基于Bayes决策的GMDSS模拟评估系统研究

针对全球海上遇险与安全系统的训练需求,开发了新一代多功能GMDSS模拟与评估系统.该系统为多种海上通信设备提供了一个综合的模拟训练平台,具有进行实时通信仿真,规范的通信操作流程演示及对操作训练进行自动评估等多种功能.首先介绍了系统的设计思想和组成功能,然后分析了系统原理与设计架构,并详细阐述基于Bayes决策的评估方法,模块化整合技术,卫星通信状态仿真模型以及系统网络通信实现机制等关键技术.经过实际使用测试表明,该系统功能完善,有较高的稳定性和可靠性.     

基于层次分析法的航行模拟器仿真可信度研究

受层次分析法(AHP)决策思想的启发,把与仿真可信度有关的评估元素通过划分层次后并计算权重,建立起一种复杂仿真系统可信度评估的综合算法模型,将其应用到航行训练模拟器仿真可信度评估中,通过确定航行训练模拟器仿真可信度评估指标体系中各可信度评估因素的权重,对各种可信度评估因素加以综合,得到了客观量化的仿真可信度结果,具有一定的科学性和可信性.     

毁伤概率评估的加权蒙特卡洛方法

由于经典蒙特卡洛方法的仿真效率不高,文中利用概率论和数理统计的基本原理,可以推导得到加权蒙特卡洛方法.加权蒙特卡罗方法不但能有效的缩小了样本方差,还能提高目标事件出现概率,相当于提高了样本的抽样效率,从而提高了仿真效率.与此同时,文中分别利用经典蒙特卡洛和加权蒙特卡洛这两种方法对典型目标进行了仿真计算,仿真计算最终证明了加权蒙特卡洛方法的仿真效率明显优于经典蒙特卡洛方法,能使仿真工作量成数量级的衰减.     

企业安全战略与Forefront安全解决方案

企业的安全问题与企业整体的IT架构类似,是一个长期存在并且需要长远规划、实施的问题。安全实际上是一个动态的过程,一般可以分为评估、防护、检测、响应依次实施的四个步骤。而响应后期的工作更多的可以把它看作是一种再评估、再防护的过程,这样,整个安全过程就成为一种动态的,循环的,不断优化的一个过程。     

基于人工免疫的网络安全态势评估模型

本文将人工免疫原理应用到网络安全态势评估的研究中.通过对入侵检测模型中有关自体、非自体、抗原的形式化描述,建立了抗体细胞的演化机制、动态免疫记忆、免疫监视等免疫机制.依据人体免疫系统抗体浓度的变化与病原体入侵强度的对应关系,建立了网络安全态势实时定量计算模型.     

基于需求等级的传感器网络安全策略模型

鉴于不同应用的传感器网络时安全的需求不同,运用风险评估方法对不同应用的传感器网络定量计算安全需求等级,并建立基于需求等级的安全策略模型.该模型从实际应用出发,组合多种技术手段和安全管理策略,为指导传感器网络安全方案设计、安全分析和安全管理提供参考.     

基于肤色马氏距离图的人脸检测

介绍利用肤色信息、特征脸与径向基概率神经网络相结合的方法进行人脸检测,能准确快速地检测出彩色图像中的人脸区域.首先构造皮肤YUV颜色模型,检测彩色图像中的皮肤区域,并计算出该区域相对于皮肤的马氏距离图;根据其马氏距离图利用主成分分析法构建特征脸子空间;构造出径向基概率神经网络,以马氏距离图在各特征脸子空间的投影系数为网络的输入.计算出该区域是否是人脸图像.实验证明,这种方法是有效的.     

基于视情监测的数据采集方案研究

将一种基于视情监测的数据采集方案应用到高速旋转机械在线状态监测与故障诊断系统中,提高了高速旋转机械设备的故障预报概率,减少了系统数据库服务器的冗余数据存储量,更加有利于工业现场设备维护和系统数据库维护.     

基于RF-BiLSTM的柔直阀冷入阀水温预测及冷却能力评估

为实现柔性直流(voltage sourced converter-high voltage direct current,VSC-HVDC)换流阀冷却系统入阀水温的智能预测,文中提出一种基于随机森林(random forest,RF)和双向长短时记忆(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)网络混合的柔直换流阀冷却系统入阀水温的预测模型,并以此为基础对柔直换流站阀冷系统的冷却能力进行评估。首先,采用RF算法对由阀冷系统监测变量组成的高维特征集进行重要性分析,筛选出影响入阀水温的重要特征,与历史入阀水温构成输入特征向量。然后,将特征向量输入到BiLSTM预测模型,对模型进行训练并实现对入阀水温的准确预测和冷却能力定量评估。最后,以广东电网某柔直换流站为实例对所提方法进行分析,验证了所提出的基于RF-BiLSTM的混合模型预测精度优于BiLSTM模型、RF模型、支持向量机(support vector machine,SVM)模型和自回归滑动平均模型(auto-regressive and moving average,ARMA)模型,并且实现了冷却能力的定量评估。结果表明该换流站冷却裕量达98%,存在过度冷却、能源浪费的问题,与换流站现场运行情况相符,验证了文中所提方法的有效性和准确性。     

空分复用弹性光网络多链路故障快速识别研究

随着空分复用弹性光网络规模的不断扩大,链路故障发生率持续增加,提出空分复用弹性光网络多链路故障快速识别方法。利用小波包分解方法将空分复用弹性光网络多链路信号分为高频和低频部分,使用Mallat算法快速重构链路信号,提取小波包能量谱特征和故障复合特征。根据特征提取结果采用改进贝叶斯算法对多链路故障进行定位,将定位结果输入到BP网络模式分类器中,完成多链路故障快速识别。实验结果表明,所提方法的故障定位时间最低仅为3.21 s,故障识别成功率在96%以上,故障误识率变化相对稳定,综合性能较为优越。