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一、前言 水泥深层搅拌桩最初80年代从国外引进,是软土地基加固中的一项新技术.我国现在已广泛应用在工程实践中,大量工程实践表明,软土地基经水泥深层搅拌桩加固后,承载力明显提高,沉降大幅度减少.近几年内,随着改革开放,内地城镇建设发展,水泥软土地基加固技术日益受到工程技术人员的重视,特别是水泥深层搅拌桩在安徽阜阳市已成为软土地基比较理想的加固方法之一. 相似文献
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油中溶解气体是变压器故障诊断的重要依据,为了融合以及扩充变压器油中溶解气体含量的特征信息,提高变压器故障诊断准确率,本文提出了改进BP神经网络的SVM(Support Vector Machine)变压器故障诊断方法。首先,通过改进的BP神经网络将5维的气体特征信息进行融合并扩充到128维;然后,在改进的BP神经网络中使用每层提取的特征向量作为SVM的输入对变压器故障进行诊断,增加改进的BP神经网络中诊断准确率较高的特征向量的权重;最后,选择累积权重最大的特征向量作为输入,使用SVM进行变压器的故障诊断。该方法经过多层神经网络的映射使提取的气体特征信息融合及扩充后具有更加明显的特征区别,从而可以有效的提高SVM的诊断准确率。实验结果表明,本文所提出的算法与BP神经网络和SVM的变压器故障诊断方法相比诊断准确率有较大的提升。同时,随着训练数据样本的增加,模型的诊断准确率具有一定的提升。 相似文献
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针对电力数据海量化、多维化的趋势,为了提高聚类算法的聚类质量,并解决传统聚类算法聚类海量高维数据时单机计算资源不足的瓶颈,提出了一种基于云计算的电力负荷曲线聚类的并行量子粒子群优化模糊C均值聚类算法。将量子粒子群群体智能算法引入到传统模糊C均值聚类算法中,利用QPSO较强的全局搜索能力,克服FCM算法易陷入局部最优以及其对初始聚类中心过于敏感的缺陷。最后,采用云计算的MapReduce编程框架以及HBase分布式数据库对算法进行并行化改进。经实验验证与FCM算法和AFCM算法相比聚类正确率提高了10%左右,且并行性能较好。 相似文献
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电力信息系统中基于属性的访问控制模型的设计 总被引:1,自引:0,他引:1
电力信息系统构成一个复杂的多域环境,它为电力行业进行信息交换和协作带来便捷的同时,也带来了极大的安全隐患。由于多域环境下存在多种应用系统,且用户数目众多、来源广泛,给传统的基于角色访问控制(RBAC)模型带来了用户 — 角色赋值工作量大、多域间映射困难等问题。文中针对多域环境设计了一种基于属性的访问控制模型,属性是在角色的基础上扩展得来的,并提出利用元属性和元策略分别对域内的属性和策略进行描述,充分满足电力信息系统所处的异构环境和所有者对资源进行自主管理的需求,保证了域内、域外用户对系统资源进行访问的安全。 相似文献
7.
电力工作流中基于组织与任务的访问控制模型 总被引:2,自引:0,他引:2
传统的基于角色的访问控制应用于电力工作流系统中能大大简化用户的权限管理。然而,仅使用角色的概念不足以反映企业的组织结构,而且不能为任务指定组织单元,角色之间的权限继承关系与电力工作流应用实际不相符,静态的访问控制约束不能满足电力工作流的动态需求。因此,提出了一种基于组织和任务的访问控制模型。该模型去除了角色之间的权限继承关系,引入组织单元和任务的概念,将任务分为普通任务和专门任务,普通任务分配到组织单元,可以被继承,专门任务分配到组织单元中的角色,不能被继承,再将权限分配给任务,用户通过分配组织单元中的角色或组织单元来获得执行任务的权限。结合提出的模型,通过给每个任务定义黑名单数据结构,给出了一种动态的访问控制算法。最后以变电站设备检修工作流为例给出了具体的动态访问控制设计,实例表明该模型和算法可以实现动态的权责分离及权责绑定约束。 相似文献
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