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- LSSVM与HMM在航空发动机状态预测中的应用研究
- 作者： 崔建国 高波 蒋丽英 于明月 郑蔚 来源： 计算机工程 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 隐马尔科夫模型 状态预测 航空发动机 最小二乘支持向量机 小波包分解 振动信号 降噪
- 描述： 传统单一的状态预测方法难以精确预测航空发动机状态的缺陷,而最小二乘支持向量机(LSSVM)具有较强的非线性预测能力和泛化能力,可以有效地对信号进行非线性预测,隐马尔科夫模型(HMM)有利于处理连续
- LSSVM与HMM在航空发动机状态预测中的应用研究
- 作者： 崔建国 高波 蒋丽英 于明月 郑蔚 来源： 计算机工程 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 隐马尔科夫模型 状态预测 航空发动机 最小二乘支持向量机 小波包分解 振动信号 降噪
- 描述： 传统单一的状态预测方法难以精确预测航空发动机状态的缺陷,而最小二乘支持向量机(LSSVM)具有较强的非线性预测能力和泛化能力,可以有效地对信号进行非线性预测,隐马尔科夫模型(HMM)有利于处理连续
- 面向航空信息网络的控制器可靠性部署方法研究
- 作者： 高航航 王翔 赵尚弘 彭聪 来源： 计算机工程 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 粒子群算法 航空信息网络 软件定义网络 网络可靠性 控制器部署
- 描述： 在软件定义航空信息网络架构中，针对控制平面可扩展性问题提出一种多控制器部署方案，该方案包括集群域划分和域内部署控制器两个阶段。在集群域划分阶段，针对K-means算法初始聚心不稳定这一缺点，文中提出一种基于离散因子的改进K-means算法将航空信息网络划分为多个航空集群域；在域内部署阶段，以网络控制路径故障率最小为目标，采用一种离散粒子群优化算法对控制器进行部署，以此获得对网络的有效管控。仿真结果表明，本文所提方案在对航空信息网络合理划分的同时也保证了各控制器间的负载均衡，与其他部署方案相比，文中采用的离散粒子群优化算法能够有效地降低控制路径的故障率，为解决动态及大规模网络下的多控制器部署问题提供了一种新思路。
- 面向航空信息网络的控制器可靠性部署方法研究
- 作者： 高航航 王翔 赵尚弘 彭聪 来源： 计算机工程 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 粒子群算法 航空信息网络 软件定义网络 网络可靠性 控制器部署
- 描述： 在软件定义航空信息网络架构中，针对控制平面可扩展性问题提出一种多控制器部署方案，该方案包括集群域划分和域内部署控制器两个阶段。在集群域划分阶段，针对K-means算法初始聚心不稳定这一缺点，文中提出一种基于离散因子的改进K-means算法将航空信息网络划分为多个航空集群域；在域内部署阶段，以网络控制路径故障率最小为目标，采用一种离散粒子群优化算法对控制器进行部署，以此获得对网络的有效管控。仿真结果表明，本文所提方案在对航空信息网络合理划分的同时也保证了各控制器间的负载均衡，与其他部署方案相比，文中采用的离散粒子群优化算法能够有效地降低控制路径的故障率，为解决动态及大规模网络下的多控制器部署问题提供了一种新思路。