基于改进BP算法的电磁涡旋成像方法

针对现今日益复杂的电磁环境和各种高新技术的涌现,不断出现了一些新概念、新体制雷达,来解决传统雷达成像性能瓶颈等问题。电磁涡旋雷达是近几年提出的一种新型雷达。携带轨道角动量(OAM)的涡旋电磁波具有特殊的螺旋形相位波前,可以为雷达成像带来更加丰富的自由度,以突破传统雷达成像分辨率限制,实现超高分辨率成像。根据合成孔径雷达(SAR)的特点,研究了电磁涡旋雷达成像的理论基础,重点剖析了电磁涡旋在SAR成像中的应用,建立了多收多发电磁涡旋SAR(EMV-SAR)成像模型,并对传统的反向投影(BP)算法进行了改进,提出了一种适用于涡旋电磁波的新型SAR成像方法。实验结果表明,EMV-SAR系统可以极大地提高方位向成像分辨率,随着OAM模式数的增大分辨率逐步提升,并且混合多模的涡旋电磁波可以有效地解决引入电磁涡旋后方位向旁瓣电平增高的问题。     

基于Petri网的地铁车辆远程故障诊断

针对当前地铁车辆故障,特别是电气故障判断的自动化需求,结合Petri网故障树判断方法,对某型号的地铁车辆故障进行判断。先对Petri网进行简单的概述,然后构建电气系统的Petri网模型,并定义相关的规则,最后搭建Petri网模型验证平台,对上述的地铁车辆传动系统故障进行判断,结果通过地面服务器展示出来。     

基于一维卷积神经网络与改进D-S证据理论的警务云安全数据融合技术

针对系统内评估信息来源单一、准确度偏差过大与异构数据提取融合不充分的问题,提出了一种可扩展攻击行为的多源异构网络安全数据融合框架。首先,建立以攻击模式为核心的安全事件分析模型,进一步精简安全数据;其次,针对决策层数据特征提取不足的问题,建立了基于攻击行为的1D-CNN （1D convolutional neural network,1D-CNN）模型,对警务安全数据进行特征学习和重构;为了进一步提高警务云安全数据的分类能力,模型改进了D-S证据理论并结合多源安全数据的可信度进行数据融合。实验分析表明,基于1D-CNN的改进D-S证据理论模型进一步提高了警务云中安全事件的报警识别率,与其他相关技术相比,该模型具有较好的分析能力,对警务云的安全入侵检测和漏洞分析具有重要意义。     

融合注意力机制的LSTM期货投资策略

近年来,金融量化领域中不断出现基于人工智能算法的量化投资模型,这些模型试图通过人工智能的方法来对金融时间序列建模,从而对数据进行预测并构建投资策略.针对传统的长短时记忆神经网络(Long Short Term Memory,LSTM)对金融时间序列预测不佳的问题,本文提出一种改进的LSTM模型,通过在LSTM层加入注意力机制(attention mechanism)提高神经网络的预测效果,通过遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对模型参数调优提高模型泛化能力.使用2019年1月至2020年5月期间国内股指期货数据,我们进行了现有最高水平(state-of-the-art)算法间对比实验,结果显示本文提出的改进的LSTM模型的各方面指标均优于其它模型,显示了该策略模型应用于期货投资的有效性.     

西安地区降水稳定同位素变化特征及影响因素

在全球大气降水同位素观测网西安站的大气降水同位素资料基础上,结合该地区实际气象数据资料,分析了西安地区大气降水中稳定同位素的组成,并建立了西安地区的大气降水线方程,揭示了该地区大气降水线分布特征的差异性和温度、降水量及水汽压对大气降水稳定同位素的不同影响。结果表明:年度尺度上,西安地区大气降水中稳定同位素与温度成正相关,与降水量成负相关,δD与水汽压成负相关,δ~(18)O与水汽压成正相关。     

基于音频基频特征的鲁棒零水印算法

为了将数字音频水印技术与音频内容相结合,基于人声和乐器的基频稳定的特点,从音乐中提取出基频并据此设计一种鲁棒零水印方法。首先通过正规化分谐波叠加算法提取基频,然后采用K-means算法对基频特征进行编码加强其稳定性,最后与水印图像异或生成零水印序列。此外,发生恶意篡改时,对比零水印中的基频信息得到不一致的部分,即可确定恶意篡改区域。实验结果表明,此算法在常规攻击及抖动攻下均具有良好的稳定性,且可实现篡改检测。     

基于改进二阶锥松弛的多区域电-气综合能源系统优化调度快速求解方法

针对多区域电-气综合能源系统(MIEGSs)优化调度策略求解过程中面临的区域子问题非凸的难点,提出一种能快速求解的改进二阶锥(SOC)松弛方法。构建MIEGSs的数学模型,将管道方程约束松弛为线性约束,通过求解松弛模型得到管道流量初值,由初值确定管道流向;根据管道流向采用SOC松弛方法,从而避免引入整数变量,并得到区域子问题的最优解;进而采用交替方向乘子法(ADMM)迭代求解各区域子问题,实现各区域间协同。所提方法无需引入整数变量,使得所求解问题均为凸优化问题,能够保证ADMM算法的收敛性,并具有较快的求解速度。最后,通过算例仿真验证了所提方法的有效性和快速性,并分析了算例参数对所提方法性能的影响。     

元器件信息识别系统的设计及应用

在用电信息采集领域,送检的元器件信息识别系统工作主要采用人工作业方式,针对存在的劳动强度大、检测效率低及比对结果可靠性差等问题,设计并实现了一种智能元器件比对系统。通过元器件信息采集装置实现自动化采集;通过元器件信息处理软件实现信息智能识别;通过元器件信息比对软件实现自动化比对,并生成报告。该系统已做成样机并进行测试,验证了其有效性,保证比对结果的正确性与一致性。该系统的成功应用既提高了元器件信息识别工作的检测效率,又提高了元器件比对的准确率,同时降低了人工成本,促进了采集终端检测技术的升级,具有良好的社会经济效益和较好的应用前景。     

基于B样条二进小波变换的故障选相研究

利用暂态行波的特征提出了一种基于小波变换的故障选相方法。该方法的实现原理是通过解耦变换将不独立的三相故障电流变换为解耦的零模电流分量和3个线模电流分量,并运用B样条二进小波对解耦变换得到的模电流分量进行分析,计算得到零模电流分量和线模电流分量初始行波的模极大值;并根据4个模电流分量极大值在不同故障类型下的不同特征进行对比分析选出故障相。所提出的故障选相方法充分运用了故障时电流初始行波中的模电流分量特征,克服了现有选相方法选相速度慢、受波形畸变影响等缺点,采用所提方法可得到准确、可靠的选相结果。最后通过PSCAD软件进行了仿真,运用Matlab分析了各种故障时的数据,验证了所提选相方法在选相方面的准确性和优越性。     

从剖析五个110kV变电站看继电保护之薄弱环节

通过对几个典型 1 1 0kV变电站多次事故的剖析 ,从保系统、保主设备的观点 ,针对现有继电保护状况提出了一些建议和措施 ,供从事变电站继电保护设计、计算和运行管理人员作参考。