持向量机(SVM)识别非均衡数据往往会出现最优超平面倾向性和正类样本大量错分的现象,探讨SVM识别非均衡数据失效的原因及对策;考虑到SVM最优超平面仅由少量支持向量完全决定的特性,提出一种基于负类边界样本裁剪策略的SVM数学模型.鉴于该模型需经多次负类数据的"训练-裁剪"过程才能较好地识别正类样本且较为费时,以等效的一次性裁掉更多样本的裁截面技术作为替代,提出一种耦合负类样本裁剪与非对称错分惩罚的非均衡SVM算法,并利用改进正余弦优化算法优化裁剪偏移量以提高算法的非均衡数据处理能力.数值实验结果验证了裁剪偏移量的优化必要性、改进正余弦优化算法的较强优化性能和改进SVM算法对非均衡数据的较好识别性能.

模糊聚类神经网络的非对称学习算法

通过仿真和分析表明模糊聚类神经网络原有学习算法 FCNN的局限性 :如初值敏感性、吸引域不灵活和稳定点不合理等 ;指出造成上述局限的原因主要在于算法的对称性和权值向量的修正缺乏协同 .为此 ,通过在网络模型中引入层内反馈、在算法中引入加速项 ,消除了算法的对称性并使权值向量的修正具有一定的协同性 ;通过改进算法结构 ,消除了小尺度振荡现象并使算法的稳定点趋于合理 .

一种非对称互联型粒子群算法

提出了一种非对称互联型粒子群算法(AFIPSO),它是对互联型粒子群算法的改进。此算法重新构造了加权函数,体现了粒子之间的非对称影响。随后对六种加权函数及其4种交叉组合进行了测试。试验结果表明:组合加权函数对算法的收敛速度和稳定性均有非常好的改善,在收敛率上几近完美。

基于反馈校正原理的非对称旅行商问题的自收敛优化算法

针对非对称旅行商问题(ATSP),提出基于反馈校正原理的自收敛求解算法框架.该方法核心是依据ATSP问题松弛模型的对偶关系推断与ATSP最优解无关弧集合的弧排除算法.该算法框架以ATSP问题的初始弧集合作为"参考输入",以ATSP最优解的上下界求解算法作为"控制对象",以弧排除算法作为"反馈校正控制器",其"反馈输入"是"控制对象"的输出差值.算法迭代过程中,上下界差值缩小,排除弧集合增加,算法呈现出自收敛性.该框架集成了数学规划方法和启发式算法的优点,论文从理论证明和仿真分析说明了该自收敛算法的有效性.

基于用户非对称相似性的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法的数据稀疏以及用户关系衡量不准确的问题,提出了基于用户非对称相似关系的推荐算法.利用用户的潜在特征的样本数量,结合奇异值矩阵分解,计算用户之间非对称的相似度,明确用户间关系.仿真结果表明,随着邻居数量的增加,该算法的平均绝对误差始终优于传统算法,误差值在邻居数量为40~60之间值为最小,约为0.682,传统算法平均绝对误差值约为0.758,可以看出该算法判断用户关系较为准确,预测评分比传统算法更接近实际评分.

非对称广义特征值问题的并行连续同伦算法

非对称矩阵广义特征值问题的并行计算是大规模工程计算中的基础问题之一。迄今为止，国内外关于该问题的研究进行得很少，提出的有效算法不多。首次将连续同伦算法应用于非对称广义特征值问题的并行求解，提出并行连续同伦算法。

遗传算法在非对称单脊波导缝隙天线设计中的应用

将遗传算法成功地应用到非对称单脊波导缝隙天线的优化中,详细讨论了脊形波导缝隙天线进行优化的适应度函数的设计。整个优化过程分为两步进行:首先对天线阵元激励幅值进行初步优化,随后进行波导缝隙偏置以及脊波导双边槽深的优化,并且动态处理阵元间的互耦,最后结合Elliott设计思想采用遗传算法得出了4 cm(1×10)缝阵结果,从而验证了GA算法的有效性与准确性。

加权轮询算法在TCP非对称网络中的应用及其性能分析

ＴＣＰ是利用接收端返回的确认信息调整发送端数据发送的传输层协议。在非对称信道存在的网络中，当传输确认信息的信道带宽远小于传输数据的信道带宽，确认信息的传输速率小于数据包的传输速率时，ＴＣＰ数据包的传输受到确认信息返回速率的限制。如何在数据包和确认包共享同一个上行信道的情况下，能够既保证上行信道上数据包传输带宽，又不使下行信道上的数据包传输受到抑制是笔者所关心的问题。文章在上行信道采用了一种加权轮询分组调度算法对其数据包和确认包的发送进行控制来解决这一问题，并通过理论分析对该分组调度算法的性能进行分析，最后用仿真验证了对该算法的分析。

基于数字相关匹配的光纤光栅非对称反射峰解调算法研究

光纤布拉格光栅(FBG)在封装时易出现非对称反射峰,传统拟合方式对此现象解调误差大。针对这一问题提出了一种基于数字相关匹配的光纤光栅解调新算法。采用Matlab仿真和水浴实验对此算法进行了检验,证明该算法的可行性及有效性。实验结果表明:在FBG存在非对称反射峰现象时,所提出的算法比传统高斯拟合算法误差减小约67%。基于数字相关匹配的光纤光栅解调算法扩大了解调算法的运用范围,提高了非对称峰时的解调精度,保持了光纤光栅的有效传感。

非对称模糊算法在MPPT扰动观察法中的研究

太阳电池最大功率跟踪(MPPT)控制方法有很多。从比较简单的控制方法如:直线近似法、电压反馈法、扰动观察法、增量电导法等发展到具有智能化的控制方法,如:模糊控制、神经网络控制等。每一种MPPT控制策略均具有自身的特点。对扰动观察法进行了分析,同时利用非对称模糊算法对扰动观察法进行了改进,减少了扰动观察法的震荡过程,确保了光伏阵列稳定地工作在最大功率点附近。仿真结果证明,利用非对称模糊算法改进的MPPT,具有良好的适应性。