基于支持向量机和云模型的网络健康状态评估

分析了支持向量机分类方法的几何意义,结合健康评估问题的定义提出了一种基于支持向量机的网络健康评估方法.将健康评估转化为分类问题,以点到健康分类边界的距离为评估参数从整体上评价网络健康状况,降低了主观因素对网络评估的影响.采用云模型实现了健康度与评语域之间的不确定性映射,更符合评估的实际情况.基于opnet的仿真实验结果表明了该方法的可行性.     

基于云模型的风险评估方法研究

以复杂网络环境中的网络交易为研究背景, 引入云模型理论, 通过对复杂网络环境中的信任、信任影响因素及信任评价机制等问题的研究, 提出了基于云模型的信任评估模型, 实现了信任的定性与定量的转换, 客观地反映了信任的随机性、模糊性和不可预测性; 为了有效地对复杂网络中交易风险进行评估, 研究并提出了基于云模型的风险评估方法. 仿真实验表明, 提出的信任评估模型能对复杂的网络环境中实体的信任做出合理的评价; 基于云模型的风险评估方法能对电子商务中的交易风险进行合理可行的预测. 设计并实现了一个基于云模型的风险评估系统, 进一步验证了基于云模型的风险评估方法的可行性和合理性, 也为复杂的网络环境中风险评估的研究提供了有价值的新思路.     

FNSEM:基于FCM的网络安全评估模型

为按等级保护策略定量评估计算机网络的安全状况,提出了一种新的基于FCM的网络安全评估模型（FN-SEM）．论述了模型的设计思想,给出了模型的建立方法,设计了安全评估算法,进行了模型分析和验证实验并与相关研究成果进行了综合对比．理论分析和实验结果表明,该模型是有效的,具有客观、全面、实用度高等优点,为计算机信息系统的安全测评提供了新思路．     

基于云模型的装配式建筑可持续发展评价

可持续发展理念是一种获得当今世界各国和各技术领域普遍认可的新型科学发展观,在当前我国大力推广使用装配式结构建筑的背景下,装配式建筑的安全可持续发展日益凸显其重要性.依据全生命周期理论,研究根据装配式建筑的特点将装配式建筑全生命周期分为设计、生产运输、施工、使用与维护、报废与回收5个阶段,采用文献研读和专家访谈法对使用频度较高的指标进行筛选及调整共得到36个指标,从而构建出装配式建筑可持续发展评价指标体系,通过C-OWA算子和熵值法得到综合权重,结合云模型理论对装配式建筑可持续发展进行综合评价.     

沉船碍航性综合评价的云模型研究

为定量分析沉船碍航性,处理沉船碍航性评价过程中定性概念的不确定性,结合云模型和Delphi,建立沉船碍航性综合评价云模型。通过对历史事故的统计分析,识别出决定沉船碍航性的要素。利用云模型最大限度地保留了整个沉船碍航性评价过程中的随机性和模糊性,对各个评价因子和评价标准进行云变换得到概念云模型,采用云模型和Delphi对评价因子赋权,依次对各级评价因子云模型进行云跃升运算得到沉船碍航性综合评价云模型。以我国福州水域部分历史沉船为例进行验证,结果表明,应用该模型能有效地评价出沉船碍航性,且得出的评价结论与历史评价结论一致。     

基于云模型的通信干扰系统效能评估

针对通信干扰系统效能评估的复杂性,运用云模型对其进行了研究,提出了基于云模型的通信干扰系统效能评估模型.首先建立了通信干扰系统效能评估指标体系,然后给出了运用云模型进行效能评估的详细算法,最后通过实例进行评估验证.结果表明此方法能较好地融合主客观信息,有效地集成了模糊性和随机性,可操作性强,为通信干扰系统效能评估提供了一种有效方法     

基于组合权重-灰云聚类模型的配电网调度运行管理水平综合评价

针对现有配电网规划评价缺少从管理层面评价配电网调度运行水平问题,提出一种基于组合权重-灰云聚类模型的配电网调度运行管理水平综合评价方法.首先,从配电网调度管理角度考虑,构建了一套考虑技术性、高效性、经济性和社会性的配电网调度运行管理水平综合评价指标体系.在此基础上,采用有序加权算子修正层次分析法主观极值偏差,得到各层级...     

复杂电子系统Markov模型及云可靠性评估

电子系统结构的复杂性,故障形式的多样性,导致可靠性评估的不确定性,为了使可靠性度量具有更高的可信度,针对可靠性评估问题,发展和深化了云理论。定义了云集和云数等概念,给出了正态云数的运算算法;分析了可修表决系统的Markov模型,并给出求系统可靠性指标的方法;阐述了系统可靠性的语言值定性评价,通过正态云数建立了定量的云可靠性评估模型,反映Markov模型中参数的不确定性。同时给出云可靠度在一定置信水平下转换为系统定性评价的方法,并通过表决系统的计算实例验证了云可靠度评估方法的可信度。     

船舶通航适应性综合评价的云模型研究

为处理船舶通航适应性评价中评价因子的随机性和模糊性,提出了一种船舶通航适应综合评价的云模型。该模型利用正向正态云发生器对适应性的评价标准及各评价因子进行云变换得到概念云模型,采用浮动云算法和综合云算法分别对底层和最高层评价因子进行集结获得综合评价云,将综合评价云与评价标准概念云进行比对得到适应性评价的最终结果。以小型LNG船舶在中国沿海的通航适应性评价为例,分别运用云模型和模糊综合评价法进行评价并对它们的结果进行对比分析。结果表明,基于云模型的综合评价方法用于船舶通航适应性评价是可行且有效的,该方法的评价结果更加直观、客观。     

基于指标规范化的正态云模型的水安全评价

针对传统评价方法没有同时兼顾评价指标的不确定性和模糊性问题,引入正态云模型对水安全状况进行定量评价。为克服正态云模型评价无法规范地体现不确定性的问题,运用指标规范化变换统一正态云模型中超熵的取值,使正态云模型评价规范化。以甘肃省河西走廊黑河中游地区为例进行了水安全评价研究。评价结果表明:2005—2011年,黑河中游地区水安全状态由不安全级别提升至临界级别;2011—2015年间,水安全状态基本稳定且有变好趋势,但工业用水重复利用率、土壤盐渍化率、森林覆盖率、水利投资占GDP的比例等指标处于危险级别或不安全级别,采取有效的管控手段是当前该区域水安全建设的重点。     

基于云模型及可达性分析的复杂配电网可靠性评估

传统的配电网可靠性评估是将元件故障率参数作为常数加以处理,但实际中要受到诸多因素影响,导致评估结果不准确。将云模型引入到配电网可靠性评估中,结合可达性分析法提出一种配电网可靠性评估的云模型算法。采用正向正态云发生器生成n组元件原始故障率参数,利用可达性分析法对每组云滴评估,得到n组可靠性指标;采用逆向正态云发生器将n组可靠性指标转化成以数字特征表示的可靠性指标云模型。算例验证结果表明,该算法是正确的,且能综合反映指标的具体变化和分布,符合人们对不确定性的认知方式。       

基于SVM分类的云集群失败作业主动预测方法

提出了一种使用支持向量机（SVM）模型预测作业终止状态的方法.以Google数据集为研究对象,首先分析作业终止状态的影响因素,提出使用作业的静态特征和动态特征作为终止状态分类的特征向量,选择SVM模型主动预测终止状态;然后从特征向量和分类模型2个层面对准确率、假负率、精确度指标进行验证.特征向量实验结果表明,基于静态和动态特征的SVM预测模型比单独使用静态特征和动态特征,分别提高0.94%、-0.01%、1.35%和9.08%、-1.36%、10.91%.分类模型的比较结果显示,SVM分类预测方法比传统的神经网络模型、朴素贝叶斯模型、逻辑回归模型的预测效果好.     

基于云模型的防空武器系统毁伤效能评估

在毁伤打击威胁目标过程中,针对现代防空武器手段所存在随机性和模糊性问题,首先从武器系统本身、作战环境、毁伤目标等方面分析了影响防空武器系统毁伤效能发挥的主要因素,建立了与之对应的评估指标体系;其次,引入云模型并提出了一种基于云模型的毁伤效能评估方法,以反映毁伤过程的不确定性;最后,通过算例仿真与分析,验证了该模型的稳定性和可靠性。为今后防空武器系统的论证、研制、试验和部署提供了一定的借鉴参考。     

一种基于云模型的装备采办承包商选择评价方法

选择满意的承包商是实现装备采办目标的关键环节之一。利用云模型改进Delphi法,确定评价指标体系的权重,实现专家意见的可视化。运用浮动云和综合云理论,建立了装备采办承包商综合评价模型,将承包商综合评价结果用云图或云滴分布的定性描述表示,使评价结果更加直观、完整,为选择满意的承包商提供了工具和方法。最后,通过实例,验证了该评价模型的可行性。     

基于危险理论的网络风险评估模型

为有效评估网络信息系统的网络风险,提出了一种新的基于危险理论的风险评估模型(DTREM)。在给出网络活动中自体、非自体、免疫细胞的定义,建立由记忆检测器、成熟检测器、未成熟检测器集合构成的入侵检测子模型后,进一步给出了基于危险理论的网络风险定量计算子模型。利用该模型,可以实时定量地计算出主机和网络当前所面临攻击的各类攻击和总体网络风险强度,理论分析和实验结果均表明,该模型为实时网络安全风险评估提供了一种有效的新途径。     

基于主成分分析和SVM模型的配电网故障选线方法

针对配电网谐振接地系统中单相接地故障选线可靠性不高的问题,提出了一种基于主成分分析SVM模型故障选线方法.该方案结合传统启动判据和零序电压小波变换突变能量作为系统异常启动判据,提高了判据的灵敏性.判断系统发生异常后,利用母线零序电压包络线斜率对单相接地故障和由非故障源引起的虚幻接地进行区分,减小选线装置误启动概率.利用主成分分析使故障馈线和健全馈线的瞬时零序功率的特征向量差异性达到最大,通过支持向量机对瞬时零序功率的主元特征向量进行分类,从而有效实现故障选线.仿真和实测数据皆验证该方案有效可靠且适用于不同故障性质的选线.     

云模型RBF神经网络的数据中心温度预测

数据中心温度预测在提高能量利用效率、降低机房空调耗电量方面具有重要意义。RBF神经网络广泛用于温度预测领域,考虑到传统RBF神经网络无法对影响温度的众多因子进行确定和选择,本文提出了一种将云模型和RBF神经网络结合的新模型。通过高维云变换确定RBF隐含层神经元,使RBF神经网络充分表达影响温度各因子的不确定性,进一步优化RBF神经网络结构。实验结果表明,该模型能较好地实现对数据中心温度的预测。     

基于RS-GA-BP神经网络的住宅房地产估价模型与应用

针对一般住宅房地产估价问题的非线性特征,融合粗糙集方法、遗传算法和神经网络算法的优势,提出了一种新的住宅房地产估价模型一基于粗糙集、遗传算法和BP算法集成的住宅房地产估价模型．首先对影响房地产估价因素进行离散化处理,其次利用粗糙集方法对估价因素进行约简,即精减BP神经网络的输入变量,最后利用遗传算法来优化BP神经网络初始权重和阈值．优化后的BP神经网络具有较好的处理非线性问题的能力,收敛速度和仿真精度较传统BP算法都有了明显的提高．选取某市工程案例进行实证分析,研究结果表明,新的估价方法能较客观准确地估测住宅房地产的价格,在住宅房地产估价中具备较高的实用性．     

基于主成分分析与神经网络的非线性评价模型

针对评价过程的非线性特征,运用神经网络高度非线性映射能力,建立了一种非线性综合评价模型。采用主成分分析法对评价指标进行处理,形成了新的指标体系,有效的消除了原指标间的相关性,降低了神经网络的输入维数。利用Matlab软件对地区经济发展水平的综合评价进行实例分析和仿真,得到了较满意的结果,说明了该模型的有效性。     

基于云模型的城市防震减灾能力综合评估方法

为有效解决城市抗震减灾能力综合评估中由于一些基础资料不能被准确提供而造成分析指标和评价结果中存在的模糊性和随机性问题,提出了基于云模型理论的城市抗震减灾能力综合评估方法.云模型是一种实现定性概念和定量数值之间转换的工具,用来统一刻划基于语言值的定性概念和数值表示之间的相互映射关系.云的数字特征期望值Ex、熵En和超熵He把模糊性和随机性完全集成在一起,作为知识表示的基础.该评估算法以不确定性为出发点,在理论上借鉴了层次分析法的某些处理手段,可以较好地处理指标体系中广泛存在的泛层次树形结构现象,将其用于某城市抗震减灾能力综合评估中,评估结果可信.