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1.
基于一维卷积神经网络的物联网终端非干扰身份识别方法
杨萌
吉首大学学报(自然科学版) 2024, 45 (
4
): 26-31. DOI:
10.13438/j.cnki.jdzk.2024.04.005
摘要
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针对物联网终端身份识别过程易受干扰的问题,设计了基于一维卷积神经网络的物联网终端非干扰身份识别方法.通过物联网终端内置的加速度传感器收集不同步态的加速度数据,并采用平滑与分窗处理进行预处理.利用步态数据融合模型分析用户在不同行为-位置组合下的数据,再利用随机森林模型预测物联网终端的位置与用户行为.将行为与位置数据融合,得到步态融合数据,再将融合数据输入至构建的一维卷积神经网络模型中,经过迭代训练后输出用户的身份识别结果.实验结果显示,基于一维卷积神经网络的物联网终端非干扰身份识别方法在合适的模型参数条件下能够准确识别物联网终端用户身份.
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2.
基于小波包变换和XGBoost的高压交流输电线路故障诊断
潘敏, 汪旭明, 孙龙飞, 雷可君, 杨喜
吉首大学学报(自然科学版) 2024, 45 (
4
): 32-40. DOI:
10.13438/j.cnki.jdzk.2024.04.006
摘要
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针对高压交流输电线路短路故障情况,将三相交流电流和电压信号进行小波包变换以提取故障特征,然后将提取到的特征输入XGBoost模型中进行故障诊断.结果表明,与传统故障检测方法相比,基于小波包变换和XGBoost的故障诊断方法不受故障类型影响,对10种高压交流输电线路故障的识别准确率高达99.6%,是一种准确、可靠的高压交流输电线路故障诊断方法.
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3.
汽车ABS模糊变结构控制设计
陈德政, 汪石农, 顾黄一
吉首大学学报(自然科学版) 2024, 45 (
4
): 41-49. DOI:
10.13438/j.cnki.jdzk.2024.04.007
摘要
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针对汽车制动过程中防抱死制动系统(ABS)存在的难以充分利用地面附着系数和高度非线性的问题,提出了一种基于路面识别的ABS模糊变结构控制策略。利用Burckhardt轮胎模型设计路面识别算法,并通过模糊变结构控制调节路面识别算法识别出的最优滑移率。仿真实验结果表明,路面识别算法响应速度快、准确率高;在跃变路面条件下,模糊变结构控制比变结构控制的制动时间减少7%,制动距离缩短6%,控制器输出的抖振幅度得到有效削弱.
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