基于四元数Gabor滤波的彩色纹理特征提取

现有的彩色图像纹理特征提取方法是将彩色图像转换为灰度图像或者对彩色图像进行分通道处理,这样的处理方法会丢失原图像的颜色信息和各通道间的相关性,导致特征图像的纹理特征和原图像的纹理特征差异较大。基于上述问题,提出了一种四元数Gabor彩色纹理特征提取方法。首先,根据Gabor滤波和四元数欧拉公式,推导出四元数Gabor滤波,并将彩色图像用四元数矩阵表达;其次提出四元数Gabor滤波卷积算法处理彩色图像,得到多尺度多方向的彩色纹理特征图像;最后对得到的彩色纹理特征图像进行Tamura统计特征的提取。实验结果表明,该方法可以很大程度地保留原图像的粗糙度、对比度和方向度等纹理特征,同时可以提取到原图像的颜色信息。在转化为灰度图像后,该方法在保留粗糙度、对比度和方向度等纹理特征方面优于传统Gabor方法和LBP方法。     

改进Informer网络的风电功率短期预测

准确预测风电功率对于提高电力系统的效率和安全性具有重要意义, 而风能的间歇性和随机性特点导致风电功率难以准确预测. 因此, 提出一种改进Informer的风电功率预测模型PCI-Informer (PATCH-CNN-IRFFN-Informer). 将序列数据划分为子序列级补丁, 并进行特征提取和整合, 提高模型对序列数据的处理能力和效果; 采用多尺度因果卷积自注意力机制, 实现多尺度局部特征融合, 提高模型对局部信息的理解和建模能力; 引入反向残差前馈网络 (IRFFN), 增强模型对局部结构信息的提取和保留能力. 某风电场数据实验结果表明, 与主流预测模型相比, PCI-Informer模型在不同预测步长下均取得了更好的预测效果, 在MAE指标上相比Informer模型平均降低了11.1%, 有效提高了短期风电功率的预测精度.     

随机聚焦搜索优化算法

提出了一种新的优化算法: 随机聚焦搜索. 该算法属于群集智能, 它模仿了人类的搜索行为及其在搜索过程中的随机性, 算法简单并且计算复杂度小. 在对一系列典型复杂函数的优化测试中, 通过与差分进化算法和全面学习的粒子群算法进行对比, 验证了该算法性能. 仿真结果表明, 该算法能解决大多数benchmark函数问题, 并且有较快的寻优速度, 可以在一定程度上替代现有的优化算法.     

Privacy-aware electricity scheduling for home energy management system

In the context of smart grid, home energy management system (HEMS) needs to collect the fine-grained energy consumption data through smart meters. However, the fine-grained data contain the electricity consumption patterns of consumers, which can induce serious privacy issues. In order to protect the electric privacy of consumers, a privacy-aware electricity scheduling strategy for HEMS is proposed in this paper. Firstly, the basic scheduling model of HEMS is presented, and the basic scheduling objective is to minimize the electricity payment while satisfy the daily power demands of consumers. On this basis, a privacy-aware optimal scheduling model adopting rechargeable batteries is established, and the introduction of preference factor enables consumers to make a tradeoff between the total operation cost and privacy security. The electric privacy protection performance is measured by coefficient of determination and the number of features. Besides, the operation cost of batteries is also considered in the modeling process, and the influence battery capacity has on the performance of privacy protection is discussed. Simulation results show that the proposed method is effective and has strong practical application value.     

不确定输入时滞系统的滑模输出反馈控制

研究了在状态不可测,并且状态参数和控制输入矩阵同时存在不确定性的情况下,不确定输入时滞系统的滑模控制问题.为了有效克服不确定性和时滞对系统稳定性的影响,在状态估计空间选择了一种积分型的切换函数,设计了一种基于状态观测器的滑模控制器,并证明了所设计切换面的可达性.通过李亚普诺夫理论,给出了闭环系统渐近稳定的充分条件.数值仿真验证了算法的有效性.     

网络攻击与防御技术的研究与实践

网络攻击与防御是信息安全领域的核心内容,采用攻防角色分组的情境实践模式,将其分解为扫描、网络嗅探、口令破解、欺骗攻击、拒绝服务攻击、缓冲区溢出攻击、Web攻击、SQL注入攻击、木马攻击、计算机病毒、手机病毒、防火墙与入侵检测等12个专题,对应12个学生小组,每组6名学生,攻击和防御各半。通过课程实践,有效培养学生的实际动手能力、自主学习、分析问题、解决问题的能力,以及团队协作和组织能力。     

智能客户端在基建工程项目信息管理中的应用

针对现有管理信息系统（M IS）软件的B/S或C/S架构在实际应用中的不足,本文引入智能客户端架构作为系统的解决方案。通过介绍智能客户端的技术及其优点,提出基建工程项目信息管理系统的系统设计目标和系统框架,并分别阐述了智能客户端关键技术的实现过程。     

基于批次图像化的卷积自编码故障监测方法

针对间歇过程的非线性、多阶段性等特点及其三维数据形式,提出基于批次图像化的卷积自编码故障监测方法.首先,将每个批次数据看作一个灰度图,每个批次中数据变化可以看作图片的纹理变化,利用卷积自编码器(convolutional autoencoder,CAE)直接对间歇过程三维数据进行特征提取,避免三维数据展开成二维时导致的信息丢失,无需分阶段充分考虑批次全局信息,有效提取过程变量相关关系的动态变化;同时,利用卷积操作提取局部特征信息,自编码网络可以解决非线性问题,实现特征的无监督学习;然后,使用一类支持向量机(one-class support vector method, OCSVM)描述特征分布,构造新的统计量,确定控制限,实现故障监测;最后,通过将该方法应用到Pensim仿真平台及重组人粒细胞集落刺激因子发酵的实际生产数据,验证所提方法的准确性和有效性.     

基于网关的应用软件流量监控系统设计

针对互联网中存在大量的网络娱乐性的应用软件业务流量影响了互联网关键业务的应用,研究了一种基于网关的应用软件流量监控系统。该系统主要分为检测报文、用户管理、控制报文和数据特征库四大部分,并采用Netfilter框架实现包过滤算法。     

换流器故障在线监测电气量及其诊断系统

利用故障信号能量变化率量化换流器各类故障的电气特征,表征换流器故障信号相对于正常状态的变化情况。根据各电气量变化情况的不同,选择出能有效定位和诊断换流器各类故障的在线监测电气量。将各在线监测电气量的能量变化率与零进行比较,得到换流器不同故障情况下,各在线监测电气量逻辑编码值。利用编码值的不同,再结合统计学知识,提出换流器故障在线监测诊断系统。仿真结果表明,该系统能准确有效地定位和诊断出换流器各类故障,且不受系统运行方式和故障过渡电阻的影响。