基于退化数据和DBN算法的IGBT健康参数预测方法

绝缘栅双极型晶体管(IGBT)等电子元器件被广泛用于运输和能源部门,其健康状态对于设备安全和有效至关重要;在对IGBT的结构和损伤机制分析基础上,结合NASA艾姆斯中心开展的IGBT加速退化试验,选择集电极-发射极关断峰值电压作为失效特征参数,提出了一种基于深度信念网络的预测模型对其进行分析和预测;以Levenberg-Marquardt(LM)算法模型作为对比,实验结果显示文章提出的三隐藏层DBN模型相比于LM模型有更好的预测性能和更高的预测精度。     

基于等效模型和多时间尺度扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC预测

荷电状态(SOC)和最大可用电量估计是锂离子电池寿命预测中的两个最重要部分;然而与快速时变的SOC比较,最大可用电量的参数变化缓慢;文章提出了一个基于等效模型和多时间尺度的扩展卡尔曼滤波(EKF)预测算法对SOC和最大可用容量分别在不同时间尺度上进行估计,在宏观尺度上利用了SOC估计值作为观测量,更新最大可用电量;针对NCA/C卫星锂离子电池实验数据的仿真结果表明,提出的多时间尺度EKF预测算法与EKF联合估计算法相比,SOC和最大可用电量估计准确度更高,同时提高了计算效率。     

高职院校信息化校园建设的思考

本文针对目前高职学院校园信息、化建设现状及存在的问题进行分析,在如何实现高职学院校园信息化建设的原则、模块、标准与规范等方面进行了探讨和思考。     

电力市场环境下的发电容量充裕性（三）市场设计要素与原则

如何设计确保发电容量充裕性的方法是一个涉及面很广的困难而复杂的问题。力图从较广阔的视角对此进行探索。一方面,讨论了在电力工业之外的与确保发电容量充裕性相关的一些重要问题,包括外部政策、政府职能等;另一方面,从电力市场设计的角度阐述了确保发电容量充裕性的责任主体、设计思路、需要关注的问题,并在对现有方法综合分析的基础上,提出了确保发电容量充裕性的方法所应具备的特征。     

机器人智能控制方法研究及控制器设计

针对机器人的控制策略向智能化发展的趋势,文中在介绍机器人控制技术的发展及机器人的模糊控制、神经网络控制等智能控制方法的基础上,提出了一种基于DSP的智能控制器的设计方案,并通过试验验证了其合理性。     

一种多变量公钥密码体制的安全性分析

将"小域-大域"方法与三角形逐步迭代方法相结合,提出了一种新多变量公钥密码体制,并声称该体制能够抵抗秩攻击、线性化方程攻击和差分攻击。经过深入分析,发现该方案的中心映射满足大量一阶线性化方程。利用线性化方程可以将原体制转变为Square加密方案,然后利用差分攻击方案可恢复合法密文相应的明文。对于原体制的两种推荐参数,对于给定的公钥,恢复合法密文相应的明文复杂度分别约为233和235。上述攻击结果通过计算机实验得到了验证。     

中国能源互联网发展基本特征

能源互联网研究与实践快速推进,新理念、新技术开始涌现,呈现开放、融合态势。准确把握能源互联网发展方向与基本特征对研判中国能源行业未来形态、科学推进能源转型尤为重要。立足于中国中长期能源转型不同路径比较,着眼于“能源+”的高度去定位能源在未来经济高质量发展中的位置,结合对能源互联网架构与运行机理的分析以及对跨界融合实践特点的总结,提出了广义能源互联网发展理念;在此基础上,探讨影响其产业头部格局的关键因素,即互联互通能力、综合能源系统规划设计能力和产业创新生态系统建设能力等。这种更包容、更开放的能源互联网发展理念,有利于推动能源转型突破新动能、新模式、新业态的创新瓶颈。     

分类不平衡协议流的机器学习算法评估与比较

网络协议流不平衡环境下,流样本分布的变化对基于机器学习的流量分类器准确性及稳定性有较大的影响选择合适的机器学习算法以适应网络协议流不平衡环境下的在线流量分类,显得格外重要.为此,首先通过单因子实验设计,验证了C4.5决策树、贝叶斯核估计(NBK)和支持向量机(SVM)这3种分类算法统计TCP连接开始的前4个数据包足以分类流量.接着,比较了上述3种分类算法的性能,发现C4.5决策树的测试时间最短,SVM分类算法最稳定.然后,将Bagging算法应用到流量分类中.实验结果表明,Bagging分类算法的稳定性与SVM相似,且测试时间与建模时间接近于C4.5决策树,因此更适于在线分类流量.