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J-GLOBAL ID：201702285998875275   整理番号：17A0102160

雑音環境におけるネットワーク異常信号検出手法の研究【JST・京大機械翻訳】

Network Anomaly Signal Detection Method Based on Gradient Adaptive Research

著者 (1件)： Feng Guojie (Shijiazhuang Tiedao University)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 33  号： 8  ページ： 407-410  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 雑音環境におけるネットワーク異常信号検出は,ネットワーク安全性の安定性を保証することができる。雑音が存在するとき,ネットワークは実際の異常信号特性と振動信号の周波数を非常に類似させることができ,従来の方法は雑音の妨害に対して安定した異常信号の特徴を抽出することができず,正確に信号特性を分類することができない。その結果,ネットワーク異常信号の検出結果に大きな偏差が存在する。勾配適応ネットワーク異常信号検出法を提案した。離散的ネットワーク信号の勾配情報を事前条件として適応雑音除去を行い、カオス位相空間再構築理論を融合し、雑音除去後の離散ネットワーク信号を再構築し、得られた再構築時系列ととネットワークアルゴリズムを結合し、ELMANネットワーク異常信号検出関数モデルを構築した。ネットワーク異常信号の観測値と実際の値の間の比較に基づいて,ネットワーク異常信号検出モデルを確立して,ネットワーク異常信号を正確に検出した。シミュレーション結果は,勾配自己適応ネットワーク異常信号検出法の検出精度が高いことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 位相空間 ,  *雑音 ,  検出法 ,  *ネットワーク ,  再構成 ,  信号特性 ,  雑音除去 ,  *信号検出 ,  カオス
準シソーラス用語： 検出精度 ,  自己適応 ,  ネットワークアルゴリズム ,  適応ネットワーク ,  振動信号 ,  *雑音環境 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Filter ,  Adaptive ,  abnormal signal detection

分類 (2件)： 波形,周波数,波長,位相の計測法・機器  (AD07040Y) ,  発振回路  (NC05020Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： 雑音環境 ,  信号検出 ,  手法 ,  研究