简介:Tri—Training是半监督协同训练的代表性算法之一,它运用统计技术标记置信度,并结合噪音学习理论进行无标记样本分类。当扩充样本训练集不满足噪音学习理论时,会进行随机采样,针对传统Tri-Training算法随机选取基础分类器的扩充训练样本集会引入噪声这一缺陷,通过更改扩充样本训练集选取方式,剔除可能提高分类误差的样本。在健康大数据集上进行一系列验证试验,实验结果表明,改进的算法优于原始算法,降低分类错误率。
简介:为了使GPS单点定位的精度有所提高,本人通过编程的方式优化了电离层改正的双频伪距改正法和Klobuchar模型,并分别将这两种算法加入到伪距单点定位程序中,通过定位结果分析发现Klobuchar模型优于双频伪距改正法的改正效果,Klobuchar模型对改善电离层误差效果更加明显。
简介:电动太阳风帆(简称电动帆)是一种利用太阳风动能冲力飞行的新兴无质损飞行器.针对电动帆传统推力模型中忽略了姿态对推力幅值影响的问题,本文推导得出了一种解析形式的改进推力模型,并与最新的多项式拟合改进推力模型进行了对比.对比结果显示两种改进推力模型数值结果很接近,但本文的解析改进推力模型形式更简单.为了重新评估电动帆在深空探测中的性能,以地球至火星的飞行任务为算例,分别采用传统推力模型和解析改进推力模型进行了电动帆轨迹优化仿真.仿真结果显示,在相同特征加速度情况下,采用改进解析推力模型完成任务所需时间,大于采用传统推力模型所用时间.上述现象的原因在于传统推力模型中忽略了姿态改变对推力加速度大小的影响,并高估了电动帆所能产生的最大推进角.
简介:于复杂的数据库进行快速调度,不仅需要多服务器合作,同时也可能涉及多个数据库之间的数据筛选与查找,而问题的难点在于,不同的数据库在计算机语句设置方面也是不同的,这就意味着查询和筛选的规则以及具体的语言逻辑存在着差异性,这种差异也会影响数据有效调度的效率。基于以上问题,笔者提出一种新的数据库调度方法,其主要基于数据相互混沌的特征,实现复杂数据库的调度。通过并行数据调度技术与混沌优先级因子两种方式的有机结合投入到具体的寻优调度计算中,不仅能够快速将混沌特征进行获取,同时能够结合时间序列计算出具体的数据节点的任务量,最终建立优化模型。结果表明,这一改进模型对于复杂数据库的数据调度有一定的积极作用。
简介:在网络安全态势评估方法中,基于隐Markov模型的评估方法能较准确的反映网络安全状态的变化。但模型建立过程中,观测序列与转移矩阵难以科学地赋值,直接影响模型的准确性和有效性。针对上述挑战,本文提出了连续状态隐Markov模型的网络安全态势评估方法,首先,将安全状态空间划分为若干个有序状态,新获得的报警信息最优化的匹配已划分的有序状态作为观测序列;其次,基于划分的有序状态,将网络安全下一时间间隔可能处于的连续状态作为状态空间建立状态转移矩阵,从而有效降低转移矩阵维度,减少计算量的同时也更加突出地反映了网络的状态变化。最后,通过仿真实验分析,本文提出的模型建立方法更加合理地反映网络安全态势变化。