发电系统短期可靠性评估的等效机组法

本文提出了等效机组的概念,有效地解决了发电系统短期可靠性评估中的“状态爆炸”难题该方法不仅提高了短期可靠性评估的速度和精度,而且极大地压缩了计算存贮量,使发电系统短期可靠性评估更趋于实用化.通过对示例发电系统进行短期可靠性评估,其结果证明了该方法的正确性和有效性.     

混沌系统和DNA编码的并行遥感图像加密算法

目的 针对传统基于混沌系统的图像加密算法在加密遥感图像时存在速度差、安全性不足等问题,提出一种混沌系统和脱氧核糖核酸（deoxyribonucleic acid,DNA）编码的并行遥感图像加密算法,提升图像加密的效率和安全性。方法 利用明文图像的安全散列算法256（secure Hash algorithm 256,SHA-256）哈希值修改混沌系统的参数和初始值,提高算法的明文敏感性,并通过2维Hénon-Sine映射置乱图像,打乱像素之间的分布规律;然后利用图形处理器（graphics processing unit,GPU）并行计算密钥序列,缩短加密时间,通过选择多个高维混沌系统和修改混沌系统初始值确保密钥序列的随机性;最后利用密钥序列和GPU对图像进行DNA并行加密,得到最终的密文图像。在DNA并行加密过程中,生成一种DNA-S盒,对DNA编码进行非线性替换。结果 在遥感图像以及普通彩色图像上的仿真实验和安全性分析结果表明,本文算法在加密遥感图像上速度达到80 Mbit/s以上,密钥空间大于10²⁰⁰,信息熵趋近于8,密文图像直方图平坦均匀,且通过了美国国家标准与技术研究院（National Institute of Standards and Technology,NIST）随机测试以及卡方检验;与其他算法相比,本文算法在密钥空间、相邻像素相关性、像素改变率（number of changing pixel rate,NPCR）、统一平均变化强度（unified averaged changed intensity,UACI）和信息熵等评价指标上更接近理想值。结论 本文算法在大幅提升加密速度的同时,保证算法足够安全,能够抵抗各种攻击,适合遥感图像以及大容量图像的保密存储和网络传输。     

Positivity and stability of mixed fractional‐order systems with unbounded delays: Necessary and sufficient conditions

This article provides a comprehensive study on quantitative properties of linear mixed fractional‐order systems with multiple time‐varying delays. The delays can be bounded or unbounded. We first obtain a result on existence and uniqueness of solutions to these systems. Then, we prove a necessary and sufficient condition for their positivity. Finally, we provide a necessary and sufficient criterion to characterize asymptotic stability of positive linear mixed fractional‐order systems with multiple time‐varying delays.     

An homogeneous space geometry for simultaneous localisation and mapping

Simultaneous Localisation and Mapping (SLAM) is the archetypal chicken and egg problem: Localisation of a robot with respect to a map requires an estimate of the map, while mapping an environment from data acquired by a robot requires an estimate of the robot localisation. The nonlinearity and co-dependence of the SLAM problem has made it an ongoing research problem for more than thirty years. The present paper details recent advances in understanding the SLAM problem, specifically the existence of an underlying geometry and symmetry structure that provides significant insight into the difficulties that have plagued many SLAM algorithms. To demonstrate the power of the geometric insight we derive a constant gain observer for the SLAM problem that; that does not depend on linearisation, has globally asymptotically stable error dynamics, is very robust, and operates in dynamic environments (estimating the landmark velocities as states in the observer).     

船载时间统一系统GPS跳秒问题研究与改进

介绍了船载时间统一系统的组成和GPS模块的工作原理。指出了现有时间统一系统存在的GPS跳秒问题。针对船载时间统一系统GPS跳秒问题,建立FTA故障树分析模型,分析故障底事件,定位了GPS跳秒问题的故障部位是GPS定时接收机,并深入分析GPS接收机关于闰秒的相关原理,进一步精确定位了GPS跳秒问题的原因是GPS接收机的闰秒修正软件算法存在缺陷。为了解决该问题,采用在GPS解码程序中增加GPS跳秒检测机制的方法,检测GPS芯片是否发生跳秒现象来避免产生器误同步,从而避免GPS跳秒问题导致的系统时间异常。通过搭建GPS模块程序验证平台和设计GPS验证测试软件进行测试,结果表明改进后的GPS解码程序在检测到GPS定时接收机跳秒后,能使GPS定时接收机复位,并设置GPS信息不可用,避免产生器误同步,从而有效解决了GPS跳秒问题。     

基于事件触发的离散多智能体二分一致性

针对一阶离散多智能体系统,研究了事件触发控制下的二分一致性问题.首先考虑智能体间通信拓扑结构为无向连通结构平衡图的情形,针对各智能体设计事件触发控制,包括仅依赖于自身及邻居智能体采样状态的控制输入,以及仅依赖自身状态的事件触发条件,实现了对通信资源的节约利用.基于图论、离散系统稳定性理论,证明系统能够实现二分一致性.同时,合理设置控制输入及事件触发条件中参数,保证系统不存在Zeno现象.之后,进一步分析设计了包含有向生成树的结构平衡图下,多智能体系统的事件触发控制.最后利用仿真实例验证了理论结果的有效性.     

基于时序特征和集成算法的用户购买预测

大数据时代,电商平台积累了大量用户在平台上的行为数据,比如浏览、点击、下单和加入购物车等等.如何使用机器学习算法去探索大数据背后的用户消费喜好和习惯成为了一个新的研究热点.本文主要在特征工程和模型搭建两个方面对用户购买预测的效果做出提高.通过深入理解电商业务知识,利用统计学知识,分别从用户、商品和评论数据等多个方面的数据构建了115个特征;在模型搭建方面,主要设计了一个两层融合模型,第一层采用了XGBoost、CatBoost和逻辑回归作为基分类器,从不同的角度考虑用户购买预测,第二层采用加权平均的方法对基类模型的预测结果进行融合,其权重由线性分类器学习生成.实验结果表明该融合模型的F1评分要高于个体分类器,并且多次实验证明,融合模型的稳定性也要比个体分类器好.     

线性回归和BP神经网络在噪声监测中的应用

噪声监测系统能够自动测量噪声分贝值,并实时处理系统监测到的各种声音环境信息,但是在噪声监测系统的实际应用中,噪声的分贝值受到温度、湿度和大气压力等多个因素影响,与实际值存在误差.为了提高噪声的测量精度,必须使用相关技术进行校正,系统采用了线性回归和BP神经网络技术,研究了预测模型的因素和系数,分析了模型中因素的相关性,获得了噪声监测的自动校正模型.从线性回归和BP神经网络自动校正数据的测试效果看,优化了测量数据的容错性并改进了数据校正的精度,使预测模型的判定系数R2的值有了较大提升.     

微信流量特性分析与建模

微信是现代互联网的主要应用之一,到目前为止有关微信流量特性分析与建模的研究较少.本文以微信流量为研究对象,分析验证微信流量同时具有自相似性和突发性.针对这两种特性进行微信流量建模,采用线性分形稳定噪声模型刻画微信流量特性,完成了模型的参数估算和效果分析.本文的研究成果是后续的网络性能分析、网络流量监管等的基础.     

边缘计算在智慧交通系统中的应用

随着汽车的普及,交通拥堵问题日益严重,依靠传统云计算的智慧交通系统虽能在一定程度上缓解交通压力,但已无法满足辅助驾驶、自动驾驶等新型车载应用对传输带宽与时延的需求。为了实现海量数据的实时处理,保障公众信息及交通安全,提升交通系统运行效率,将边缘计算应用于智慧交通。首先对智慧交通的发展概况进行整体描述,提出基于边缘计算的智慧交通总体架构,充分利用边缘计算物理邻近、高带宽、低时延、位置认知的特点解决目前交通系统信息传递延迟、数据处理不及时、传输负载大等问题。然后,基于无线传输、信息感知、计算卸载及协同处理等方面阐述边缘计算应用于智慧交通亟需解决的关键技术。最后,指出边缘计算应用于智慧交通面临的未来机遇与挑战。