基于随机退化数据建模的设备剩余寿命自适应预测方法 被引量：10

1

作者 孙国玺 张清华 +1 位作者 文成林 段志宏 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期1119-1126,共8页

针对现有剩余寿命预测研究中需要多个同类设备历史数据离线估计模型参数的问题,本文提出了一种基于退化数据建模的服役设备剩余寿命自适应预测方法.该方法,利用指数随机退化模型来建模设备的退化过程,基于退化监测数据运用Bayesian方法... 针对现有剩余寿命预测研究中需要多个同类设备历史数据离线估计模型参数的问题,本文提出了一种基于退化数据建模的服役设备剩余寿命自适应预测方法.该方法,利用指数随机退化模型来建模设备的退化过程,基于退化监测数据运用Bayesian方法更新模型的随机参数,进而得到剩余寿命的概率分布函数及点估计.区别于现有方法,本文方法基于设备到当前时刻的监测数据,利用期望最大化算法对模型中的非随机未知参数进行在线估计,由此无需多个同类设备历史数据.最后,通过数值仿真与实例分析,验证了本文方法在剩余寿命预测时的有效性. 展开更多

关键词 寿命预测 退化 Bayesian方法 期望最大化

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基于改进多变异遗传算法的图像匹配 被引量：3

2

作者 孙国玺 尹俊勋 《江西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2006年第3期288-290,共3页

简述图像匹配问题的研究现状,提出一种新的改进遗传算法.针对图像匹配问题的特点,考虑基因位的影响力及跟踪进化过程的遗传参数调整策略,采用各种变异操作,提高算法的收敛能力.仿真结果表明,改进遗传算法相对于SGA解决图像匹配问题在收... 简述图像匹配问题的研究现状,提出一种新的改进遗传算法.针对图像匹配问题的特点,考虑基因位的影响力及跟踪进化过程的遗传参数调整策略,采用各种变异操作,提高算法的收敛能力.仿真结果表明,改进遗传算法相对于SGA解决图像匹配问题在收敛速度上有明显提高,算法稳定性也有所改善.新算法的优化质量较高,具有更好的实际应用效果. 展开更多

关键词 图像匹配 遗传算法 多变异

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一种应用于多agent系统通信的多变异遗传算法 被引量：1

3

作者 孙国玺 尹俊勋 彭志平 《科学技术与工程》 2006年第3期269-272,277,共5页

简述多agent系统通信优化问题的研究现状,提出一种新的改进遗传算法。针对多agent系统通信问题的特点,考虑基因位的影响力及跟踪进化过程的遗传参数调整策略,采用各种变异操作,提高算法的收敛能力。仿真结果表明,改进遗传算法相对于SGA... 简述多agent系统通信优化问题的研究现状,提出一种新的改进遗传算法。针对多agent系统通信问题的特点,考虑基因位的影响力及跟踪进化过程的遗传参数调整策略,采用各种变异操作,提高算法的收敛能力。仿真结果表明,改进遗传算法相对于SGA解决多agent问题在收敛速度上有明显提高,算法稳定性也有所改善。新算法的优化质量较高,具有更好的实际应用效果。 展开更多

关键词 面向agent系统 MAS 遗传算法 NP问题

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改进遗传算法应用于静态MDR问题

4

作者 孙国玺 尹俊勋 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第10期1433-1435,共3页

简述静态MDR问题的研究现状,提出一种新的改进遗传算法.针对静态MDR问题的特点,考虑基因位的影响力及跟踪进化过程的遗传参数调整策略,采用各种变异操作,提高算法的收敛能力.仿真结果表明,改进遗传算法相对于SGA解决MDR问题在收敛速度... 简述静态MDR问题的研究现状,提出一种新的改进遗传算法.针对静态MDR问题的特点,考虑基因位的影响力及跟踪进化过程的遗传参数调整策略,采用各种变异操作,提高算法的收敛能力.仿真结果表明,改进遗传算法相对于SGA解决MDR问题在收敛速度上有明显提高,算法稳定性也有所改善.新算法的优化质量较高,具有更好的实际应用效果. 展开更多

关键词 改进遗传算法 静态MDR问题 路由选择 网络优化

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电力变压器故障的客观熵权识别及诊断方法 被引量：37

5

作者 黄大荣 陈长沙 +1 位作者 孙国玺 赵玲 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期206-211,共6页

为了有效管理和监测电力变压器的健康状态,在对变压器油中溶解气体数据进行分析的基础上,建立了一种基于客观熵权的电力变压器故障信息模式识别及诊断模型。首先,在定义包含电力变压器故障模式全局信息的矩阵范式基础上,引入信息熵权理... 为了有效管理和监测电力变压器的健康状态,在对变压器油中溶解气体数据进行分析的基础上,建立了一种基于客观熵权的电力变压器故障信息模式识别及诊断模型。首先,在定义包含电力变压器故障模式全局信息的矩阵范式基础上,引入信息熵权理论构建故障特征信息的客观熵权精确量化模型;然后,基于距离和投影原则构建了故障模式判别准则函数,并通过准则函数对模式进行排序,运用综合排序结果进行故障测试模式分类,得到用于判断故障类型的基准类心向量;最后,运用基于类心欧氏距离的方式判别故障测试样本所属的类别,实现变压器故障的客观熵权识别及诊断。利用从某电力公司采集到的120组电力变压器油中溶解气体样本进行实例验证,结果表明,所提出的方法能克服传统的三比值故障诊断方法存在无编码以及边界编码模糊致误判的问题。 展开更多

关键词 系统工程 信息模式识别 客观熵权 模式判别准则 电力变压器 故障诊断

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复杂装备轴承多重故障的线性判别分析与反向传播神经网络协作诊断方法 被引量：19

6

作者 黄大荣 陈长沙 +2 位作者 孙国玺 赵玲 米波 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期1649-1657,共9页

由于复杂装备运行工作环境恶劣,导致其轴承多重故障诊断的准确率不高,为此提出一种基于线性判别分析(LDA)与反向传播(BP)神经网络协作下复杂装备轴承数据驱动的多重故障诊断方法。将无量纲指标作为轴承多重故障数据的反映指标,利用LDA... 由于复杂装备运行工作环境恶劣,导致其轴承多重故障诊断的准确率不高,为此提出一种基于线性判别分析(LDA)与反向传播(BP)神经网络协作下复杂装备轴承数据驱动的多重故障诊断方法。将无量纲指标作为轴承多重故障数据的反映指标,利用LDA对轴承多重故障的无量纲指标数据进行线性映射降维处理;通过拉格朗日极值法获得最佳投影向量,沿着该方向将轴承多重故障数据投影到类别最易区分的方向;将经投影处理后的样本作为BP神经网络的输入样本,通过训练测试网络,实现轴承多重故障的预测分类。对某型装备大型旋转机械机组进行仿真实验,验证了所提方法能够有效对轴承多重故障进行降维映射,并且能较好地实现多重故障分类诊断,具有良好的有效性和实用性。 展开更多

关键词 机械学 轴承多重故障诊断 拉格朗日极值法 线性判别分析 反向传播神经网络

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具有不确定测量的非线性随机退化系统剩余寿命预测 被引量：6

7

作者 司小胜 胡昌华 +2 位作者 李娟 孙国玺 张琪 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期855-860,867,共7页

提出了一类同时考虑不确定测量和非线性随机退化的退化建模方法,通过Kalman滤波技术对受不确定测量影响的潜在退化状态进行实时估计;基于此,通过首达时间的概念得到了同时考虑退化非线性特征、退化状态不确定性及测量不确定性的剩余寿... 提出了一类同时考虑不确定测量和非线性随机退化的退化建模方法,通过Kalman滤波技术对受不确定测量影响的潜在退化状态进行实时估计;基于此,通过首达时间的概念得到了同时考虑退化非线性特征、退化状态不确定性及测量不确定性的剩余寿命分布;此外,提出了一种基于极大似然方法的退化模型参数估计方法,并通过陀螺仪的退化测量数据验证了所提方法可以提高剩余寿命估计的准确性. 展开更多

关键词 预测与健康管理 寿命预测 退化建模 KALMAN滤波 不确定测量

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误差影响下滚动轴承多重故障模态特征信号的盲源分离方法 被引量：2

8

作者 黄大荣 陈长沙 +3 位作者 柯兰艳 赵玲 米波 孙国玺 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第7期1419-1428,共10页

针对旋转机械设备受到测量误差及系统误差等因素影响,导致滚动轴承多故障模态信号难以分离的缺陷,提出一种误差影响下滚动轴承多重故障模态特征信号的盲源分离方法。对故障信号进行白化预处理得到白化矩阵,进而计算白化矩阵的4阶累积量... 针对旋转机械设备受到测量误差及系统误差等因素影响,导致滚动轴承多故障模态信号难以分离的缺陷,提出一种误差影响下滚动轴承多重故障模态特征信号的盲源分离方法。对故障信号进行白化预处理得到白化矩阵,进而计算白化矩阵的4阶累积量,并构建4阶累积量矩阵;将累积量矩阵对角化,并取前K个较大特征值对应的特征向量作为新累积量矩阵;利用总体最小二乘方法估计最小化新累积量矩阵与目标正交矩阵的误差函数,最大程度地联合近似对角化新累积量矩阵,实现多故障信号的分离估计;为进一步评估该方法的有效性,选用时域相关系数及时频域双谱估计两种评价方法对分离结果进行验证。结果表明,该方法分离出来的信号与源信号相关系数高,并且时频域双谱估计相似,是一种有效分离多重故障的方法。 展开更多

关键词 滚动轴承 多重故障模态 特征信号 盲源分离 联合对角化 总体最小二乘 误差影响

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基于量纲一指标和极限学习机的滚动轴承故障诊断方法 被引量：5

9

作者 覃爱淞 胡勤 +2 位作者 张清华 吕运容 孙国玺 《机床与液压》 北大核心 2019年第19期171-175,共5页

时域中的量纲一指标因对故障敏感,被广泛运用于机械故障诊断中,但是目前量纲一指标在诊断过程中存在严重交叉问题,即量纲一指标对于不同故障状态在特征空间中存在混叠现象。为了解决这个问题,提出基于量纲一指标和极限学习机的滚动轴承... 时域中的量纲一指标因对故障敏感,被广泛运用于机械故障诊断中,但是目前量纲一指标在诊断过程中存在严重交叉问题,即量纲一指标对于不同故障状态在特征空间中存在混叠现象。为了解决这个问题,提出基于量纲一指标和极限学习机的滚动轴承故障识别方法,采用美国西储大学轴承数据中心网站公开发布的轴承探伤数据集,验证算法诊断效果。为了进一步验证算法的优越性,将该算法与BP神经网络、支持向量机(SVM)和GripsearchSVM3种算法进行比较,结果表明:基于量纲一指标和极限学习机的故障诊断方法能够提高滚动轴承故障诊断效率和分类准确率。 展开更多

关键词 极限学习机 量纲一指标 滚动轴承 故障诊断

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滚动轴承复合故障的混合协同诊断方法 被引量：2

10

作者 黄大荣 陈长沙 +2 位作者 赵玲 孙国玺 柯兰艳 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期853-863,共11页

针对传统复合故障诊断方法存在故障难以完全分离的缺点,提出了滚动轴承复合故障的混合协同诊断方法。首先对观测信号的协方差矩阵进行奇异值分解,求出白化矩阵并对复合故障信号进行白化处理;然后,利用联合对角化方法对白化后的故障矩阵... 针对传统复合故障诊断方法存在故障难以完全分离的缺点,提出了滚动轴承复合故障的混合协同诊断方法。首先对观测信号的协方差矩阵进行奇异值分解,求出白化矩阵并对复合故障信号进行白化处理;然后,利用联合对角化方法对白化后的故障矩阵进行对角化变形,通过最小化对角化程度函数得到正交矩阵;最后,通过正交矩阵估计故障源信号矩阵,实现复合故障的分离;由于二阶盲辨识方法分离出的故障信号间存在无序性以及相似性,导致分离信号故障类型难以确定,因此将分离后的故障信号进行短时傅里叶变换,通过分离信号的时频谱图与原信号时频谱图进行比较,并根据趋势一致性确认所对应的故障类型。最终,以广东省石化装备故障诊断重点实验室的轴承数据进行实验论证,结果表明,二阶盲辨识协同短时傅里叶变换能有效将滚动轴承的复合故障信号分离出来,工程上具备可操作性和极大的应用价值。 展开更多

关键词 复合故障 滚动轴承 二阶盲辨识 短时傅里叶变换

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基于证据推理的旋转机械故障诊断模型 被引量：3

11

作者 覃爱淞 张清华 +1 位作者 胡勤 孙国玺 《机床与液压》 北大核心 2014年第21期188-191,共4页

针对实际工况运行下的旋转机械各故障对应的量纲一的指标的范围难以严格区分的问题,提出了一种基于量纲一的指标和证据推理(Evidence Reasoning,ER)的旋转机械融合故障诊断模型。该模型利用ER算法在处理概率不确定性、模糊不确定性及非... 针对实际工况运行下的旋转机械各故障对应的量纲一的指标的范围难以严格区分的问题,提出了一种基于量纲一的指标和证据推理(Evidence Reasoning,ER)的旋转机械融合故障诊断模型。该模型利用ER算法在处理概率不确定性、模糊不确定性及非线性融合等方面的优势,通过信息变换技术将输入信号变换成信度分布结构,应用解析ER算法对输入数据进行融合,最后通过一种简单的决策规则得到诊断结果。实证分析结果表明:该方法可以有效地提高旋转机械设备故障诊断的识别率。 展开更多

关键词 故障诊断 量纲一的指标 证据推理 信度分布 旋转机械

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基于共同向量的非常态语音说话人识别算法

12

作者 何俊 贺前华 +3 位作者 张清华 孙国玺 肖明 左敬龙 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2014年第8期1599-1603,共5页

针对预先给定参数求解共同向量所存在的不足,提出了一种基于共同向量的非常态语音说话人识别算法,首先,通过系统识别率自适应调整求解共同向量的参数;然后,将系统识别率最高的参数视为最优参数,为测试语音提取共同向量,并用SVM分类器进... 针对预先给定参数求解共同向量所存在的不足,提出了一种基于共同向量的非常态语音说话人识别算法,首先,通过系统识别率自适应调整求解共同向量的参数;然后,将系统识别率最高的参数视为最优参数,为测试语音提取共同向量,并用SVM分类器进行非常态语音说话人分类。实验结果表明:该算法所提取的共同向量,对轻微感冒语音说话人识别率为85.4%,比对特征不进行处理的GMM算法、SVM和结合共同向量的GMM算法的识别率分别提高了16.9%、15.2%和3.2%。 展开更多

关键词 非常态语音 说话人识别 共同向量 支持向量机

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遗传程序设计在旋转机械故障分类中的应用

13

作者 胡勤 张清华 +1 位作者 覃爱淞 孙国玺 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第10期57-59,84,共4页

特征提取是旋转机械故障分类中一个很重要的问题。为解决该问题,提出一种利用时域中已有的无量纲指标和遗传程序设计对旋转机械多类故障进行新无量纲指标提取的方法。实验结果表明,新无量纲指标比传统的无量纲指标具有更好的故障分类能... 特征提取是旋转机械故障分类中一个很重要的问题。为解决该问题,提出一种利用时域中已有的无量纲指标和遗传程序设计对旋转机械多类故障进行新无量纲指标提取的方法。实验结果表明,新无量纲指标比传统的无量纲指标具有更好的故障分类能力,能够对旋转机械故障进行准确分类。 展开更多

关键词 故障诊断 旋转机械 遗传程序设计 无量纲指标

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基于免疫编程的无量纲指标构建

14

作者 崔得龙 张清华 +2 位作者 胡勤 覃爱淞 孙国玺 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2014年第12期16-20,共5页

针对使用传统人工免疫算法进行多项式组合优化易陷入局部优化解的不足,提出一种基于免疫编程的无量纲指标构建算法,利用克隆、变异和更新等机制实现抗体的优化,采用类内、类间散布距离进行抗体亲和度衡量,最终获得具有最佳分类能力的新... 针对使用传统人工免疫算法进行多项式组合优化易陷入局部优化解的不足,提出一种基于免疫编程的无量纲指标构建算法,利用克隆、变异和更新等机制实现抗体的优化,采用类内、类间散布距离进行抗体亲和度衡量,最终获得具有最佳分类能力的新无量纲指标。实验结果表明该无量纲指标能够对旋转机械故障进行准确分类。 展开更多

关键词 免疫编程 无量纲指标 故障诊断

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结合子采样和非负矩阵分解的稳健图像摘要

15

作者 崔得龙 孙国玺 邵龙秋 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2012年第7期1629-1632,共4页

提出一种新颖的基于子采样和非负矩阵分解(NMF)的稳健图像摘要算法.算法首先将原始输入图像进行子采样得到一系列子图像,其次利用子采样图像的列相似性进行非负矩阵分解,最后由分解系数得到摘要序列.实验结果表明本算法对常见图像处理... 提出一种新颖的基于子采样和非负矩阵分解(NMF)的稳健图像摘要算法.算法首先将原始输入图像进行子采样得到一系列子图像,其次利用子采样图像的列相似性进行非负矩阵分解,最后由分解系数得到摘要序列.实验结果表明本算法对常见图像处理操作稳健,对恶意篡改敏感,同时用户密钥的使用保证了算法的安全性. 展开更多

关键词 子采样 图像摘要 非负矩阵分解 归一化Hamming距离

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面向人工免疫系统的变长检测器快速生成算法

16

作者 崔得龙 张清华 +1 位作者 孙国玺 邵龙秋 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第3期256-258,265,共4页

为提高现有非选择算法在检测器生成时的效率问题,设计一种长度可变检测器的快速生成算法。该算法不仅可以消除"漏洞"区域,还可以通过优化减少冗余检测器,提高检测器生成效率和检测效率。实验结果表明,该算法比传统的非选择算... 为提高现有非选择算法在检测器生成时的效率问题,设计一种长度可变检测器的快速生成算法。该算法不仅可以消除"漏洞"区域,还可以通过优化减少冗余检测器,提高检测器生成效率和检测效率。实验结果表明,该算法比传统的非选择算法及r可变的非选择算法具有更好的性能。 展开更多

关键词 人工免疫系统 非选择算法 检测器生成 漏洞

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无量纲与SVM的石化机组旋转机械故障诊断方法 被引量：5

17

作者 周凌孟 张清华 +3 位作者 邓飞其 孙国玺 苏乃权 朱冠华 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第1期119-125,161,共8页

针对石化机组旋转机械故障信息存在非线性、重叠性等特点,提出一种无量纲与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的石化机组旋转机械故障诊断方法。首先对采集的振动信号进行分析并将其无量纲化;接着通过特征选择选取高价值与敏感性... 针对石化机组旋转机械故障信息存在非线性、重叠性等特点,提出一种无量纲与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的石化机组旋转机械故障诊断方法。首先对采集的振动信号进行分析并将其无量纲化;接着通过特征选择选取高价值与敏感性强的无量纲特征,降低分类模型复杂度并提高算法速度;最后通过选取合适的SVM分类模型进行分类诊断。结合具有无量纲特征的故障敏感性与SVM的非线性分类性进行诊断分类,并通过石化机组故障诊断实验平台进行验证,表明该方法相比于其他经典分类方法分类效果更好,分类正确率为99.1%,证明了方法的有效性。 展开更多

关键词 故障诊断 旋转机械 无量纲特征 特征选择 SVM

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卧螺离心机螺旋输送器加重法动平衡研究与应用 被引量：6

18

作者 范志卿 孙铁 +1 位作者 李多民 孙国玺 《流体机械》 CSCD 北大核心 2016年第8期54-57,共4页

针对卧式螺旋脱水机在污水处理厂使用中由于螺旋输送器不平衡引起的振动问题,采用了加重法动平衡进行校正解决,并应用ANSYS Workbench对焊接加重时产生的焊接热应力进行了模拟分析。结果表明:焊接热应力对螺旋输送器结构没有造成大的变... 针对卧式螺旋脱水机在污水处理厂使用中由于螺旋输送器不平衡引起的振动问题,采用了加重法动平衡进行校正解决,并应用ANSYS Workbench对焊接加重时产生的焊接热应力进行了模拟分析。结果表明:焊接热应力对螺旋输送器结构没有造成大的变形影响;实际操作显示剩余不平衡量随着温度的降低趋于稳定,平衡品质等级达到了G2.5以下。 展开更多

关键词 ANSYS WORKBENCH 焊接热应力 卧式螺旋离心脱水机 螺旋输送器

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基于主成分分析的多域特征融合轴承故障诊断 被引量：5

19

作者 周凌孟 邓飞其 +3 位作者 张清华 孙国玺 苏乃权 朱冠华 《机床与液压》 北大核心 2024年第6期167-176,共10页

针对复杂工况下难以区分轴承故障状态的问题,提出一种基于主成分分析的多域特征融合轴承故障诊断方法。采集轴承振动加速度信号,提取轴承时域新量纲一化特征、频域幅值谱特征和时频域经验模态分解特征共13维特征用于完整表征轴承状态;... 针对复杂工况下难以区分轴承故障状态的问题,提出一种基于主成分分析的多域特征融合轴承故障诊断方法。采集轴承振动加速度信号,提取轴承时域新量纲一化特征、频域幅值谱特征和时频域经验模态分解特征共13维特征用于完整表征轴承状态;利用主成分分析方法对所提取特征融合与降维,降低诊断模型复杂度与数据分析难度;最后,选择合适的卷积神经网络进行分类,通过石化机组故障诊断实验平台进行验证。结果表明:多域融合特征相对于单域特征诊断效果更好,卷积神经网络分类模型相对于其他经典分类模型诊断准确率更高,融合诊断分类方法整体诊断准确率达到86%。 展开更多

关键词 轴承 特征融合 主成分分析方法 卷积神经网络 故障诊断

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大数据背景下船舶移动网络信息安全风险预测模型 被引量：2

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作者 唐瑞鹏 孙国玺 张锋 《舰船科学技术》 北大核心 2021年第20期163-165,共3页

为解决船舶移动网络风险识别响应速度较慢的问题,在大数据背景下,研究船舶移动网络信息安全风险预测模型。通过对网络信息安全风险数据信息特征挖掘和采样分析,筛查干扰信号的特征指标,快速识别异常信息并进行预警。实例测试结果表明,... 为解决船舶移动网络风险识别响应速度较慢的问题,在大数据背景下,研究船舶移动网络信息安全风险预测模型。通过对网络信息安全风险数据信息特征挖掘和采样分析,筛查干扰信号的特征指标,快速识别异常信息并进行预警。实例测试结果表明,在实际应用过程中,该模型的预测精度和响应速度较高,可有效提高船舶移动网络信息安全性,为船舶航行保驾护航。 展开更多

关键词 大数据 船舶 网络信息 信息安全 风险预测

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