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关键词： 机器学习算法   存储硬盘   寿命预测   应用  

摘要： 在存储硬盘研究中,由于数据规模的增大,对硬盘的使用寿命进行了研究。针对目前的研究现状,提出了一种基于数据的硬盘寿命预报模型。然而,通过对海量数据的学习与分析,机器学习方法能够更加准确地对硬盘的使用寿命进行准确的预测。将机器学习方法用于存储硬盘的使用,可以将其划分为有指导的和非指导的。在有指导的情况下,有指导的学习方法是通过对已有标签的样本进行训练,以达到对硬盘驱动器生命周期的预测。利用非指导的方法,通过对多个硬盘进行分类与识别,找出各硬盘间的特性与变化,进而实现对硬盘使用寿命的准确估计。

关键词： 改进因子加权   校园   网络   态势感知   安全  

摘要： 针对现有感知方法安全态势不稳定、感知时限错失率高的问题,文章提出了一种基于改进因子加权算法的校园网络安全态势感知方法。该方法首先关联设备中的漏洞与脆弱攻击点,以不同攻击路径获取的攻击行为作为安全态势因子,反映网络真实安全状况;然后运用改进因子加权算法对这些因子进行加权处理,以获得更全面的网络安全态势结果;最后对漏洞状态进行转化分析,建立校园网络安全态势判断模型,将转化后的指标输入该模型,以此完成安全态势感知。实验结果表明,应用该方法获取的态势值与实际态势值趋势相符,证明应用所提方法可准确反映网络安全状况,且其错失率较低、稳定性较好,应用效果较好。

关键词： 路径规划   RRT*算法   自适应目标偏置   动态采样域   APF新节点生成  

摘要： 目的针对RRT*算法(Rapid-exploration RandomTree*)在机械臂避障路径规划中存在的搜索效率低、采样点质量差,算法整体效率低、收敛较慢等缺点,提出一种自适应偏置-步长-采样域策略及融合人工势场法的ABSS-ARRT*算法(Adaptive Bias-step-Sampling Domain and Improved Artificial Potential Field RRT*)。方法在RRT*算法中融入自适应目标偏置采样策略和动态采样域策略,提出一种融合人工势场法(Artificial PotentialField,APF)思想的改进新节点生成策略,引入引力和斥力权重系数,同时采用自适应步长策略,使算法的性能得到提升。结果通过二维和三维地图中的验证,相较于RRT算法和RRT*算法,ABSS-ARRT*算法在平均迭代次数、收敛时间、路径节点数量、路径总长度及平均成功率均表现出优越性,其中二维地图中路径长度分别缩短了21.8%和3.23%,平均迭代时间分别下降了35.6%和52.0%,三维地图中路径长度分别缩短了28.9%和19.5%,平均迭代时间分别下降了75.9%和72.5%,同时在MATLAB中对改进的RRT*算法在机械臂上进行可行性验证。结论所提出的ABSS-ARRT*算法能够在复杂静态环境中为机械臂快速智能地规划出一条无碰撞高质量路径,验证了该算法的优越性和可行性。

关键词： 低照度EBCMOS   图像降噪   FPGA   中值滤波   高斯滤波  

摘要： 针对器件研发过程中因材料和工艺技术等不完善导致夜视图像中存在复杂噪声的问题,以及对比传统图像处理的软件平台算法的实时性低、成本高等特性,分析了中国科学院西安光机所自主研发的低照度EBCMOS成像特点,并基于现Xilinx-FPGA设计了一种多阶段脉冲噪声抑制和边缘增强算法,专门针对EBCMOS在低照度条件下采集的图像中存在泊松噪声、椒盐噪声和散粒噪声等混合噪声等问题。实验结果表明,所提算法相比于中值滤波和高斯滤波峰值信噪比分别提高了11.37%和26.64%。与基于高端处理器软件平台相比,该算法处理一帧图像的速度提升了约20倍,可降低成本和实现实时有效处理夜视噪声图像的目的,还可以为实现穿戴夜视设备的集成化和轻量化提供技术支撑。

关键词： 粒子群优化算法   串并混联串并联机构   串并联机构优化   动态性能  

摘要： 本文将串并混联结构引入进了坐标测量机设计中,对现有应用广泛的PD-CMM结构坐标测量机进行了改进,并借助粒子群优化算法对现有串并混联坐标测量机参数进行优化。根据验证结果,与传统PD-CMM结构相比,串并混联串并联机构测量机在末端负载、操作空间、动态性能、积累误差、定位精度等方面效果更佳。该种新颖的优化方式,为新型坐标测量机设计开发提供新的视角。

关键词： 承运日盈余   机器学习   特征工程   回归预测   大数据  

摘要： 针对承运制清算对铁路局集团公司货物运输(简称:货运)收入及营业收入的影响,为贯彻落实“以承运盈余目标为导向”的货运经营理念,实现货运经营效益最大化,文章运用多种机器学习回归算法,针对每项货运承运费用分别构建预测模型,并根据不同算法模型在测试集上的多项评估指标的表现,选定一种最佳模型,进行货运承运运费和承运对外付费每日按票预测,从而提前掌握每日承运盈余结果。研究表明,极端森林回归(ETR,Extra Trees Regressor)算法多项评估指标均表现最好,运用其构建的模型可更为精准地实现货运承运日盈余预测。截至2024年4月,该预测模型共完成约1033万张货票相关承运费用的预测,整体预测误差率在1.7%以下,充分发挥了数据要素价值,为货运效益分析及经营决策等提供数据支撑。

关键词： 2型糖尿病   中西医特征   中医证型   关联规则   真实世界研究  

摘要： 目的/意义分析2型糖尿病患者中西医特征间的多维交互关系及其对中医辨证的影响。方法/过程基于真实世界电子病历数据,改进传统关联规则算法,增加尊重度指标,筛选重要的中医证型作为因变量进入logistic回归算法,分析中西医临床指标与中医证型的关联。结果/结论基于688例患者得到关联规则112条,其中包含中医证型的有12条。中土壅滞证与超重/肥胖的关联规则尊重度最大,且超重/肥胖患者的中土壅滞证患病率更高。中土壅滞证、合并周围神经病变、合并高血压与超重/肥胖的关联性较强。合并糖尿病肾病患者出现气阴两虚证的可能性更大。

关键词： 数据资源   多维信息   军事数据   闭环管理   潜在价值   方法路径   精细化   建设与管理  

摘要： 当前,数据正全面融入军事领域,成为军事建设与管理的核心要素、战争制胜的重要资源。军事指挥员要努力探索构建军事数据管理体系的方法路径,深入挖掘和充分释放数据资源的潜在价值,深入融合军事数据资源,整合多维信息平台,进一步实现数据资源全流程精细化闭环管理,为推动国防和军队建设高质量发展提供坚实保障支撑。

关键词： 多目标跟踪   RCS   贝叶斯估计   随机有限集   PHD滤波   TPHD滤波  

摘要： 针对密集目标场景下的多目标跟踪算法易出现航迹混批的问题,考虑引入RCS信息辅助跟踪,提出了一种基于Gamma分布的贝叶斯RCS估计的多目标跟踪算法。首先,提出目标RCS状态及量测滤波过程,使用非平稳自回归Gamma过程对状态动力学进行建模,在时间更新中实现贝叶斯RCS估计。然后,在PHD滤波器中引入贝叶斯RCS估计,提出了PHDwRCS滤波器,实现对密集目标的跟踪。针对PHD类滤波器无法实时形成航迹、跟踪精度较低的问题,在TPHD滤波器中引入RCS估计,提出了TPHDwRCS滤波器,实现了对密集目标的有效航迹跟踪。通过计算机仿真实验表明,所提算法能够有效实现贝叶斯RCS估计,引入RCS信息后的PHDwRCS滤波器和TPHDwRCS滤波器能够实现对密集目标的精确跟踪,基于GOSPA度量的定量误差性能得到提升,一定程度上缓解了航迹混批问题。

关键词： 最快出行   路径规划   出行时间   Dijkstra算法   驾驶体验  

摘要： 为了规避交通信号灯等待时间,基于V2X获取交通路网、实时路况及交通信号灯信息,综合考虑交通信号灯不同转向的等待时间差异,提出一种新型最快出行路径规划算法。该算法解决了交通信号灯不同转向等待时间差异对路径规划影响的问题,真正做到最短时间出行。在10000次道路行驶模拟实验中,与仅考虑驾驶时间(出行时间=驾驶时间+等待时间)的传统最快路径规划算法相比,本算法出行时间平均减少19.2%,等待时间平均减少62.4%,对节省公众出行时间、优化驾驶体验、降低交通交叉口事故率有重要意义。