基于改进SVM的电力企业信息系统异常检测方案的优化

近年来,电力企业信息系统的网元数量不断增多,数据处理规模不断扩大,数据类型日益复杂,导致系统的异常事件频发。论文提出采用改进SVM算法对传统异常检测方案进行优化,并通过两步交叉验证的方法提高了SVM参数寻优质量,显著强化了该算法的主动分析和预测能力。结合电力企业信息系统异常的特征,构建了同点时间序列模型,并实现了对网络性能异常点的实时化检测。     

基于模糊评价法的信息系统实施效果评估方法研究

该文目的是寻求一个信息系统实施效果评估办法。引入了模糊评价法作为信息系统效果评分的理论基础,同时运用信息系统使用情况表作为补充来解决模糊评价法得出评分过程不够精确的缺陷,形成了基于模糊评价法的评分-调查表相结合的效果评估方法,该评估方法能很好的对信息系统实施效果进行评估,评估结果回答了企业决策者最关心的两个问题:其一,信息系统实施后是否有利于企业综合实力的提高;其二,信息系统实施后是否得到普遍使用。     

基于模糊评价法的信息系统实施效果评估方法研究

该文目的是寻求一个信息系统实施效果评估办法。引入了模糊评价法作为信息系统效果评分的理论基础,同时运用信息系统使用情况表作为补充来解决模糊评价法得出评分过程不够精确的缺陷,形成了基于模糊评价法的评分-调查表相结合的效果评估方法,该评估方法能很好的对信息系统实施效果进行评估,评估结果回答了企业决策者最关心的两个问题：其一,信息系统实施后是否有利于企业综合实力的提高;其二,信息系统实施后是否得到普遍使用。     

基于BP神经网络的信息系统运行质量评价模型

信息系统运行质量评价是供电企业信息系统运维的重要工作,其中关键的一项就是对信息系统运行质量进行分析评估,这对于信息系统运行可靠具有重要意义。在分析影响信息系统运行质量因素的基础上,构建了信息系统运行质量评价指标体系,将遗传算法神经网络原理引入信息系统运行质量评价,构建了基于遗传算法和神经网络的信息系统运行质量评价模型,为供电企业的信息系统运行质量评估研究提供模型和方法的支撑。实证结果表明:模型具有较强的自组织、自学习和自适应能力,模型评估结果比较客观合理。     

电力信息系统国产化能力评估体系研究及应用

电力信息系统国产化及其评估体系是当前关注和研究的热点。针对电力行业自主可控和信息安全的实际需求,提出电力信息系统国产化能力评估体系,系统研究了国产化评价模型、评估指标、评估过程及成熟度等级,并结合实际应用案例进行分析和验证。结果表明,该评估体系能够有效地评价、指导电力行业企业的信息系统建设,促进电力行业的国产化能力提升。     

新型网络信息系统安全模型及其数学评估

从系统功能的意义上分析了网络信息系统安全所面临的威胁,建立了一种新型通用网络信息系统安全模型,确定了影响网络信息系统安全性能的相对独立的基本因素和相应的子因素。采用模糊数学的理论,建立了一种新型综合安全评估数学模型和模糊相似选择方法。通过示例应用分析,以量化方式评估示例网络信息系统的安全性能,确定了网络信息系统的量化安全等级和排序,从而验证了该系统安全模型及数学评估理论的有效性和新颖性。     

基于融合策略的机器翻译自动评价方法

机器翻译自动评价发展至今,各种自动评价方法不断涌现。不同的自动评价方法从不同的角度评价机器译文的质量。该文提出了基于融合策略的自动评价方法,该方法可以融合多个自动评价方法,多角度地综合评价机器译文质量。该文主要在以下几个方面探索进行: (1)对比分别使用相对排序(RR)和直接评估(DA)两种人工评价方法指导训练融合自动评价方法,实验表明使用可靠性高的DA形成的融合自动评价方法(Blend)性能更好; (2)对比Blend分别使用支持向量机(SVM)和全连接神经网络(FFNN)机器学习算法,实验表明在当前数据集上,使用SVM效果更好; (3)进而在SVM基础上,探索使用不同的评价方法对Blend的影响,为Blend寻找在性能和效率上的平衡; (4)把Blend推广应用到其他语言对上,说明它的稳定性及通用性。在WMT16评测数据上的实验,以及参加WMT17评测的结果均表明,Blend与人工评价的一致性达到领先水平。     

基于KNN-SVM的网络安全态势评估模型

为了提高网络安全态势评估性能,提出一种K近邻和支持向量机相融合的网络安全态势评估模型（KNN-SVM）。将网络安全数据集输入到支持向量机学习,找到支持向量集,对于待评估网络安全态势样本,计算其与最优分类超平面间的距离,如果距离大于阈值,采用支持向量机进行网络安全态势评估,否则采用K近邻进行评估,以解决支持向量机对超平面附近样本易错分的缺陷,减少SVM的误判率。仿真结果表明,相对于单独SVM,KNN-SVM提高了网络安全态势评估正确率,而且性能更加稳定。     

基于模糊综合的信息安全风险评估

随着社会的持续发展和国家信息化步伐的加快,信息安全问题对国家安全的影响日益增加与突出。为了对安全性进行高效地评估,达到提高信息系统安全性的目的,文中提出了一种基于模糊综合评判理论的信息系统安全风险评估模型和方法。模型采用多层结构,引入了关系矩阵描述各个评价因素之间的相互影响关系,并提出了安全性评估指标体系,使用定性和定量的评估方法对安全性进行评估。对模糊综合得出的结果提出了分析方法来获得信息系统的综合风险评价,改变了传统将信息系统看成＂黑盒＂来评估的方法,是对以往安全性评估方法的补充。     

基于模糊综合的信息安全风险评估

随着社会的持续发展和国家信息化步伐的加快,信息安全问题对国家安全的影响日益增加与突出。为了对安全性进行高效地评估,达到提高信息系统安全性的目的,文中提出了一种基于模糊综合评判理论的信息系统安全风险评估模型和方法。模型采用多层结构,引入了关系矩阵描述各个评价因素之间的相互影响关系,并提出了安全性评估指标体系,使用定性和定量的评估方法对安全性进行评估。对模糊综合得出的结果提出了分析方法来获得信息系统的综合风险评价,改变了传统将信息系统看成＂黑盒＂来评估的方法,是对以往安全性评估方法的补充。     

粗糙集理论在网络攻击效果评估中的应用研究*

计算机网络攻击效果评估技术是信息系统安全评估中一个重要而具有挑战性的课题.进行网络攻击效果评估需要建立一套评估指标体系,针对具体的攻击,评估体系中指标的重要性各不相同.运用粗糙集理论确定各个指标之间的关系,使评估指标的权重分配赋值更加科学、合理.     

Composite power system adequacy assessment in terms of well-being

This paper presents a system well-being evaluation method that divides the composite power system operating condition into several states depending on the level to which the adequacy and security constraints are satisfied. Conventional composite system reliability indices typically do not reflect the ability of the system to withstand, without resulting in load curtailment or other violations, the abrupt loss of system components. The well-being evaluation method provides an extra index for system planners or designers to decide whether or not the power system is capable, based on the deterministic criteria, to withstand unplanned outages of system components without violation of specified constraints. The well-being indices, which are the probabilities of the system being in the healthy, marginal and at risk states, provide this important and intuitively interpretable information for system planning and operations. Studies on two test systems were done to examine the effect of load levels, system component removal and addition on the well-being indices. The bus well-being indices for selected buses of the two test systems were also calculated and compared with the system well-being indices.     

像素级图像优化融合客观评价指标分析

文章对像素级图像融合的客观评价指标进行分析,设计了新的交互信息量指标,避免了信息的重载,并根据指标相关度和指标选取原则对图像融合的指标进行评价和选取,形成了一组有效的评价准则,使图像融合质量评价指标较为完备,实验验证了方法的有效性。     

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。     

数字版权管理安全性评测模型研究

根据多种现有的数字版权管理系统的设计和实现方案,提出了构成数字版权管理(Digital Rights Management , DRM)系统的最小子集和典型的系统构成。针对常见的攻击举例,设计了DRM系统安全性评价指标,指标中包含了攻击后防御强度。提出了使用层次分析法来评价DRM系统的安全性模型。在评价安全性时,依据算法、商业秘密、软件防破解能力等安全性基础进行评价。最后,使用提出的指标对现有的两种数字版权管理系统进行了评价,给出了评价的数量指标,并进行了对比评价分析,分析结果验证了评价模型的合理性。     

General and specific formalization approach for a Balanced Scorecard: An expert system with application in health care

The Balanced Scorecard (BSC) presents the essentials of strategic and performance management in clear, straightforward manner which is also usable in health care. If a BSC for a clinical department is an agreement, the first question to consider is the method by which it can be ascertained whether a strategy has been accomplished. There are many different techniques like AHP (analytic hierarchy process) and fuzzy systems to calculate indices.However, how does a formalized mathematical groundwork looks like that integrates current approaches and is still general enough to incorporate future expert systems with applications?The purpose of this paper is the formalization of BSC evaluation by respecting current research. The formalized expert system was implemented in an information system for health care management.     

软件安全的多指标综合评测

文章提出了一种新的软件安全评测方法。通过对软件安全的实际研究和分析提取出典型的评测指标,并将层次分析法AHP(AnalyticHierarchyProcess),主成分分析法PCA(PrincipalComponentAnalysis)和聚类分析法CA(ClusterAnalysis)三者结合进行评测。首先采用AHP通过定量分析确定指标权重;之后采用PCA,通过线性变换,在保留大部分原始信息的前提下,把加权后的指标重新组合成一组无关的综合指标并进行分析;最后采用CA对PCA的分析结果进一步研究并根据用户需求将软件分为指定数目的类别从而使结果更加直观。实际的评测结果表明这一方法可以对软件的安全性进行正确有效的评测。     

Monotonic Indices Space Method and Its Application in the Capability Indices Effectiveness Analysis of a Notional Antistealth Information System

This paper presents the monotonic indices space (MIS) method used for the extended complex system capability indices effectiveness analysis. Based on the assumption that indices are monotonic with respect to the requirement measurements, an algorithm is proposed and applied to attain numerical approximation of monotonic indices requirement locus with hyperboxes. Two algorithms for acquiring intersection of several monotonic indices requirement loci are proposed, and two system analysis models based on MIS, the system evaluation model and the index sensitivity analysis model, are put forward. Finally, the models previously mentioned are used to analyze the capability indices effectiveness of a notional antistealth information system. The results show that the MIS method is promising.      

Consideration effect of uncertainty in power system reliability indices using radial basis function network and fuzzy logic theory

Reliability assessment of composite power systems is a critical and important part of power investigations especially in the market-driven environments. Therefore, the reliability indices as criteria for the comparison of the reliability of the power systems should be evaluated precisely and carefully. Because of the nonlinear behavior of the systems as the effect of different parameters like weather conditions, load pattern changes and some others, reliability indices always contain much uncertainty. In this paper a neuro-fuzzy based method is proposed to reduce the degree of the uncertainty in the reliability indices and therefore to evaluate the reliability of the composite power systems precisely. Fuzzy logic theory makes it possible to make use of the human experts knowledge in the reliability evaluations. Also by the use of RBFNN and its powerful characteristic to learn any nonlinear mapping between two states it would be possible to evaluate the reliability indices for every short time interval needed so that reliability evaluation in real time would be achievable and feasible.In this paper the RBFNN is trained by the training patterns that are achieved by the use of fuzzy logic theory, then the results are examined on a standard Reliability Test System (RTS-96).     

The evaluation of time-weighted quadratic performance indices for discrete and sampled-data linear systems

Time-weighted quadratic performance indices are evaluated for discrete and sampled-data linear systems. An evaluation in simple form is presented for discrete systems using a direct method based on manipulating the matrix infinite series. The result obtained is applied to sampled-data systems in which the performance index is given by the integral of continuous-data errors. It is shown that the result for sampled-data systems leads to the result for continuous systems when the sampling period approaches zero.