基于模糊层次分析法的WIA-PA健康评估方法

针对WIA-PA在长期运行过程中,由于能量消耗、节点故障等因素,网络整体性能下降的问题,提出了一种基于模糊层次分析法的WIA-PA健康评估方法。该方法通过选取对网络影响较大的6个指标,即失效节点数量、信号强度、节点能量、链路质量、丢包率及网络延时,建立模糊一致判定矩阵,然后计算出各个指标的评估分数,得出整个网络的平均分数,从而实现对WIA-PA健康状态等级的判定。实验结果表明,该方法可有效地判定网络状态。     

受恶意程序传染的WSNs可生存性评估

为实现传感节点数据高可靠传输的无线传感器网络WSNs（Wireless Sensor Networks）,提出一种针对受恶意程序传染的聚簇WSNs可生存性评估方法。通过使用能预测恶意程序传染行为的博弈模型,将恶意程序传染的故意性与马尔可夫链的随机性关联,实现利用马尔可夫链中的状态转换描述恶意程序传染行为的目的。使用提出的易感节点可靠度评估指标,根据可靠性理论将聚簇WSNs看作一个“并-串-并”系统,推理得到了一个簇、一条路由直至整个WSNs的可靠度评估指标,最终得到WSNs生存期评估指标。实验分析了影响WSNs可生存性的因素,结果表明提出的方法能有效评估WSNs的可生存性,为设计高可生存的WSNs提供理论基础。     

一种基于数据驱动的执行机构健康管理技术研究

应用健康管理方法可大大提高设备的安全和可靠性,针对飞机的执行机构,文章提出一种基于数据驱动的健康管理方法;首先根据电液伺服执行器的特点建立故障参数模型,然后应用动态k均值聚类算法进行故障特征提取,根据故障特征状况,应用模糊聚类方法进行健康状况评估,根据健康状况的发展划定健康等级,最后根据健康评估结果应用卡尔曼估计方法进行健康预测;仿真结果表明了算法的有效性。     

一种基于ANP的卷包设备健康状态模糊综合评价方法

鉴于卷包设备健康状态的模糊性,文章提出了一种结合层次网络分析法(ANP)与模糊C均值聚类法(FCM)评价卷包设备健康状态的模糊综合评价方法.该方法利用ANP来确定各评价指标的权重,利用FCM计算各评价指标的隶属度,并合成计算得到最终的评价结果.最后,实例分析验证了评价方法的有效性.     

基于模糊逻辑的多跳WSNs分簇算法

针对无线传感器网络节点能量消耗不均衡和网络寿命过短的问题,提出一种基于模糊逻辑的多跳WSNs分簇算法(FLCMN).该算法综合考虑节点剩余能量、节点邻居个数、邻居节点的平均剩余能量.根据预先设定模糊规则库,利用模糊系统评估出当选簇头的满意度.额外考虑邻居节点平均剩余能量,改善了簇内热点问题,均衡了簇内能量的消耗;同时,为了改善簇间热点问题,提出一种基于斐波那契序列的多跳传输方式,延长了网络的生存时间.通过仿真验证,FLCAMN算法在网络生存时间和能量消耗方面的性能都优于LEACH、EAMMH和DFLC算法.     

基于模糊神经网络的电力调度自动化设备健康评估

针对电力调度自动化设备健康评估过程中存在的评估方式简单、评估方式可解释性弱以及评估效果不精确的问题,本文提出了一种基于模糊神经网络的电力自动化设备健康评估模型.用模糊理论进行分析,用模糊集合描述评价指标,用数据指标的隶属度描述设备运行情况,结合神经网络的自适应功能,针对个体设备提供更加准确的、更具个性化的健康评估.     

基于无标签、不均衡、初值不确定数据的设备健康评估方法

缺少先验知识和完备信息的设备健康评估一直是预测与健康管理(PHM)领域的难点问题.针对设备运行状态观测数据的无标签、不均衡、初值不确定性问题,提出一种多变量深度森林的设备健康评估方法.首先,提出一种基于相关性指标和趋势性指标的特征选择方法以去除冗余特征;然后,利用三维数据标准化和量子模糊聚类方法,动态设定设备健康状态并且解决数据初值的不确定问题;最后,采用一种多变量深度森林分类器实现设备健康状态的离线训练与在线评估.案例分析结果验证了所提出的健康评估方法的有效性和可行性.     

基于模糊认知图的智能配电网WSNs实时性与可靠性优化研究

为了降低智能配电网事故,提高智能配电网无线传感器网络（WSNs）数据通信的可靠性与实时性,探索了一种基于模糊认知图的智能配电网WSNs数据通信建模与控制的方法。首先,定性分析影响智能配电网WSNs数据传输的性能指标的主要因素,构建模糊认知图模型,根据网络环境的变化利用数学方法表达网络节点各概念顶点之间的因果关系;然后,再利用模糊认知图的方法进行推理,获得动态决策路由路径和调整网络参数的控制变量值;最后,对本文方法进行仿真实验,对数据传输性能进行了测试分析。实验结果表明所提出的方法可为智能配电网WSNs数据传输提供良好的QoS（服务质量）。     

效能评估指标体系综述

针对复杂网络和多样化业务对网络效能和健康度提出的高要求,总结梳理了能够反映网络整体效能的评估指标体系,包括网络传输能力、抗干扰能力、抗毁能力、抗信息截获能力、运维管控能力;针对每一个能力体系,详细分解和细化评估指标、指标含义、对效能的影响. 网络效能评估研究是一个复杂而广泛的研究课题,因此网络效能评估研究迄今为止尚未形成公认的标准.目前已经有几种典型的评估算法,如模糊综合评判法、层次分析法、模块分析法、熵值法和主成分分析法等,这些评估方法大都是利用数学模型,从不同角度出发,建立或选择不同的评估指标,形成不同的评判准则进行研究,或主观或客观的进行网络效能评估.     

模糊层次分析法在网络安全态势评估中的应用

研究网络安全准确评估问题,由于非法入侵使网络存在安全隐患,为最大限度降低网络安全带来的损失,在分析网络安全态势影响因素的基础上,提出一种模糊层次分析的网络安全态势评估模型.先构建构建网络安全指标体系,采用层次分析法计算各评估指标权重,并采用模糊方法建立网络安全态势一致性判断矩,从而实现对网络安全态势进行综合评估.仿真结果表明,模糊层次分析法提高了网络安全态势评估的准确率,评估结果更加客观,是一种有效的网络安全态势评估方法.