网络性能评估中客观权重确定方法比较

针对目前网络性能评估中多元指标之间权重难以客观确定的问题,将标准差法、离差最大化法、熵权法以及它们的改进算法应用于客观权重确定,使客观权重确定方法的选择更加全面完备.改进算法引入指标间冲突性概念,考虑指标间相关性对客观权重确定的影响.以VOIP网络为例,采用仿真方法获取权重计算样本,为了选取更加客观的权重确定方法,将六种权重计算方法进行了比较.测试结果表明,基于指标相关性的指标权重确定方法(CRITIC)计算出的权重具有较强客观性.     

ZigBee网络性能指标客观赋权方法研究

针对ZigBee网络性能评价中多元指标权重确定容易存在的人为性, 以及指标间不可能完全独立的特点, 将熵权法、变异系数法应用于客观权重决策中, 并引入指标间相关性对算法进行改进, 建立基于指标间相关性的多评价指标权重决策分析模型。在仿真实验中, 通过改变节点规模获取网络性能指标数据样本。对比分析表明, 客观赋权方法可以避免易存在的人为性, 引入指标间相关性后, 弱化了异常值带来的影响, 使评价结果更为准确合理。     

基于注意力机制和LSTM的电力通信设备状态预测

随着电力通信网络的快速增长,网络中通信设备的在线状态预测对于提升运维可靠性具有重要意义。在实际场景中,设备工作数据来源复杂,往往存在数据维度高、特征稀疏且模式重复等问题,导致传统的预测方法性能非常受限。本文提出一种基于注意力机制和LSTM（长短时记忆）模块的设备状态预测模型。模型训练分2阶段进行,保证注意力机制能够通过端到端学习对原始特征进行充分降维并提取出最相关的信息进行状态预测。基于电力通信网络真实运维数据进行一系列验证实验,结果表明所提方法在设备状态预测问题中的有效性。     

基于胶囊网络的异常多分类模型

国网公司日益庞大的服务器集群产生的大量生产运行数据,以及实时分析各类设备、系统产生的海量监控数据成为电力IT运维工作的新挑战。异常检测技术作为智能电网信息运维工作的关键技术,可以有效检测运维故障并及时告警,避免损坏敏感设备。目前一些传统异常检测方法检测的异常种类少且精度低,导致故障发现不及时。为了应对这一挑战,提出了基于胶囊网络的多维时间序列异常多分类模型NNCapsNet。首先,应用无监督算法结合专家知识对电网营销业务应用服务器性能监控数据进行预处理和标注。其次,引入胶囊网络进行分类和异常检测。五折交叉验证的实验结果表明,NNCapsNet在包含15类异常的数据集上实现了91.21%的平均分类准确度。还在包含2万条监控数据的数据集上与4个基准模型进行了对比,NNCapsNet在关键评估指标上均取得了较好的结果。     

基于CenterNet的一次设备异常检测方法

目前电网一次设备存在线路长、覆盖广的特点,传统的人工运维方式不仅工作压力大,且难以及时发现故障隐患.针对上述问题,提出了一种一次设备异常检测方法.首先,使用中心网络(CenterNet)算法对样本训练集进行学习,并且使用CenterNet最后包含的高层特征做异常检测;然后,根据检测到的关键点热力图来判断异常目标的宽高信息,动态调整检测框大小;最后,通过检测当前图像异常一次设备中心点得到异常检测结果.实验结果表明,所提方法在一次设备数据集上准确率为92.6％,相较于传统的快速的基于区域的卷积神经网络(Fast RCNN)模型,准确率提升了4.3％,验证了所提方法的有效性和先进性.     

基于贝叶斯网络的电力信息项目后评估方法

针对电力信息项目后评估中存在的评估专家主观性强、评估效果差的问题，提出了一种基于贝叶斯网络的电力信息项目后评估方法。提取电力信息项目后评估指标数据特征，并采用贝叶斯网络对电力信息项目后评估指标进行分类，形成典型的电力信息项目评估指标集，并根据专家经验进行初始值赋值；根据区域电力信息项目的建设特点，采用熵权法对电力信息项目后评估指标的权重进行调整。在此基础上对某区域的238个电力信息项目进行评估，其结果验证了所提基于贝叶斯网络的电力信息项目后评估方法的可行性和有效性。     

基于社交网络信任关系的服务推荐方法

随着服务型计算的兴起,大量跨领域电子服务应运而生。用户要从众多服务中挑选出适合自己且可信的服务十分困难,因而提出高效的服务推荐算法十分必要。传统的协同推荐方法存在冷启动、数据稀疏以及实时性不好等问题,在评分数据较少时推荐效果不佳。为获得更好的推荐结果,文中在社交网络中使用信任传递机制,建立信任传递模型,由此获取任意用户间的信任度。另一方面,设计了相似性判定指标,凭借系统评分数据,求得用户间的偏好相似度。在得到用户间信任度和偏好相似度的基础上,根据社交网络的特性,动态结合两部分指标以获得综合推荐权重,再以此权重替代传统相似度衡量标准进行基于用户的协同过滤推荐。所提方法能在解决传统推荐算法问题的基础上进一步提升推荐效果,并以准确率、覆盖率为标准在Epinions数据集上进行验证,获得了较好的效果。     

基于证据推理规则的无线传感器网络数据可靠性分析

无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN) 在精密工程中具有广泛的应用,对数据精度的要求严苛,因此对WSN可靠性进行评估具有实用价值。本文以WSN实际监测数据为研究对象,通过对WSN数据提取特征,选取所测环境数据的时间相关性和空间相关性以及节点电压为可靠性指标,提出了基于证据推理规则(Evidential reasoning rule, ER)的WSN数据可靠性评估模型。该模型采用变异系数法和基于距离的方法,确定评估指标权重和可靠度,以基于规则的方法将指标数据统一成置信分布形式。利用证据推理规则对指标和参数进行融合,得到WSN数据可靠性状态。最后,通过实例分析验证该模型的有效性。     

无线传感网络数据转发最佳权重选取算法仿真

为了有效提高无线传感网络数据转发的有效性和可靠性,针对传统的数据转发算法存在的数据转发率低、延时长等问题,提出一种基于蚁群优化的无线传感网络数据转发最佳权重选取算法。选择无线传感网络数据节点负载、剩余能量以及数据转发时延作为网络服务性能评价指标,利用熵权系数法自适应地确定评价指标的权重。引入数据转发链路容量和链路距离等因素建立数据转发时延最小的优化模型,利用蚁群算法的节点概率函数机制找出能同时满足时延带宽和数据转发链路容量要求的评价值最高的邻居节点,通过上述节点选取数据转发最优权重,完成数据转发。实验结果表明,所提算法在节点能量消耗、转发延迟、数据转发率等方面都优于现有无线传感网络数据转发算法。     

模糊熵层次分析法的网络安全评估方法研究

针对传统模糊层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)存在固定权重使得评估精度较低和简单的极大极小操作符影响评估准确度等问题,提出了一种改进的模糊熵层次分析模型用来评估网络安全。模型中主观权重利用层次分析法求解,客观权重采用信息熵计算,并给出了判断矩阵的一致性条件。最后,以实际案例的网络评估案例对本文所提方法进行分析验证,验证了判断矩阵满足一致性要求。通过与AHP法、信息熵法和传统模糊AHP法的对比,验证了本文所提方法在处理网络安全评估时具有一定优势。     

一种配电网投资项目的综合评价与优选排序方法

配网投资项目具有项目众多、规模相对小、项目繁杂、时间紧迫等配电网建设和运维自身的特点,在投资需求远大于投资能力的情况,基于项目综合评价实现优选排序是实现配电网精准投资的关键手段.为此,提出了一种计及指标约束同时兼顾投资效益的中压配电网项目优选方法.以配电网投资效果为指标构建评价体系,并利用建设目标对项目属性进行分类,基于灰色关联度法深入挖掘项目属性与评价指标间的关联关系,探明指标改善所对应的投资概算.为了同时兼顾规划指标与投资成效,提出了计及指标约束的配网项目两阶段优选排序法,将优选过程分为针对关键规划指标的项目优选和针对普通指标的项目优选两个阶段.通过对某地市电力公司中压配电网项目进行优选评估,验证了所提方法的有效性与合理性.     

知识图谱强化网络分析法的系统评价方法

针对传统系统评价方法在评价指标体系构建和权重分配过程中过于依赖专家主观意见的缺点,利用网络分析法(ANP)结构与知识图谱结构的相似性,提出一种基于知识图谱的网络分析强化方法,充分使用先验知识,增强评价的完备性和客观性.首先,收集评价任务相关的文本数据建立知识图谱,作为网络分析法的网络层指标库;然后,依据评价任务确定网络分析法的控制层,包括评价目标和评价准则.根据控制层,在网络层指标库中搜索适配的指标构建网络层;接着,以指标与准则间的相似度为客观度标准,调整指标相对重要性,并通过网络分析法计算各指标的权重,依据各指标的得分完成系统评价;最后,应用案例的结果验证该方法具有有效性、先进性以及通用性.     

基于大数据分析的电网设备质量评价

针对当前电网设备选型和供应商选择困难问题,提出一种电网设备质量评价方法。基于生产管理系统中设备缺陷、故障、退役等运行数据,考虑不同设备投运年限、缺陷故障严重等级以及由于质量问题提前退役等因素的影响,构建相对完整的设备缺陷率、故障率和设备寿命评价模型,从而形成对设备质量的整体评价,为设备选型采购、设备运维策略优化提供更为科学的决策依据。     

危重症指标相关性分析模型

患者术前与术中检测指标的选择影响危重症预测的实时性和准确性。目前患者术前和术中检测指标种类繁多，很难找到它们与危重症之间的潜在联系。针对患者检测指标与危重症之间的关联，提出了基于机器学习的危重症核心指标分析模型。模型通过统计方法与斯皮尔曼等级相关系数去除冗余指标，结合XGBoost模型分析各指标对危重症风险预测的贡献，以此作为各指标与危重症之间的相关性，并提取对应危重症核心指标。选取肝衰与肾衰患者数据对模型进行实验验证，结果表明，该模型能有效分析指标与危重症之间的相关性，提取的核心指标在危重症预测中的效果略高于全部指标。     

基于模糊数学理论的导航卫星星间链路运行服务评估方法#br#

为确保导航卫星星间链路的正常运行和服务效果,星间链路运行服务质量评估成为星间链路领域研究的一大热点。本文构建以OSI参考模型为依据的星间链路运行服务评价体系,依据不同的网络层次对底层指标进行划分,从物理层、链路层、网络层、传输层和应用层多角度、多层次对导航卫星星间链路运行服务进行评价;依据模糊数学理论得到各个评价因素的权重以及隶属度,用以计算出星间链路网络的模糊综合评价值;利用导航卫星星间链路仿真数据,依据建立的评价指标体系以及采用的模糊评估方法,计算出导航卫星星间链路运行服务的仿真数据的模糊评价得分。本文通过对评价体系和方法的研究,以期对导航卫星星间链路运行服务评估提供一个思路。     

机密稳健复杂系统安全性评估方法

机密稳健复杂系统具有高机密性要求、持续稳定运行需求、网络结构复杂等特点，但现有评估模型安全目标维度单一，缺乏指标间关联性分析。鉴于此，提出了基于指标关联性分析的综合安全评估模型，确立涵盖产品、系统和服务3个层面的机密性、可用性、可控性、可鉴别性、人员组织、风险管理、企业定级、可持续性8个安全目标。以智慧医疗物联网机密性为例，构建了基于指标关联性的排序确权算法，采用模糊综合评价法，对所选系统进行评估。     

基于ANP-DEA-GRA的协同创新合作伙伴选择

合作伙伴选择是协同创新复杂的合作关系以及战略性新兴产业市场正常有效运行的重要前提。以战略性新兴产业与科研机构的协同创新需求为研究背景,按照合作伙伴选择原则,建立基于“投入能力-协同度-产出能力”框架的协同创新合作伙伴选择评价体系,并提出了一种新的网络层次分析（Analytic Network Process）,数据包络分析（Data Envelopment Analysis）和灰色关联度分析（Grey Relational Analysis）混合方法,称为ANP-DEA-GRA三阶段评价模型,该方法能利用各方法的优势,实现多指标、多方案的综合排序。分析了基于协同创新人力资源能力、财力资源能力、设备资源能力的投入能力指标,协同意愿、协同沟通能力的协同度指标,协同创新直接产出能力、经济产出能力的产出能力指标后,运用网络层次分析得出了各指标的优先级,从而筛选出对目标影响程度高的评价指标,然后计算合作伙伴协同创新能力的相对效率值和灰色关联度,实现对备选合作伙伴进行合理有效的排序。结果显示,构建的ANP-DEA-GRA三阶段评价模型既能够帮助企业择优合作伙伴,从源头上降低协同创新的风险;又能对协同创新合作伙伴进行效率评估,对其发现自身不足创造了条件,并为其提供了发展标杆。     

基于模糊AHP的CDMA网络资源利用率的评价研究

为了确保CDMA网络资源的合理利用,提出一种基于模糊AHP的CDMA无线网络资源利用效率的评价方法.采用yaahp层次分析软件通过对CDMA无线网络资源指标选择建立层次分析模型,确定了各指标的组合权重;利用模糊综合评判（FCA）方法建立模糊评价模型,计算CDMA网络资源利用的综合评价并做出决策.实际案例表明,该方法通过将层次分析法和模糊综合评价方法相结合,有效的对定性指标和定量指标进行综合权衡分析,评价模型科学、合理地反映出实际评价结果,为CDMA无线网络资源及时调配提供合理依据.     

基于层次分析的评价权值计算模型研究与应用

评价指标是综合评价软件的基础,权值反映了指标在整体中价值的高低和相对重要程度,是多指标综合评价的关键。提出了一种基于模糊综合评判的评价系统模型,建立了基于层次分析的软件结构和工作流程。针对模型中的关键技术,分析设计了指标体系构建、判断矩阵构造、求特征根与单权值、求组合权值等模块的算法逻辑。最后,开发实现了车辆运营效益评价指标建设和权值计算系统,系统对该企业有关车辆的十项指标数据进行了运算处理,得到了指标单权值和组合权值。运用这些权值得到的评价结果与车辆的实际效益数据相符合,证明层次分析法能够用于指标权值的计算系统中,且效果较好。     

考虑智能用电新业务发展的电网评价方法

光伏云网、车联网、综合能源服务等智能用电新业务的快速发展会对电网运行产生新的影响.运用鱼骨图建立基于能量、信息、电能质量、有序充电及需求响应等多维度的智能用电新业务对电网运行影响评价指标体系,并从电网安全可靠性、协调平衡性、运行经济性及节能环保性方面评价智能用电新业务对电网的影响.同时,提出基于指标综合筛选的模糊综合评...