基于递归小波神经网络的敏感台区反窃电监测方法

当前敏感台区反窃电监测方法在面对连续监测状况时,监测数据中含有大量噪声数据和无用数据,导致对窃电行为的诊断依据不足,为解决该问题,提出基于递归小波神经网络的敏感台区反窃电监测方法.利用A/D采集电路和互感器采集用户用电数据,通过数据预处理剔除噪声数据和无用数据,同时使数据归一化.在此基础上,提取用电数据特征,并从电流、电压、功率因数、电量四个方面确定窃电行为判别指标,将数据与特征值输入至递归小波神经网络中,结合判别指标输出精准的窃电行为判别结果,实现敏感台区反窃电监测.实验结果表明,研究方法能够准确捕捉到功率因数的变化,窃电行为判别时间短,敏感台区反窃电监测效果更优.     

Storm流式计算框架反压机制研究

Storm集群提供了强大的实时处理能力,Storm上下游处理节点由于任务差异而导致数据流元组Tuple处理超时从而影响系统吞吐量及其性能。针对该问题,提出了一种能够灵活调节Topology中各环节数据负载的反压机制,该机制采用可变队列,并根据当前Tuple负载动态调整队列大小,以适应数据负载的动态变化,并提升系统吞吐量。实验结果表明,该反压机制能够避免反压过程中出现数据流的震荡,同时提高系统性能和稳定性。     

大数据安全与隐私保护

大数据(Big Data)是当前学术界和产业界的研究热点,正影响着人们日常生活方式、工作习惯及思考模式.但目前大数据在收集、存储和使用过程中面临着诸多安全风险,大数据所导致的隐私泄露为用户带来严重困扰,虚假数据将导致错误或无效的大数据分析结果.该文分析了实现大数据安全与隐私保护所面临的技术挑战,整理了若干关键技术及其最新进展.分析指出大数据在引入安全问题的同时,也是解决信息安全问题的有效手段.它为信息安全领域的发展带来了新的契机.     

基于Markov逻辑网的两阶段数据冲突解决方法

在数据集成中,如何准确地解决数据冲突是关系集成数据质量的关键问题.现有的方法主要针对单个属性进行冲突解决,由于没有区分不同属性的冲突程度,也没有考虑不同属性间冲突解决的相互影响,导致数据冲突解决的准确率不高.针对现有方法存在的不足,文中提出一种基于Markov逻辑网的两阶段数据冲突解决方法.该方法可以根据冲突程度对属性进行划分,并分两阶段进行处理:(1)在第1阶段,对于弱冲突属性,利用投票规则及事实之间相互印证等简单规则进行冲突解决;(2)在第2阶段,利用了第1阶段冲突解决的结果,在规则中加入数据源与事实之间的相互影响规则、数据源之间相互依赖规则及弱冲突属性对强冲突属性影响规则,对强冲突属性进行冲突解决.通过在大量真实数据上的实验结果证明,该方法能够有效地解决集成数据的冲突问题,具有较高的准确率.     

基于数据预处理的专家反评估方法

科技评价活动中往往存在不可靠的评审数据,直接用这些数据反评估专家的水平可能会导致误差甚至得出错误的结果。为解决该问题,根据不可靠数据只会分布于评审数据两端的特点,使用格鲁布斯测试法检测评审数据中的异常点,采用欧氏距离作为评估指标,再结合累计数、命中率、成功率等指标,确定专家的评审水平。实验结果证明,该方法得到的评估值更可靠。     

无线传感器网络中一种分布式安全存储方案

对无线传感器网络的数据存储进行分析和研究,提出了一种以数据为中心的无线传感器网络中的分布式数据存储方案.该方案可有效解决集中式数据存储方案造成的中心节点的高负荷瓶颈问题,同时也避免了由于中心节点失效导致的数据丢失或泄漏问题.相对于现有的分布式数据存储方案,该方案运用Reed Solomon Code对数据进行加密,并且...     

分类数据选择录入效率高

在Excel中用选单录入效率很高,但选单过长的话又会引起效率降低。本文介绍两种解决Excel中超长选单录入问题的方案。用Excel采集数据,在遇到某列中要采集几个固定的数据时,我们通常会设置该列数据的有效性,然后利用下拉菜单来选择并采集这些数据。但问题又来了,如果可供的选项过多会导致列表下拉过长,选择时会很不方便,反     

隐私保护的基于图卷积神经网络的攻击溯源方法

APT(advanced persistent threat)攻击潜伏时间长,目的性强,会通过变种木马、勒索病毒、组建僵尸网络等手段从内部瓦解企业安全堡垒.但现有攻击溯源方法都只针对单一日志或流量数据,这导致了无法追溯多阶段攻击的完整过程.并且因为日志条目间关系复杂,日志关系图中会产生严重的状态爆炸问题,导致难以对攻击进行准确的分类识别.同时,在利用日志及流量数据进行攻击溯源过程中,很少考虑到数据隐私保护问题.为解决这些问题,提出了一种具有隐私保护的基于图卷积神经网络的攻击溯源方法.通过监督学习解决了因多日志关系连接导致的状态爆炸,对Louvain社区发现算法进行优化从而提高了检测速度及准确性,利用图卷积神经网络对攻击进行有效的分类,并结合属性基加密实现了日志数据的隐私保护.通过复现4种APT攻击测试方法来检测速度和效率.实验结果表明:该方法的检测时间最多可有90%的缩减,攻击溯源准确率可达92%.     

统一时空电网数据模型与访问技术

在电网的地理信息系统发展过程中,存在着多种不同的文件或空间数据库格式,也产生了大量的电网时空数据.为解决数据集中或各个系统间数据交互时,面临的异构数据问题以及时空数据应用问题,特提出统一时空电网数据模型与访问技术.本文从实际应用出发,利用元数据思想及软件插件模式,从数据及访问层面解决了异构数据和时态数据的使用.通过应用证明,采用统一空间数据模型与访问技术方式,能够有效地减少数据准备、系统开发的工作量,并且可以整合利用不同数据源各自的优点.     

一种均衡能量的无线传感器网络分布式数据存储方法

以数据为中心的存储方法(DCS)是为了解决无线传感器网络的能量问题而提出的一类分布式数据存储方法.这类方法的设计过程中必须解决由于大量数据同时向某个存储节点传输而导致的节点负担过重的问题(热点效应).目前在DCS方法中提出的热点效应解决方案大多导致了查询所耗费能量的增加.对此提出了一种均衡能量的以数据为中心的存储方法(PBDCS).该方法不仅可以有效地缓解热点效应,而且可以更好地达到节省能量和提高查询速度的目标.分析和实验结果表明,该方法可以有效地在传感器网络环境中运行,并且比同类方法在查询时消耗的能量减少了40%以上,查询速度增加了30%以上.     

对等数据管理系统中模式映射的备份机制

针对对等数据管理系统中节点因自治性而动态离开和返回网络造成模式映射路径频繁断裂的问题,提出一种基于模式映射备份机制的离开节点绕过方法,向下游节点提供以树状结构组织的上游映射信息。当映射路径中有节点离开时,其下游节点的查询以此映射信息和备份的上游映射,绕过离开节点。仿真和分析的结果表明,映射备份机制的引入提高了查询的可达性,从而可以从更多的局部数据库中获得返回结果。     

环境温度对集成微沟道温差空气流量传感器的影响及其补偿

研究了环境温度对集成微沟道热式空气流量传感器的影响,并提出了相应的环境温度补偿方案,能显著减小测试误差.这种传感器的测试原理是通过加热电阻的上下游温度差来反映空气流速,不同的环境温度,该上下游温度差也不同,从而导致测试结果出现偏差.随着环境温度的增加,上下游温差变小,输出电压也减小,但可测试范围增加.同时,文中提出的一...     

基于背压路由算法的离港飞机滑行路径优化

针对现有优化算法仅从最短路径或最小滑行时间的角度出发,忽略了航空公司满意度和滑行道负载率对滑行道调度影响的问题,提出了基于背压路由的离港滑行路径优化算法．算法首先将离港滑行路径优化问题等价转化为网络拓扑结构中的路由搜索问题,然后利用背压路由算法求解具有最大航空满意度和最小滑行道负载率的滑行路径．对国内某枢纽机场实际运行数据的仿真结果表明,运用该算法获得的滑行路径在保证跑道及滑行道效用的同时,能够有效减少飞机滑行时间,改善机场拥塞问题,缓解机场容量与需求的矛盾,提高机场运行效率,为离港航班滑行路径优化提供了新的研究思路．     

基于压缩感知的拥塞控制机制

针对无线传感网络(WSN)的拥塞问题,提出一种压缩感知与速率控制相结合的拥塞缓解方法。针对局部拥塞,通过开环逐条反压机制调整上游节点的发送速率,从而快速缓解局部拥塞;针对全局拥塞,各节点采用压缩感知的方法采集数据,减小采集信息的冗余,从而缓解全局性拥塞。拥塞缓解后,节点正常采样,以此来保证数据的真实度。仿真结果表明,该方法对WSN的拥塞具有较好的控制效果。     

基于拉格朗日松弛算法的分布式供应链优化

为解决分布环境下的无协调中心的供应链生产计划的协调问题，提出了一种基于拉格朗目松弛算法的折扣价格协调优化策略。针对企业计划只能基于本地信息的特点，利用拉格朗日松弛算法将企业之间的物料耦合约束松弛掉，从而把整个供应链计划问题分解为多个可利用本地信息求解的企业生产计划子问题。通过上下游企业之间对折扣价格（拉格朗目算子）的异步更新，可以逐步获取整个供应链生产计划的优化解，从而实现分布环境下的供应链生产计划的异步协调。仿真实验证明了该方案的可行性。     

基于人工免疫分类器的高速公路事件检测

采用一种有限资源人工免疫分类器研究高速公路事件检测问题.阐述了人工免疫识别系统(AIRS)的算法,然后分析了高速公路事件对交通流的影响,并选取多个时刻的上游流量、上游占有率和下游流量、下游占有率作为AIRS的输入量,最后用高速公路管理部门提供的样本数据进行了仿真实验.实验结果表明,人工免疫分类器具有很快的学习速度和较高的分类精度,它为高速公路事件检测提供了一种切实可行的新途径.     

可编程序调节器在密闭输油过程中的应用

在密闭输油过程中,上、下游泵站之间的压力调节至关重要。具体介绍了以ＫＭＭ型可编程序调节器为主的压力调节系统能很好地解决这一问题,确保输油生产的安全运行。     

基于覆盖与连通的WSN节点调度算法

在维护区域覆盖和网络连通性的前提下,提出了一种基于最小跳数的分布式节点调度算法（MBNS）。距网关最小跳数相等的节点形成以网关为中心的最小跳数环,将网络划分为环状层次拓扑结构;每个节点根据其上行和下行节点维护了一条到网关节点的最短跳数路径,解决数据路由的同时有效降低了数据发送延迟。理论分析和仿真实验表明,MBNS能有效减少工作节点个数,降低数据发送延迟和延长网络寿命等。     

基于拉格朗日松弛的供应链合作生产计划模型研究

为解决供应链生产计划协调问题,通过市场价格和中间库存因素使供应链上下游企业结合成一个整体,建立一种供应链上下游一体化计划模型,从整体考虑供应链合作计划问题．为获取问题的可行解,采用拉格朗日松弛技术进行优化,为供应链上下游企业在信息共享条件下实现“多赢”目标,提供了理论依据．仿真结果验证了模型和算法的有效性．     

多维数据的完整性验证方法

为解决在边缘计算环境下多维数据的完整性验证问题,提出一种基于数据间邻居关系的完整性验证方法。该方法通过寻找数据项在多维空间各个象限的最佳近邻建立数据项间的邻居关系。经过加密的数据项和其邻居关系能够保证结果集的数据完整性。实验证明了该方法在多维数据完整性应用中的有效性。