国家自然科学基金(61001023) 作品数:4 被引量:7 H指数:2 相关作者: 郭阳明 王国庆 翟正军 王恒 赵宁社 更多>> 相关机构: 西北工业大学 中国航空无线电电子研究所 西安应用光学研究所 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 中国航空科学基金 国家重点基础研究发展计划 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 更多>>
云存储下基于代数签名的数据持有性检查方法 被引量:1 2013年 在远程数据持有性验证的基础上应用代数签名技术,提出了适用于云存储的数据完整性检查方案.引入前向纠错码,能够在少量数据丢失的情况下复原数据以提高数据的完整性.检查者在检查过程中并不需要持有原始数据,这将极大地降低通讯开销,同时,云用户的存储开销也限制在字节级.实验结果表明:所提方法是安全可证明的;系统的性能瓶颈是由磁盘速率决定的. 焦文喆 王国庆 翟正军 郭阳明 叶晓雪关键词:前向纠错码 一种面向需求的综合化系统健康度量方法 被引量:4 2011年 研究航空电子综合化系统中的预兆与健康管理问题,定义综合化系统的物理健康与逻辑健康,描述综合化系统的需求和资源,运用系统工程分析法,将应用层面的任务需求与物理层面的资源有效性相结合,提出一种面向需求的资源平台健康度量算法。给出综合化系统的资源重构模型,并论述关于综合化系统健康决策中的健康分级与系统重构问题。 赵宁社 王国庆 王恒基于灰色区间的神经网络在复杂系统故障诊断中的应用 被引量:2 2014年 复杂系统变压器的油中溶解气体分析是变压器绝缘寿命估计和绝缘故障诊断的重要依据,针对传统BP算法收敛速度慢,学习效率低等缺点,运用灰色系统理论,通过缩小神经网络输入样本的灰色区间,避免输入样本矢量的无限制增长,提高了神经网络学习性能,加快了网络的收敛速度;在此基础上,提出了一种基于灰色区间神经网络的变压器故障诊断模型;实例诊断结果表明,该模型能够快速找出故障类型而且能确定故障部位,具有很高的故障诊断率,并且大大提高了收敛速度,验证了其有效性。 牛伟 成娟 毛宁 郭阳明关键词:神经网络 故障诊断 变压器 基于回声状态网络和主元分析的混沌时间序列预测模型 2010年 回声状态网络(Echo State Network,ESN)能够极好地逼近非线性系统,在非线性混沌时间序列的预测中取得了良好的效果。但是,由于ESN的训练和预测过程是1个高维权值矩阵的运算过程,往往不能获得更好的预测速度。文章提出了一种基于主元分析与回声状态网络相融合的非线性混沌时间序列预测模型。该模型通过主元分析降低输入向量的维数,以减小ESN输入权值矩阵的规模,降低运算的复杂度,从而达到减小ESN训练时间、提高预测速度的目的。利用仿真数据对ESN和文中模型进行了精度和预测时间对比实验,表明该模型是一种有效模型。 郭阳明 孙姜燕 付琳娟 翟正军关键词:主元分析 回声状态网络 混沌时间序列