基于指纹识别技术的双重身份鉴别系统实现

本文依据信息安全等级保护基本要求,利用指纹识别技术,设计了信息化应用的双重身份鉴别系统方案。方案通过建立指纹数据库,采集用户指纹信息并和账户关联,通过认证服务在用户登录时进行指纹认证实现双重身份鉴别。方案具有安全性高、适用面广、使用方便和抗抵赖等特点。     

基于神经网络模型的智能电网线损估计方法

为了准确、有效、实时估计智能电网中配电网线损,提出了一种基于神经网络模型的智能电网线损估计方法.在BP神经网络算法的基础上采用LM算法对神经网络权重和阈值进行连续优化从而实现网络自适应调节,进而搭建神经网络模型.将模型应用于IEEE33节点系统进行实验,实时估计每条线路的功率损耗并将估计线损值与实际测得的线损值进行比较并提出相应的评估指标对方法有效性进行评估.结果表明,与传统的潮流法相比,所提出的方法具有更优的运算速度和准确度.     

基于HS-ELM的油浸式变压器故障诊断

针对ELM模型的预测精度受初始的输入权重W_i和隐含层偏置矩阵b_i的选择影响,运用和声搜索算法(HS)优化选择初始的输入权重W_i和隐含层偏置矩阵b_i,提出一种基于HS-ELM的油浸式变压器故障诊断方法。将5种气体体积分数数据(H_2,C_2H_2,CH_4,C_2H_6和C_2H_4)当作HS-ELM变压器故障诊断模型的输入特征参数数据,不同故障类别标签作为HS-ELM的输出,建立HS-ELM油浸式变压器故障诊断模型。研究结果表明,在各个故障类别的诊断正确率和总体正确率上,HS-ELM均要高于GA-ELM,ELM和IEC三比值法,有效提高了变压器故障诊断的正确率。     

基于大数据技术的多变量短期电力需求预测研究

针对传统多变量短期电力需求预测方法没有归一化处理电力数据,导致预测性能较差、精度较低,提出基于大数据技术的多变量短期电力需求预测方法。在电网大数据框架中,连接MONGOOSE数据库引擎与短期电子服务器,完成大数据技术支持下的短期电力环境搭建。基于大数据技术,通过确定神经预测网络层数的方式,实现电力需求数据的归一化处理,根据多变量短期预测误差的计算结果,实现基于大数据技术多变量短期电力需求预测方法的应用。实验结果表明,研究方法的电力需求预测有效性更好,预测精度更高。     

基于大数据技术的多变量短期电力需求预测研究

针对传统多变量短期电力需求预测方法没有归一化处理电力数据,导致预测性能较差、精度较低,提出基于大数据技术的多变量短期电力需求预测方法。在电网大数据框架中,连接MONGOOSE数据库引擎与短期电子服务器,完成大数据技术支持下的短期电力环境搭建。基于大数据技术,通过确定神经预测网络层数的方式,实现电力需求数据的归一化处理,根据多变量短期预测误差的计算结果,实现基于大数据技术多变量短期电力需求预测方法的应用。实验结果表明,研究方法的电力需求预测有效性更好,预测精度更高。     

信息化硬件测试标准与方法研究

本文将针对信息化硬件测试的标准与方法进行简单的阐述,并且提出几点可行性的建议和措施,不断的促进我国信息化硬件测试的水平,为我国的发展起到推动的作用.     

基于MapReduce的人工蜂群算法在大数据中的应用

随着信息技术的不断进步,数据规模不断增大。聚类是一种典型的数据分析方法,尤其是对大规模数据进行聚类分析近年来备受关注。针对现有序列聚类算法在对大规模数据进行聚类时,在内存空间和计算时间方面开销较大的问题,提出了基于MapReduce的人工蜂群聚类算法,通过引入MapReduce并行编程范式,快速计算聚类中心适应度,可实现对大规模数据的高效聚类。基于仿真和真实的磁盘驱动器制造两类数据,对算法的聚类效果、可扩展性和聚类效率进行了验证。实验结果表明,与现有PK-Means算法和并行K-PSO算法相比,论文算法具有更好的聚类效果、更强的扩展性和更高的聚类效率。     

等级保护应用安全与OWASP Top10

应用系统是信息安全等级保护测评的核心对象,直接面对用户,受到的安全威胁最大。OWASP Top10是指应用系统的十大安全风险。文章从信息安全等级保护的角度,对OWASP Top10进行研讨分析,整理OWASP Top10与等级保护应用安全测评控制点之间的关系,探讨OWASP测试方法在等级保护应用安全测评中的使用。