基于AHP-SPA的水库移民后期扶持效果评价

对水库移民后期扶持效果开展评价研究有利于研判水库移民后期扶持政策的落实情况,为水库移民相关政策的动态调整提供科学参考。本文以甘肃省水库移民后期扶持效果为研究对象,通过梳理相关调查成果及政策文件,综合经济、社会、环境等方面的因素,针对水库移民问题筛选了5 个一级指标28 个二级指标建立了后期扶持效果评价指标体系,运用层次分析法和集对分析法先后确定评价体系中各指标的权重和联系度,最后通过评价等级的计算来定量评价水库移民后期扶持效果。甘肃省水库移民后期扶持效果总体评价得分为0.420,评价等级为良,指标中基础设施联系度较低,未来应重点加强移民村基础设施建设。     

冲积河流推移质输沙最优河道形态影响因素理论分析

为从理论上确定水沙动力、阻力和边界条件对冲积河流推移质输沙最优河道形态和最小比降的影响,基于 水力半径分割方法将河床整体糙率划分为河岸糙率和河底糙率;采用河道形态自动调整变分方法,以等腰梯形为 河道过水断面,推导推移质输沙率与河道形态的关系,分析河岸与河底相对糙率、河岸坡角、流量、输沙率、中值 粒径和河底糙率对最优河道形态和最小比降的影响。结果表明：最优河道形态和最小比降随河岸与河底相对糙 率的增大而减小,随河岸坡角的增大而增大。流量或者河底糙率的增加将使最小比降减小,同时造成最优河道形 态趋向窄深。输沙率或者中值粒径的增加将使最小比降增大,但两者对最优河道形态演变的影响不同,输沙率增 大将使最优河道形态向宽浅发展,而中值粒径增加将使最优河道形态向窄深发展。     

基于K-shell位置和两阶邻居的复杂网络节点重要性评估方法

K-shell分解法能快速识别复杂网络中的关键节点,但是无法辨别同壳层内节点重要性的差异,并且低估了处于网络边缘位置的高度值节点的重要性。针对这两个问题,提出一种基于K-shell位置和两阶邻居的节点重要性评估方法。该方法根据K-shell分解过程中节点移除的顺序细化节点的全局位置信息,然后综合考虑节点的局部拓扑结构信息和全局位置信息,利用两步长内邻居节点的K-shell位置信息度量节点的重要性。在八个真实网络上用传染病模型进行仿真实验,结果表明,所提方法与其他五种相关方法相比能更准确有效地评估并区分节点的重要性。     

自适应短波通信系统跳频信号时差定位方法

短波通信在拓宽应用广泛性与普适性的同时,也存在信号跳频与难以监管问题。以自适应短波通信系统为研究对象,提出一种跳频信号时差定位方法。分析自适应短波通信系统的天波传输信道电离层特性、短波传播形式与跳频信号特点,利用离散频谱与傅里叶基,构建基于平坦衰落信道的跳频信号定位模型,根据架构的模型似然函数与互相关函数矩阵,获取目标方位定位最大似然估计,实现跳频信号时差定位。采用三个信号接收站与一个控制处理中心构成自适应短波通信系统,经过外场试验环境,展开信号源信号与无人机遥控跳频信号的时差定位试验,依据对比实验结果可知,所提方法能够有效定位目标信号,且定位精度具有显著的优越性,验证了方法的正确性与可行性,并为日后的研究工作提供了一定的参考价值。     

云计算网络入侵跳频数据关联规则挖掘方法

针对传统方法不能有效挖掘出入侵跳频数据中的频繁项集,挖掘结果准确性不高,易受干扰,易产生信息泄漏风险的问题,提出基于主成分分析与Apriori算法的云计算网络入侵跳频数据关联规则挖掘方法.采用分组统计监测方法构建入侵跳频数据统计特征监测模型,提取统计特征量.运用Apriori算法构建入侵跳频数据的大数据分布模型,检索入侵跳频数据库中的所有频繁项集,并采用主成分分析算法对频繁项集中的最小信任度进行构建,实现对云计算网络入侵跳频数据关联规则的挖掘.仿真结果表明,采用提出的方法进行关联规则挖掘的准确率较高,抗干扰能力较强,提高了网络入侵检测能力.     

基于变分自编码器的非规则缺失图像修复仿真

目前的非规则缺失图像修复方法,连接图像的非规则缺失对角元素,导致修复图像所需时间长,修复后的图像的信噪比较低,修复误差较大,只能修复规则缺失图像,为此提出基于变分自编码器的非规则缺失图像修复仿真.利用变分自编码器,提取非规则缺失图像局部信息,预测图像非规则缺失部分,完成非规则缺失图像缺失部分填充;采用循环矩阵和特普利兹矩阵,重建非规则缺失图像;设计非规则缺失图像修复仿真流程,完成非规则缺失图像修复.实验结果表明,所设计的非规则缺失图像修复方法,修复图像中存在的不规则缺失,产生的信噪比较高、修复误差较小,修复所需时间较短,具有较高的不规则图像缺失修复性能,较优的图像修复效果.     

基于组合预测模型的小样本轴承故障分类诊断

滚动轴承是旋转机械内常出现问题的重要部件,其故障情况复杂且难以诊断.基于小样本故障数据学习环境,针对小样本学习在提取真实特征值与目标特征值时有较大差异且泛化能力较弱的问题,提出一种采用半监督变分自编码器与LightGBM分类模型相结合的小样本学习模型LSVAE,并利用基于高斯过程的贝叶斯优化改进算法对LightGBM的超参数进行了优化处理,有效地解决了小样本学习性能不稳定,提取特征能力弱,过拟合等问题,并在凯斯西储大学发布的轴承实验数据集上进行了对比实验,结果表明LSVAE模型在面向小样本数据空间时有着更优的诊断准确率.     

多源覆盖信息系统下的加权广义多粒度粗糙集模型及其应用

考虑到多源覆盖信息系统中数据的复杂性以及单个信息系统之间的不平等性,引入诱导覆盖粗糙集,并对信息系统的属性赋予权重值,提出了多源覆盖信息系统下的加权广义多粒度粗糙集MCS-WGMRS模型。定义了属性权重的计算方法,给出模型的上、下近似,并获取了相应的决策规则。通过实例分析验证了MCS-WGMRS模型的有效性,结果表明该模型对目标集的分类能力更强,适当调整阈值可进一步提高模型的容错性。     

基于事件触发的离散多智能体二分一致性

针对一阶离散多智能体系统,研究了事件触发控制下的二分一致性问题.首先考虑智能体间通信拓扑结构为无向连通结构平衡图的情形,针对各智能体设计事件触发控制,包括仅依赖于自身及邻居智能体采样状态的控制输入,以及仅依赖自身状态的事件触发条件,实现了对通信资源的节约利用.基于图论、离散系统稳定性理论,证明系统能够实现二分一致性.同时,合理设置控制输入及事件触发条件中参数,保证系统不存在Zeno现象.之后,进一步分析设计了包含有向生成树的结构平衡图下,多智能体系统的事件触发控制.最后利用仿真实例验证了理论结果的有效性.     

基于主干线/分支线模型的配网单线图自动生成方法

配网单线图是一种电气接线图, 其利用规定的图形符号和设备连线对配电网进行可视化, 能显著提高配网管理的效率. 针对配网单线图自动生成实际需要, 本文提供了一种基于主干线/分支线模型的配网单线图自动生成方法. 方法首先进行了主干线分支线的创建和分支布局方向的计算; 然后进行了分支初始布局和局部拉伸; 最后进行了分支局部收缩和自动布线. 经过验证, 基于主干线分支线模型的配网单线图自动生成方法, 能自动生成满足准确性、美观性等要求的单线图.