基于数据挖掘的智能配电站房运行状态评估方法

为解决智能配电站房的在线监测与预警评估问题,提出了一种基于数据挖掘的智能配电站房运行状态评估方法。首先建立配电站房多源数据信息阵列,对当前时刻之前一段时间内配电站房内部的温度信息、湿度信息、水侵信息、烟雾信息、开关遥测信息、开关遥控信息进行描述;其次通过配电站房多源数据评估阵对智能配电站房多源数据信息阵进行了量化评估;然后对配电站房多源数据评估阵进行每列量化综合以生成配电站房多源数据单项评估阵;最后基于加权平均方法对配电站房多源数据单项评估阵进行综合,生成智能配电站房运行状态评估指标。实例分析验证了本文所提方法的可行性,可满足现场工程实际需求。     

基于受限玻尔兹曼机的电力信息系统多源日志综合特征提取

为了充分利用电力信息系统中的异构数据源挖掘出电网中存在的安全威胁, 本文提出了基于受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, RBM)的多源日志综合特征提取方法, 首先采用受限玻尔兹曼机神经网络对各类日志信息进行规范化编码, 随后采用对比散度快速学习方法优化网络权值, 利用随机梯度上升法最大化对数似然函数对RBM模型进行训练学习, 通过对规范化编码后的日志信息进行处理, 实现了数据降维并得到融合后的综合特征, 有效解决了日志数据异构性带来的问题. 通过在电力信息系统中搭建大数据威胁预警监测实验环境, 并进行了安全日志综合特征提取及算法验证, 实验结果表明, 本文所提出的基于RBM的多源日志综合特征提取方法能用于聚类分析、异常检测等各类安全分析, 在提取电力信息系统中日志特征时有较高的准确率, 进而提高了网络安全态势预测的速度和预测精度.     

多源信息融合能力评估关键技术综述

为了对多源信息融合技术在海战场作战指挥方面发挥的作用进行定量描述,文章在多年信息融合测试评估研究的基础上,对海战场多源信息融合所涉及的能力指标计算、归一化及综合、测试评估系统设计、测试想定设计、适合信息融合的信息源模拟器建设等涉及的关键技术进行了描述,并给出了一个实际的评估例子。     

基于粗糙集和神经网络的煤矿瓦斯预报方法研究

瓦斯灾害监测数据是煤矿瓦斯监控和预测的基础;采用现代信息处理技术和人工智能理论对每个监测平台的多传感器检测数据,主要包括井下温度、通风景、瓦斯浓度等进行挖掘、分析、处理、综合,提取出瓦斯灾害征兆信息,并用特征矩阵表示这些征兆信息;在利用最大熵方法进行特征提取的基础上,对多源数据进行多平台信息融合,提出粗糙集和神经网络融合算法,实现了煤矿瓦斯数据预报方法,增加了矿井状态监测置信度,提高了环境监测的准确率,具有实际应用意义.     

融合评分矩阵和评论文本深度神经网络推荐模型

针对个性化推荐中用户评分矩阵数据集稀疏,用户和项目描述信息未充分利用的问题,提出融合评分矩阵和评论文本的深度神经网络推荐模型(deep neural network recommendation model,DeepRec)。首先将通过数据预处理得到的用户偏好特征和项目属性特征的文本集合分别输入到卷积神经网络进行训练,得到用户和项目的深层次非线性特征,同时将评分矩阵输入多层感知机得到用户偏好隐表示,并对两种模型提取的用户偏好隐表示进行融合;其次利用多层感知机建模用户和项目隐表示对用户进行个性化推荐;最后基于三组数据集以均方根误差为评估指标进行对比实验。结果表明DeepRec的预测误差更低,有效提高了推荐的精准度。     

C~3I信息融合评价指标体系优化方法研究

测试评估系统在C3I信息融合的发展过程中起着极其重要的作用;文章讨论了信息融合系统评估的一般理论和利用粗糙集理论的属性约简算法对多传感器信息融合的跟踪评价指标集进行优化的方法,为建立一个适应多个领域的融合评价平台提供了一个可行性方案,针对移动目标构建了航迹模拟系统的评价指标,并对其进行了优化,给出了一些用于定量评估的性能指标的定义和测试评估系统的构建方法及过程,并基于软总线结构进行了软件设计;通过实例分析,使得该评估指标体系的可靠性和实用性得到了验证。     

基于粗集的信息融合系统评价指标体系优化研究与实现

测试评估系统在C3I信息融合的发展过程中起着极其重要的作用。讨论信息融合系统评估的一般理论和利用粗糙集理论的属性约简算法,对多传感器信息融合的跟踪评价指标集进行优化的方法,为建立一个适应多个领域的融合评价平台提供一个可行性方案,针对移动目标构建了航迹模拟系统的评价指标,并对其进行了优化,给出了一些用于定量评估的性能指标的定义和测试评估系统的构建方法及过程,并基于软总线结构进行了软件设计。通过实例分析,使得该评估指标体系的可靠性和实用性得到了验证。     

多源信息数据融合系统性能评估研究

多源信息数据融合系统的性能、功能等指标研究是可以定量估计的,其性能评估研究是在仿真环境中检验并修正多源信息数据融合方法的有力手段。笔者在多源信息数据融合的仿真环境中,从多源信息的关联情况、融合航迹的质量、目标识别的概率及整个数据融合流程的效能等角度出发,提出了一个较完备的性能评估指标体系,并通过多次仿真结果进行了验证。     

警报信息实时融合处理技术研究与实现

针对分布式入侵检测和网络安全预警所需要解决的问题,对多传感器数据融合技术进行了研究.在分析IDS警报信息之间各种复杂关系的基础上,提出了一个警报信息实时融合处理模型,并根据该模型建立警报信息融合处理系统.实时融合来自多异构IDS传感器的警报信息,形成关于入侵事件的攻击序列图,并在此基础上进行威胁评估及攻击预测.该模型中...     

矿井煤自燃监测预警技术研究现状及智能化发展趋势

煤自燃是煤炭开采过程中面临的主要灾害之一,对煤自燃特征参数快速准确监测、危险程度及时预警是实现煤矿安全高效生产的重要保障。从煤自燃前兆信息监测技术和预测预报方法2个方面综述了煤自燃监测预警技术的原理及研究与应用现状,剖析了现有煤自燃监测预警技术存在的主要问题:(1)煤自燃前兆信息一体化监测受井下环境干扰大;(2)预警指标体系和模型构建侧重实验,难以与现场实际有效衔接;(3)煤自然发火有效样本少,预测时效缺乏超前性。立足于煤矿智能化发展趋势,提出了煤自燃智能化监测预警技术的研究展望:(1)建立煤自燃超前预警与即时预报联合预测模式;(2)发展机理建模与机器学习相结合的多源信息融合分析方法;(3)构建矿井一站式、可视化、智能化煤自燃监测预警平台。以期提升煤自燃监测预警能力、提高煤矿安全智能化发展水平。     

基于高密度电阻率法的尾矿坝浸润线监测系统设计

针对现有的浸润线监测方法由于观测点少而无法反映尾矿坝的整体实际情况的问题,提出了一种基于高密度电阻率法的尾矿坝浸润线监测系统的设计方案。该系统通过智能电极开关采集测点数据,根据实测的视电阻率剖面进行计算、分析,可获得尾矿坝剖面的电阻率分布情况,通过电阻率等值面图可直观了解到尾矿坝浸润线的位置和坝体异常情况,为尾矿库风险状态评估提供了科学依据。     

尾矿库中后期坝体稳定性计算分析

尾矿库坝体存在溃坝危险,所以尾矿库是一座重大危险源,在国际灾害事故排名中位列第18位。可见,对尾矿库坝安全进行研究,并加强监管和监控,对于防止尾矿库事故的发生,保证尾矿库安全运行是极其重要。本文采用MIDAS岩土工程分析软件,对元江尾矿库的大坝进行三维静力稳定性分析,研究其在静力作用下的位移、应力变化规律,从而判定其稳定性。三维分析时大坝在正常工况和洪水工况下,在洪水工况下的安全系数均大于规范所规定的最小安全系数要求,即满足规范要求,坝体稳定。     

基于多源卫星遥感的灾害性气象观测数据监测系统设计

灾害性气象的频发不仅给人们的生活带来了极大的影响,而且还危及生态环境的稳定。为减小实测气象数据与真实数据样本之间误差,实现对灾害性气象观测数据的准确监测,设计基于多源卫星遥感的灾害性气象观测数据监测系统。设置温湿度传感器及防辐射罩,按照数据信息传输网络布局形式,将风速风向传感器、雨量传感器、太阳能控制器接入既定模块单元之中,完成监测系统的硬件设计。利用多源卫星遥感技术,定义多源影像空间,通过分解数字卫星图像的方式,确定监测极值点所处位置,并计算相似性度量指标的具体数值,完成基于多源卫星遥感的灾害性气象图像配准处理。根据上位机组网模型,完善WINSOCK控件的连接形式,实现监测系统的执行程序编制,联合相关传感器元件,完成基于多源卫星遥感的灾害性气象观测数据监测系统设计。实验结果表明,多源卫星遥感技术设计系统的湿度测量曲线、气压测量曲线、风速测量曲线与真实气象数据样本之间的误差值均未超过2%,能够准确监测灾害性气象观测数据。     

多源遥感信息融合技术在土地沙化监测中的应用研究

多源遥感信息融合技术是一种遥感信息综合处理与分析的新方法。本文首先介绍多源遥感信息数据融合技术,然后分析和总结多源遥感信息融合技术在土地沙化监测中的应用情况。分析表明,多源遥感信息融合技术在土地沙化分析中可以提供更加准确的检测结果,具有广阔的应用前景。     

基于粗糙集的多源数据库缓存冲突自动处理方法

In order to improve the ability of multi-source database cache conflict adjustment, a multi-source database cache conflict automatic processing method based on rough set is proposed. The multi-source database cache data channeling model is constructed, the load balance scheduling method is used to balance the multi-source database cache, the multi-source database cache data feature mining is carried out with the fuzzy rough set feature extraction method, and the rough set features of multi-source database cache data are extracted. The multi-source database cache conflict is adjusted adaptively by multiple information reorganization and big data information fusion method. Through the distributed attributes of rough set, the cache conflict of multi-source database can be handled automatically. The simulation results show that the multi-source database cache has better equalization configuration ability, reduces the risk of data congestion, the number of rounds of conflict and the number of dead nodes, and improves the balance and security of multi-source database cache.     

一种嵌入式系统实时性能分析的融合机制

许多嵌入式系统要求硬实时或者软实时地执行，为了确保这些要求得到满足，不仅要对单个任务或代码段的执行时间进行测量，同时还必须确定整个系统的实时性能。为此，针对导致传统的纯软件方法测量精确度低的两个主要原因，借助于多源数据的信息融合思想，依据改进后的纯软件的实时代码执行时间的测量方法，提出了一种用于嵌入式系统实时性能分析的融合机制，基于这种机制，设计和开发人员能够查明时限错误，找出需要优化的代码以解决期限错过问题，并确定特定环境下实时任务集的可调度性。     

RS-RBF信息融合在瓦斯监测中的应用研究

针对煤矿单传感器和低层次的多传感器数据处理的单一、不确定性较高的缺点,在对监测信息进行分析、处理、维数压缩后,利用基于粗糙集理论与神经网络相结合的多传感器信息融合技术实现对瓦斯灾害信息的特征提取。通过对瓦斯灾害的辨识分析,获得更准确、更可靠的瓦斯状态信息,极大地提高了瓦斯监测系统的性能,为获得瓦斯灾害变化的一般规律和准确、及时地发布预测信息提供先进的理论和技术支持。     

基于改进D-S证据理论的多源空战信息博弈融合方法

多传感器系统与单传感器系统相比能够更大限度地获取被探测目标的信息量,但在空战中无人机传感器探测得到的数据在一定程度上具有欺骗性,利用博弈融合技术对多传感器数据进行融合,能够获得更加符合空战实际需要的信息。为此,研究了一种基于改进D-S(Dempster-Shafer)证据理论的多源空战信息博弈融合技术,在信息融合前采用Jousselme距离进行预处理,并利用费雪信息进行冲突数据博弈,所得策略集使空战数据更加可靠。在此基础上,根据邓熵方法对基于D-S证据理论的融合方法进行改进,与传统D-S证据理论方法相比,融合数据符合空战实际。最后对存在冲突的多源空战信息进行博弈融合仿真,仿真结果验证了该方法的可行性与优势。     

考虑多源不确定信息的路网交通拥堵状态辨识方法

拥堵状态辨识是道路运行状态评估的重要内容,是交通系统流量调控和管理的重要参考指标.在智能交通系统（Intelligent transport system,ITS）普及化程度越来越高的后交通时代,如何实现海量数据下对多源不确定交通拥堵状态的辨识是非常重要的内容.首先,基于多元集对分析建立一种新的路网交通拥堵状态刻画模型;然后,通过改进证据理论中Dempster组合规则实现交通信息融合,并推导出当前交通拥堵状态的准确表达值;最后,在数值模拟的基础上,使用重庆市南岸区的交通检测数据进行仿真分析,结果表明本方法能准确直观地反映出实时交通拥堵状态,具有潜在的实际应用价值.