一种基于边缘样本密度度量的最近邻异常检测方法

    公开(公告)号:CN109460791A

    公开(公告)日:2019-03-12

    申请号:CN201811351192.5

    申请日:2018-11-14

    Abstract: 本发明实施例提出了一种基于边缘样本密度度量的最近邻异常检测方法,包括:多次随机采样获得正常样本的多个子训练集,结合欧氏距离计算子集中各点距其最近点的距离,以该距离为半径构建区域,将不属于任何区域的测试点作为全局异常;对非全局异常的测试点,找到其最近训练点及该训练点的最近训练点,将两点所在区域半径的比值作为该测试点异常的全局度量值;将测试点到其最近训练点区域边缘的最近距离与该区域半径的比值作为该点异常的局部度量值,结合两次度量值得到测试点的隔离分数,将多个子集中隔离分数的平均值作为异常分数。本发明实施例提供的技术方案,充分考虑了边缘样本的分布特征,能有效解决边缘样本邻近区域内局部异常检测问题。

    一种基于改进粒子群算法的欠驱动机械臂关节角寻优方法

    公开(公告)号:CN109262612A

    公开(公告)日:2019-01-25

    申请号:CN201811172573.7

    申请日:2018-10-09

    Abstract: 本发明实施例公开了一种基于改进粒子群算法的欠驱动机械臂关节角寻优方法。包括:建立平面三自由度被动-主动-主动型(PAA型)欠驱动机械臂动力学模型;然后,针对具有非完整约束特性的欠驱动机械臂动力学模型,利用反演控制思想,将其降阶为两个被动-主动型(PA型)子系统,并明确关节角与机械臂末端位置之间关系;最后,以欠驱动机械臂末端位置与目标位置差值为目标函数,基于粒子群算法的寻优原理,引入模拟退火的Metropolis接受准则和人工鱼群算法的拥挤度因子,求解到达目标位置所对应的最优关节角。根据本发明实施例所提出的技术方案,在欠驱动机械臂位置控制时,可以降低寻优算法陷入局部最优的概率并提高求解精度。

    一种基于模型自适应选择的多分类模型融合方法

    公开(公告)号:CN109086825A

    公开(公告)日:2018-12-25

    申请号:CN201810876135.2

    申请日:2018-08-03

    Abstract: 本发明实施例提出了一种基于模型自适应选择的多分类模型融合方法,包括:分别计算基分类模型对每一类样本的分类准确率,对结果输出为概率值的分类模型,取其分类结果的Top-N分类标签集;根据各基分类模型对每类样本的分类准确率最大值,设置各类样本的动态准确率阈值,并对各数据集样本设置分类结果融合标记;根据样本的融合标记,对每一个样本自适应选择参与融合的基分类模型,结合基分类模型的Top-N分类标签集,实现基分类模型融合。本发明实施例提供的技术方案,可以将结果输出形式分别为概率值和样本所属类标签的两个基分类模型进行有效融合,能针对每一个数据样本实现基分类模型的自适应选择,提高融合之后分类模型的准确率。

    一种改进和声搜索优化的小波神经网络短期电力负荷预测方法

    公开(公告)号:CN108985523A

    公开(公告)日:2018-12-11

    申请号:CN201810875913.6

    申请日:2018-08-03

    Abstract: 本发明实施例提供了一种改进和声搜索优化的小波神经网络短期电力负荷预测方法,包括:对历史负荷样本数据进行预处理;采用递归特征消除方法对滞后历史负荷数据进行特征选择,确定小波神经网络的输入;通过线性递减规则将差分进化算法的两种更新策略引入到和声搜索算法的更新过程,并利用锦标赛选择策略选择出变异算子中的和声;构建小波神经网络,利用改进后的和声搜索算法选出小波神经网络的最优初始权重;利用小波神经网络进行短期电力负荷预测。根据本发明实施例提供的技术方案,可以提高短期电力负荷预测的准确率。

    一种基于分段排序及标准差调整因子的云计算任务调度方法

    公开(公告)号:CN107357652A

    公开(公告)日:2017-11-17

    申请号:CN201710458109.3

    申请日:2017-06-16

    Abstract: 本发明实施例提供了一种基于分段排序及标准差调整因子的云计算任务调度方法,包括:基于任务的独立性和异构的硬件计算节点,建立任务调度数学模型,确定预期执行矩阵ETC;利用动态规划的多阶段决策组合优化方法,计算各个任务的平均预期执行时间,并以此为依据将任务进行分段,使长时间执行的任务可以优先执行,缩短执行时间;在各个分段中,计算每个任务在各个计算节点下运行时间的标准差,然后根据其大小,将标准差大的任务优先调度到最短完成时间的计算节点上,从而减少任务等待时间。根据本发明实施例提供的技术方案,可以实现提高任务调度的效率,缩短时间跨度,确保负载均衡。

    分组N叉跟踪树型RFID防碰撞算法

    公开(公告)号:CN104200246B

    公开(公告)日:2017-10-17

    申请号:CN201410397119.7

    申请日:2014-08-13

    Abstract: 本发明涉及一种分组N叉跟踪树型RFID防碰撞算法(CBGN),可有效解决RFID系统中由于标签多路访问共享无线信道而导致的传输时延。首先,利用极大似然算法(MLE)估算应用场景下标签数量。其次,根据标签ID对应用环境下的标签集进行分组,有效降低了质询树深度并规避了树型算法初始碰撞概率大的问题,CBGN算法将标签集分布于多个子树上(每个分组对应一个子树)。最后,对子树的识别利用N叉分割以构建N叉树,N叉分割进一步降低了子树深度使其碰撞概率降低。因此,CBGN算法采用分组和N叉分割相结合的策略极大消除了空闲时隙,并降低了标签集碰撞概率进而提高了系统整体识别效率。本发明给出了在不同分叉情况下的最优分组系数使得CBGN算法的识别效率达到最优。

    一种基于Present算法的轻量级RFID安全认证方法

    公开(公告)号:CN107171811A

    公开(公告)日:2017-09-15

    申请号:CN201710579860.9

    申请日:2017-07-17

    Abstract: 本发明实施例提供了一种基于Present算法的轻量级RFID安全认证方法,包括:通过后端数据库与标签之间共享新旧密钥及秘密信息,实现标签与数据库之间身份的相互验证,采用双向随机数作为协议执行过程中的新鲜量,并进行加密计算,标签端对数据库的认证信息由数据库端产生随机数进行加密,数据库端对标签的认证信息由标签端产生的随机数进行加密,在每次验证过程中通过执行Present加密算法来验证双方身份。该方法具有良好的安全与隐私保护特性,能够很好的抵抗来自RFID系统外的各类攻击,同时也可保护内容隐私、位置隐私、前后向安全及抵抗重放攻击、窃听攻击等攻击。

    一种基于粒子群算法的冗余度空间机械臂关节力矩优化方法

    公开(公告)号:CN105159096B

    公开(公告)日:2017-08-29

    申请号:CN201510653873.7

    申请日:2015-10-10

    Abstract: 本发明实施例提出了一种基于粒子群算法的冗余度空间机械臂关节力矩优化方法,包括:将空间机械臂操作空间点到点的转移任务从笛卡尔空间转换至关节空间,利用七次多项式插值法对空间机械臂关节变量进行参数化处理,获得粒子群算法的优化控制参数;将空间机械臂各关节力矩均值和最小作为该算法求解的目标函数;依据所述优化控制参数以及所述目标函数,利用粒子群算法的寻优原理对空间机械臂运行轨迹进行优化求解,得出空间机械臂的运行路径;该路径即可使得空间机械臂关节力矩均值和最小。根据本发明实施例提供的技术方案,在满足任务约束条件下执行操作空间中点到点转移任务时,依照上述规划路径运行可以使得空间机械臂各关节力矩得以优化。

    一种关节伺服系统参数辨识和控制参数在线优化方法

    公开(公告)号:CN104391497B

    公开(公告)日:2017-08-29

    申请号:CN201410403785.7

    申请日:2014-08-15

    Abstract: 本发明提供了一种关节伺服系统参数辨识和控制参数在线优化方法,该方法包括:在未知负载转矩的情况下,基于离散模型参考自适应算法在线同时辨识负载转动惯量和阻尼系数,根据辨识出的负载转动惯量在线优化速度控制器参数,根据本发明实施例提供的技术方案,以在线同时辨识转动惯量和阻尼系数,并根据辨识结果优化速度控制器参数,提高速度的动态响应性能。

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