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1.
针对核动力系统在线异常检测存在故障样本稀少且不完备的现实问题,借鉴安全运行域的概念,基于逻辑距离计算的思路,提出一种基于正常运行数据驱动的核动力系统异常检测方法,并以某核动力系统常用运行工况历史数据为对象,对算法进行了试验验证。结果表明,设计算法能有效检测系统异常和故障,具有良好的可靠性和可解释性,并且检测力度具有可调节性。   相似文献   
2.
为了提升煤矿车辆异常行为检测水平,设计了基于红外遥感信息的煤矿车辆异常行为检测方法。该方法引入清晰度权重以及拉伸系数实现红外遥感图像中目标煤矿车辆部位的局部增强,利用均值漂移算法跟踪增强后的红外遥感图像中目标煤矿车辆,依据煤矿车辆跟踪结果提取煤矿车辆运动方向、运动速度以及运动方向3项异常行为检测参数,采用加权融合方法处理煤矿车辆异常行为检测参数的状态函数,融合结果高于所设定阈值时,煤矿车辆存在异常行为,否则煤矿车辆为正常行驶状态。实验结果表明,该方法可利用煤矿车辆位置、车辆行驶速度以及车辆方向变化检测煤矿车辆异常行为,具有较高的应用性。  相似文献   
3.
作者须知     
《人类工效学》2021,(1):21-21
作者向本刊所投稿件一经本刊录用,则该论文的复制权、发行权、信息网络传播权、翻译权、汇编权等权利视为自动转让给本刊。本刊为国内各主要数据库收录刊,本刊所发表的稿件将同时通过因特网进行网络出版或提供信息服务,本刊一次性支付作者著作权使用费(包括印刷费、光盘版和网络版等各种使用方式的费用)。如有异议,请来稿时声明,本刊将做适当处理。  相似文献   
4.
移动互联网时代,短视频的兴起为方言文化的传播提供了新契机.抖音作为"短视频浪潮"中的典型代表应用,以新兴传播方式与特有传播机制,给方言文化提供了灵活有力的发展机遇.本文以"抖音"平台为案例,对短视频时代下方言文化视觉传播的生成机制进行了分析,然后剖析了方言文化视觉传播当前存在的问题,进而提出了相应的发展策略.  相似文献   
5.
为了有效应对僵尸网络对家庭和个人物联网的安全威胁,尤其针对家用环境中用于异常检测的资源不足的客观问题,提出了一种基于核密度估计的轻量级物联网异常流量检测(Kernel Density Estimation-based Lightweight IoT Anomaly Traffic Detection,KDE-LIATD)方法.首先,KDE-LIATD方法使用高斯核密度估计方法估计了训练集中正常样本每一维特征的特征值概率密度函数以及对应的概率密度;然后,提出了基于核密度估计的特征选择算法(Kernel Density Estimation-based Feature Selection Algorithm,KDE-FS),获得了对异常检测贡献突出的特征,从而在提升异常检测准确率的同时降低了特征维度;最后,通过三次样条插值方法计算测试样本的异常评估值并进行异常检测,这一策略极大地减少了使用核密度估计方法计算测试样本异常评估值时所需要的计算开销与存储开销.仿真实验结果表明,提出的KDE-LIATD方法在面向异构的物联网设备的异常流量检测方面具有比较强的鲁棒性和兼容性,能够有效地对家庭和个人物联网僵尸网络的异常流量进行检测.  相似文献   
6.
针对一起500 kV线路故障进行分析,确定该线路分相电流差动保护跳闸位置开入异常,查出跳闸位置开入异常是由厂家配线错误导致的。本次异常处理对变电二次检修、基建验收等环节有一定的借鉴意义。  相似文献   
7.
针对传统云平台异常点检测方法存在准确率低和运算速度慢的问题,提出基于多特征融合的云平台异常点检测方法,构建云平台不同子系统的特征空间优化模型,实现不同子系统之间的特征自动融合.首先设计基于多特征融合的云平台异常点检测算法,对模型约束进行监测分析;然后通过试验验证方法不仅能够进行云平台异常点检测,而且比其他传统方法有更高的准确率和更快的计算速度.  相似文献   
8.
针对现有异常检测方法忽视异常事件发生概率小而造成虚警这个问题,基于高斯过程回归(GPR)的框架,将GPR核函数非参数化所具有的灵活性与深度神经网络的结构特性相结合,并将卷积神经网络封装在GPR的核函数中,以同时实现异常检测任务中特征提取和检测两个步骤。在测试阶段,相对于训练样本集的后验概率的对数似然较小的被判定为异常。方法在一个模拟数据集和一个完全真实的数据集上进行了实验验证,实验结果证明所提出的方法在两个数据集上分别达到了83.9%的帧级AUC和34.4%的帧级AUC,在性能上达到了现有技术发展水平。  相似文献   
9.
为保证校园卡数据一致性,设计了一种基于置信区间的POS机流水异常检测算法。利用此算法可以得知POS机流水上传功能的运行情况,能及时发现流水未及时上传的POS机并发出预警,从而确保消费者消费金额及时扣除,商户收入及时入账,有效避免账务不平、流水丢失等问题发生,对于校园卡系统的稳定运行,对于维护消费者和商户的利益具有十分重要的意义。随着消费数据的累积,及时对算法进行修正,POS机异常的判断准确率会有较大提升。  相似文献   
10.
为提高车载协作通信链路的可靠性与连通性,提出了一种在下行非正交多址接入(NOMA)的中继网络中基于监督机器学习算法的中继选择方案,通过构建反向传播(BP)神经网络预测模型,对候选中继集的中断概率进行预测,以此来进行基于最小中断概率的中继选择,提高了下行链路的连通性.在Matlab中,利用样本数据进行网络训练后,得出的预测值与理论值的相关系数为0.99944,预测的平均相对误差为0.57%,表明该中继选择方案模型能够对多个中继进行中断概率的预测,从而实现基于最小中断概率的中继选择.数值仿真结果表明,基于监督机器学习的中继选择方案相较于基于增强学习的中继选择方案中断概率下降了60%,能明显提高中断性能.  相似文献   
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