针对差分进化算法在应对多模态复杂优化问题时面临种群多样性丧失和过早收敛的缺陷,提出了一种基于自扰动和极性维度交互的自适应差分进化算法(Adaptive Differential Evolution Based on Self-guided Perturbation and Extreme Dimensi...针对差分进化算法在应对多模态复杂优化问题时面临种群多样性丧失和过早收敛的缺陷,提出了一种基于自扰动和极性维度交互的自适应差分进化算法(Adaptive Differential Evolution Based on Self-guided Perturbation and Extreme Dimension Exchange,APE-DE)。首先,设计了一种自扰动补偿策略,通过个体的空间位置来引导其搜索方向,有效避免了算法易陷入局部最优的困境。然后,提出了一种极性维度交互策略,用于提升算法多样性,一旦种群被检测出停滞,将启动相应的增强方案。最后,提出了一种自适应参数控制策略,通过小波基函数和适应度分布偏差信息实时捕捉种群适应度的变化,并据此动态调整算法参数。为了验证APE-DE的性能,在被广泛使用的IEEE CEC2017数据集上进行了实验,以验证算法面对多模态及复杂测试环境下的性能。实验结果表明,与8种最先进的差分进化变体相比,APE-DE在收敛精度和收敛速度方面均展现出了显著的优势。此外,为了评估APE-DE在解决现实问题中的有效性,将所提算法应用于光伏模型的参数识别问题。展开更多
二维基于旋转不变技术信号参数估计(2D-estimating signal parameter via rotational invariance techniques,2D-ESPRIT)算法是估计几何绕射理论(geometric theory of diffraction,GTD)模型参数的一种经典算法,但在信噪比较低的条件下,2...二维基于旋转不变技术信号参数估计(2D-estimating signal parameter via rotational invariance techniques,2D-ESPRIT)算法是估计几何绕射理论(geometric theory of diffraction,GTD)模型参数的一种经典算法,但在信噪比较低的条件下,2D-ESPRIT算法的参数估计精度明显下降,噪声鲁棒性较差。针对这一问题,提出一种极化平方前后向平滑2D-ESPRIT(polarized-quadratic-forward-backward 2D-ESPRIT,PQ-FB-2D-ESPRIT)算法,有效地提高了算法的噪声鲁棒性与参数估计性能。改进算法利用目标散射回波数据的极化信息,并通过对协方差矩阵平方处理和前后向空间平滑处理,提高了算法的参数估计性能与数据利用率,同时达到了去相关的效果。仿真结果表明,提出的PQ-FB-2D-ESPRIT算法的参数估计性能及噪声鲁棒性要优于经典2D-ESPRIT算法、前后向平滑2D-ESPRIT(forward-backward 2D-ESPRIT,FB-2D-ESPRIT)算法及平方FB-2D-ESPRIT(quadraticFB-2D-ESPRIT,Q-FB-2D-ESPRIT)算法。基于不同算法估计得到的GTD模型参数对散射中心的定位精度进行比较,进一步验证了改进算法的优越性与有效性。展开更多
为解决日趋严重的工业控制系统(industrial control system,ICS)信息安全问题,提出一种针对工业控制网络的非参数累积和(cumulative sum,CUSUM)入侵检测方法.利用ICS输入决定输出的特性,建立ICS的数学模型预测系统的输出,一旦控制系统...为解决日趋严重的工业控制系统(industrial control system,ICS)信息安全问题,提出一种针对工业控制网络的非参数累积和(cumulative sum,CUSUM)入侵检测方法.利用ICS输入决定输出的特性,建立ICS的数学模型预测系统的输出,一旦控制系统的传感器遭受攻击,实际输出信号将发生改变.在每个时刻,计算工业控制模型的预测输出与传感器测量信号的差值,形成基于时间的统计序列,采用非参数CUSUM算法,实现在线检测入侵并报警.仿真检测实验证明,该方法具有良好的实时性和低误报率.选择适当的非参数CUSUM算法参数τ和β,该入侵检测方法不但能在攻击对控制系统造成实质伤害前检测出攻击,还对监测ICS中的误操作有一定帮助.展开更多
文摘针对差分进化算法在应对多模态复杂优化问题时面临种群多样性丧失和过早收敛的缺陷,提出了一种基于自扰动和极性维度交互的自适应差分进化算法(Adaptive Differential Evolution Based on Self-guided Perturbation and Extreme Dimension Exchange,APE-DE)。首先,设计了一种自扰动补偿策略,通过个体的空间位置来引导其搜索方向,有效避免了算法易陷入局部最优的困境。然后,提出了一种极性维度交互策略,用于提升算法多样性,一旦种群被检测出停滞,将启动相应的增强方案。最后,提出了一种自适应参数控制策略,通过小波基函数和适应度分布偏差信息实时捕捉种群适应度的变化,并据此动态调整算法参数。为了验证APE-DE的性能,在被广泛使用的IEEE CEC2017数据集上进行了实验,以验证算法面对多模态及复杂测试环境下的性能。实验结果表明,与8种最先进的差分进化变体相比,APE-DE在收敛精度和收敛速度方面均展现出了显著的优势。此外,为了评估APE-DE在解决现实问题中的有效性,将所提算法应用于光伏模型的参数识别问题。
文摘二维基于旋转不变技术信号参数估计(2D-estimating signal parameter via rotational invariance techniques,2D-ESPRIT)算法是估计几何绕射理论(geometric theory of diffraction,GTD)模型参数的一种经典算法,但在信噪比较低的条件下,2D-ESPRIT算法的参数估计精度明显下降,噪声鲁棒性较差。针对这一问题,提出一种极化平方前后向平滑2D-ESPRIT(polarized-quadratic-forward-backward 2D-ESPRIT,PQ-FB-2D-ESPRIT)算法,有效地提高了算法的噪声鲁棒性与参数估计性能。改进算法利用目标散射回波数据的极化信息,并通过对协方差矩阵平方处理和前后向空间平滑处理,提高了算法的参数估计性能与数据利用率,同时达到了去相关的效果。仿真结果表明,提出的PQ-FB-2D-ESPRIT算法的参数估计性能及噪声鲁棒性要优于经典2D-ESPRIT算法、前后向平滑2D-ESPRIT(forward-backward 2D-ESPRIT,FB-2D-ESPRIT)算法及平方FB-2D-ESPRIT(quadraticFB-2D-ESPRIT,Q-FB-2D-ESPRIT)算法。基于不同算法估计得到的GTD模型参数对散射中心的定位精度进行比较,进一步验证了改进算法的优越性与有效性。
文摘为解决日趋严重的工业控制系统(industrial control system,ICS)信息安全问题,提出一种针对工业控制网络的非参数累积和(cumulative sum,CUSUM)入侵检测方法.利用ICS输入决定输出的特性,建立ICS的数学模型预测系统的输出,一旦控制系统的传感器遭受攻击,实际输出信号将发生改变.在每个时刻,计算工业控制模型的预测输出与传感器测量信号的差值,形成基于时间的统计序列,采用非参数CUSUM算法,实现在线检测入侵并报警.仿真检测实验证明,该方法具有良好的实时性和低误报率.选择适当的非参数CUSUM算法参数τ和β,该入侵检测方法不但能在攻击对控制系统造成实质伤害前检测出攻击,还对监测ICS中的误操作有一定帮助.
