一种波形可移植性量化评估的模糊综合评判法

要实现高效低成本的波形跨平台移植,需要通过量化评估优选出可移植性强的波形来进行移植。针对波形可移植性量化评估重要性,分析了影响波形可移植性量化评估的重要因素,提出了一种有效的波形可移植性量化评估模糊综合评判法,以软件无线电硬件平台因素为例论述了该方法的实现原理及流程。通过验证表明,该方法合理可行,具有很好的应用价值。     

基于改进最小叉熵法的区域综合能源系统经济效益评估

区域综合能源系统（regional integrated energy system,RIES）作为一种可充分利用多种能源的有效网络形式,其组成方案的经济效益评估意义重大。文章首先分析了RIES的架构,搭建了RIES经济性评价指标体系。为提高指标权重融合的合理性,本文提出可反映主客观权重内在联系的改进最小叉熵法;并结合优劣解距离法（Technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS）和秩和比法（Rank-sum ratio,RSR）,进行RIES投资方案的多准则评价排序并选出最优方案。最后,选取某工业园区不同系统组成方案作为算例进行经济效益评估验证,结果证明了该方法的工程实用性,对RIES规划、改造等项目的经济效益评价具有一定的参考价值。     

面向网络节点的新能源高占比系统消纳阻力精细化评估

随着新能源装机容量的不断提升,新能源高占比系统弃风弃光问题严峻,开展新能源消纳问题研究,精确定位新能源消纳阻力对提升新能源消纳措施的制定有重要意义。文中提出一种面向网络节点的电力系统新能源消纳阻力精细化评估方法。首先,基于潮流追踪算法将网络节点潮流划分为常规机组注入、新能源注入和负荷流出三部分;其次,从网络节点角度建立调峰、调频及节点电压偏差约束与新能源消纳的数学关系模型,计及三者耦合关系分析网络节点弃电情况;然后,构建基于网络节点的新能源消纳阻力评估模型并求解,定位系统中新能源消纳的关键节点,明确各节点新能源消纳制约因素并量化新能源消纳阻力;最后,基于改进IEEE 39节点系统设计算例,验证了评估方法的有效性。所提评估方法可为电力部门采取措施以提升新能源消纳提供依据。     

基于IVIF-VIKOR的雷达辐射源信号分选识别特征性能综合评价方法

为解决雷达辐射源信号分选识别特征评价不够客观和缺乏评价依据等问题,提出了一种基于区间模糊原理、模糊交叉熵和多准则折衷法的特征评价方法. 首先通过区间模糊原理建立信噪比分级评价模型,并基于汉明距离进行寻优得出信噪比权重;其次结合信噪比权重和区间直觉模糊加权平均算子将分级模型整合成群决策矩阵,使用熵最大化法计算属性权重;最后基于多准则折衷法框架,采取模糊交叉熵实现特征方案排序. 仿真实验结果表明,所提方法能够给出与实际仿真实验相一致的分选识别特征评价排序结果,并优于逼近理想点方法,验证了所提方法的可行性和有效性.     

PPDM中面向k-匿名的MI Loss评估模型

隐私保护数据挖掘（PPDM）利用匿名化等方法使数据所有者在不泄露隐私信息的前提下,安全发布在数据挖掘中有效可用的数据集。k-匿名算法作为PPDM研究使用最广泛的算法之一,具有计算开销低、数据形变小、能抵御链接攻击等优点,但是在一些k-匿名算法研究中使用的数据可用性评估模型的权重设置不合理,导致算法选择的最优匿名数据集在后续的分类问题中分类准确率较低。提出一种使用互信息计算权重的互信息损失（MI Loss）评估模型。互信息反映变量间的关联关系,MI Loss评估模型根据准标识符和标签之间的互信息计算权重,并通过Loss公式得到各个准标识符的信息损失,将加权后的准标识符信息损失的和作为数据集的信息损失,以弥补评估模型的缺陷。实验结果证明,运用MI Loss评估模型指导k-匿名算法能够明显降低匿名数据集在后续分类中的可用性丢失,相较于Loss模型和Entropy Loss模型,该模型分类准确率提升了0.73%~3.00%。     

基于区块链的危险驾驶地图数据评估模型

在车联网中车辆与周边道路环境进行无线通信与数据交互,使车辆传感器、行人、道路单元之间实现信息互联,但大量的数据通信导致车辆运行环境复杂,车辆在行驶过程中不可避免地会遇到各种危险场景,从而引发车辆安全问题。为确保车辆数据可信及行车安全,建立基于区块链技术的危险驾驶地图数据评估模型。通过传感器实时记录环境数据,将车辆位置、速度等关键数据以及个人隐私信息加密上链实现交易传输,利用智能合约技术进行自动化脚本处理,随后执行共识将交易信息扩散到全部节点,节点承认交易合法后写入区块链。同时对车辆地图交互数据进行危险评估,并将评级结果及其对应操作反馈给车辆,使得车辆可在障碍物、网络攻击等场景下完成应急处理。实验结果表明,该模型能够根据不同危险场景对车辆进行危险评估与规避,确保车辆安全运行。     

面向多维意象的产品设计方案评估研究

用户的感性诉求日益获得产品设计师和企业决策者的关注,为了使产品开发人员在开发新产品时能满足用户多维复合的感性诉求,提出一种结合熵处理、灰色关联分析和逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)的方法,用于产品设计方案的评估。首先,在运用K-mean聚类分析和因子分析方法分别获得符合用户感性认知的典型样本和典型感性意象的基础上,运用语意差异法获得用户-意象初始评价值;其次,应用信息熵计算评估指标的权重;最后,采用灰色关联分析与TOPSIS相结合的方法实现用户多维意象特定要求下对备选设计方案的排序优选。以3D打印机设计方案优选为例,验证了方法的可行性。研究结果表明,该方法符合用户实际的复杂认知,能有效客观地对产品设计方案进行评估和优选,具有实际应用价值和指导作用。     

机械结构相似度评价及可靠性预计研究

在用传统的相似产品法进行可靠性预计时,所选取的相似产品与评价对象之间差异较大,会造成预计结果的偏差较大。为解决这一问题,提出了一种基于"功能—运动—动作"结构化分解的可靠性预计新方法。通过明确产品的各大运动功能建立功能层,分析完成各功能的机械部件运动建立运动层,确定实现各机械部件运动的元动作运动单元建立元动作层,建立了可靠性预计的"功能—运动—元动作运动单元"层次模型。引入区间层次分析法,确定了"功能—运动—元动作运动单元"层次模型中各子代运动单元对父代运动单元的可靠性影响权重,并构建了由子代运动单元预计父代运动单元可靠性的数学模型。确定影响评价机械结构相似度的因素,构建了区间数综合评判云模型并选取与元动作运动单元相似的参考结构,以区间数综合评价云模型得出的相似度值修正参考结构的可靠性数据来预计元动作运动单元的可靠性。将元动作运动单元的可靠性预计值代入数学模型,层层预计父代运动单元的可靠性,从而得出整个产品的可靠性水平。最后以数控转台为例进行了分析,得出了可靠性预计值,并将该方法与传统方法进行了比较。结果表明,新的可靠性预计方法具有较好的可行性和较高的准确性。     

引发产业变革的颠覆性技术内涵与遴选研究

引发产业变革的颠覆性技术具有技术突破性、产品替代性、市场广泛性与产业变革性特征,会对社会发展和人民生活产生深远的影响。本文首先从产业和技术角度出发,提出引发产业变革的颠覆性技术内涵;其次,建立相应的指标评价体系;最后,通过两轮问卷调查,以定性和定量相结合的方式,遴选出20多项引发产业变革的颠覆性技术,从而为进一步研究颠覆性技术与产业变革间的规律、开展技术预测工作提供支撑。