带佳点交叉算子的非均匀窗口蚁群算法

基本蚁群算法具有较强的鲁棒性，但收敛慢并容易陷入局部最优。针对这些缺陷，通过将蚂蚁的搜索空间缩减在非均匀的小窗口中，减少了蚂蚁的搜索时间。并将佳点集遗传算子引入到解的优化中来，提出了带佳点杂交算子的非均匀窗口蚁群算法，从本质上探索蚁群算法的寻优能力。实验结果表明：新提出的算法明显快于基本蚁群算法，佳点集杂交算子对解的优化有较好的作用。但需要继续探索避免陷入局部最优的方法，以及算法各部分所采用的方法的平衡问题。     

SF_6气体净化处理系统远程监控装置设计

设计了一种远程监控装置,能有效实时采集现场数据并存储,监控设备运行状况及周边环境,进行故障预警,为应急处理提供手段,实现远程操作培训和技术支持,从而提高电网SF6气体净化处理系统运行稳定性与维护管理便利性。     

基于群体智能的离群数据挖掘

离群数据挖掘是数据挖掘的重要任务之一。首先分析了离群数据及其挖掘方法,然后根据LF算法和CSI算法,提出了基于群体智能的离群数据挖掘算法,并进行了仿真实验。实验结果显示了基于群体智能的离群数据挖掘算法的有效性。与其它方法相比,该算法避免了用户在设定参数初始值时给算法带来的影响,并且不需要设定初始聚类中心,因此具有更好的鲁棒性。     

Apriori算法的一种优化方法

介绍关联规则挖掘中的经典算法――Apriori算法的关键思想。针对传统Apriori算法效率上的不足,提出一种改进的Apriori算法――En-Apriori算法。该算法采用矩阵的方法,只须扫描一遍数据库,同时优化了连接操作,较好地提高了算法的效率。实验结果表明,En-Apriori算法优于Apriori算法,具有较好的实用性。     

基于.Net的单点登录设计与实现

随着企业信息化深入发展,投入企业生产、管理中的业务系统越来越多.这些系统通常采用独立的身份认证机制,给用户操作带来不便,同时也降低系统的安全性和可管理性.针对这种情况,基于.Net设计开发了一种单点登录模型,实现了集中身份认证,降低了操作复杂度,提升了系统安全性.     

Linux操作系统安全管理方法在安徽电网中的应用

针对国家电网公司信息安全等级保护中关于主机操作系统的相关要求,文章汇总了Linux操作系统的安全管理方法,包括GRUB的安全管理、用户密码与文件管理、iptables防火墙配置、网络服务加固。经过测试、验证,将这些方法因地制宜运用到安徽省电力公司的相关信息系统中,实现了对Linux操作系统的安全防护,满足了国家电网公司信息安全防范要求,并已取得了良好的应用效果。     

带佳点交叉算子的非均匀窗口蚁群算法

基本蚁群算法具有较强的鲁棒性,但收敛慢并容易陷入局部最优。针对这些缺陷,通过将蚂蚁的搜索空间缩减在非均匀的小窗口中,减少了蚂蚁的搜索时间。并将佳点集遗传算子引入到解的优化中来,提出了带佳点杂交算子的非均匀窗口蚁群算法,从本质上探索蚁群算法的寻优能力。实验结果表明:新提出的算法明显快于基本蚁群算法,佳点集杂交算子对解的优化有较好的作用。但需要继续探索避免陷入局部最优的方法,以及算法各部分所采用的方法的平衡问题。     

基于遗传聚类算法的离群点检测

离群点检测是数据挖掘一个重要内容,它为分析各种海量的、复杂的、含有噪声的数据提供了新的方法。对离群数据挖掘几类主要的方法进行了分析和评价,并在此基础上了提出了一种基于遗传聚类的离群点检测算法。该算法结合了遗传算法全局搜索的优点和K-均值方法局部收敛速度快的特点,取得较好效果。实验验证该算法很好地检测到数据集中的离群点,同时还完成了数据集的聚类。具有较好的实用性。     

集成工作流的发电用煤检测管理系统

为完善管理制度和提升管理水平,设计开发了集成工作流的发电用煤检测系统。该系统以煤质检测过程的规范流程为依据,实现了从样品委托、检测、结果审核、批准到出具检验报告的信息化管理,提升了工作效率。同时该系统集成了基于状态机的工作流引擎,实现了流程的灵活配置和实时监控,提升了系统的扩展性,降低了系统的复杂度,减少了软件开发工作量。系统的建设为规范煤质检测、防堵漏洞提供了有效的技术手段,具有较好的实用性。