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基于蚁群算法的电力数据网络APT攻击预警模型_梁晶亮

高级持续性威胁（Advanced Persistent Threat,APT）是通过预先对攻击对象的业务流程和目标系统进行多维度、多阶段、多对象的持续信息采集,隐匿地实现网络空间的数据窃取。电力网络具有天然的稳定性需求,其覆盖广、涉及面大、灾后损失大。当前APT攻击预警技术存在网络节点碎片化的有限安全域以及全域特征动态检测问题。本文提出基于蚁群算法的电力数据网络APT攻击预警模型。通过设计电力网络的全域可信系统模型,采用流形进行安全边界扩散,将碎片化节点进行柔性关联,确保全域安全控制。构建APT攻击的时效模型,实现攻击对可信系统的损害分析。将APT攻击特征等效为蚁群信息素,实现对APT攻击的自动跟踪和适应。通过实际测试表明,蚁群APT监测预警算法的预警精度有效提升12.6%。

  • 2021-05-07
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基于随机森林算法的湖北省水资源承载力评价模型及其应用_陆佳慧

依据PSR框架建立水资源承载力评价指标体系,以指标阈值为依据构造随机样本,在此基础上应用随机森林算法对湖北省水资源承载力进行评价。结果表明,随机森林能够很好地拟合指标因子与水资源承载力等级之间的关系,训练模型精度高,方案可操作性强,具有一定应用性；随机森林算法能无偏识别变量重要性,其中需水模数与供水模数是湖北省水资源承载力的关键影响因素,应予以重点防控；湖北省水资源承载力空间分布不均,鄂西地区和咸宁市水资源承载力为良好级,鄂东和鄂中地区为一般等级,以武汉市为核心的江汉平原地区属较差级,建议加强水资源分区管理,以促进水资源涵养能力与经济社会同步发展。

  • 2021-04-23
  • 阅读488
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结合注意力模型与双峰高斯分布的深度哈希检索算法_李宗民

哈希检索因为具有存储空间小、检索速度快的特点而受到广泛关注.目前深度哈希算法存在2个主要问题:深度哈希编码本质上是二值化特征,并且编码长度较短,存在特征表达能力有限的问题；已有的深度哈希算法无法直接通过反向传播学习离散哈希编码,通常将离散值松弛为连续值来优化学习,存在量化误差的问题.针对以上问题,提出一种结合注意力模型和双峰高斯分布的深度哈希检索算法.该算法设计嵌入空间和通道注意力模型的网络结构,关注重要特征并抑制不必要特征,增强了哈希编码的特征表达能力；同时为了解决量化误差问题,将均值为+1/-1的双峰高斯分布作为先验分布,并借鉴变分自编码机的思想,提出通过KL散度约束哈希编码分布服从先验分布,以减少量化误差.在3个基准数据集CIFAR-10,ImageNet,NUS-WIDE上,在不同码位下计算MAP结果显示,其MAP值优于对比的其他算法,取得了良好的检索效果,验证了文中算法的有效性.

  • 2021-05-06
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基于改进蝗虫优化算法的光伏电池模型参数辨识_吴忠强

针对蝗虫优化算法容易陷入局部最优、收敛精度不足等缺点,提出一种改进蝗虫优化算法。将混沌算法与蝗虫优化算法融合,对蝗虫优化算法进行混沌初始化,改善初始种群质量；再引入差分进化算法的差分策略,通过变异、交叉和选择过程,维持种群的多样性,增大算法跳出局部最优的可能性,从而使算法能搜索到更好的解；在个体更新部分引入了粒子群算法的思想,以当前的最优个体为目标进行个体位置更新,加快算法寻优速度。将改进蝗虫优化算法用于多晶硅太阳能电池模型参数的辨识中,并通过与其它智能优化算法的比较,验证了改进蝗虫算法辨识太阳能电池参数的有效性和优越性。通过实验验证了改进蝗虫优化算法在不同光照下对太阳能电池参数的辨识效果

  • 2021-04-21
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基于MacCormack_TVD_省略_差分算法的二维泥石流数值计算模型_刘建麟

泥石流是一种介于崩塌滑坡和洪水之间的物理过程,既有土体的结构性,又有水体的流动性。随着泥石流运动控制方程和数值模拟技术的发展,基于数值模拟的泥石流危险性分区方法成为泥石流危险性分区的主要方法。本文应用Massflow模型,基于深度平均的连续介质力学方法,从Navier-Stokes方程出发,推导出二维运动堆积控制方程,采用MacCormack-TVD有限差分算法计算,根据古交官长沟的地形条件、水文条件、物源条件模拟了泥石流运动的全过程,计算得出泥石流泛滥范围内的流深和流速。并根据数值模拟结果和最大动能分区模型,获取该流域的泛滥范围并确定危险性分区,将模拟区划分为四个区域,即高危险区、中危险区、低危险区和安全区。泥石流的分区模型是每个网格上泥石流体的最大动能,能够直接反应泥石流对建筑物的破坏能力,分区模型具有直接的物理意义。

  • 2021-05-06
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混沌鲸鱼优化算法及其在有限元模型修正中的应用_赵宇

为提高基本鲸鱼优化算法的搜索速度和寻优性能,提出了一种基于混沌映射的鲸鱼优化算法.该算法分别采用5种混沌映射扰动的惯性权重以协调算法的全局和局部搜索能力,通过测试函数对比得出,5种混沌映射均能提高算法的寻优性能,尤其是Gauss映射；最后,将加入Gauss映射的鲸鱼优化算法用于有限元模型修正问题中.仿真结果表明,改进后的鲸鱼算法能进一步提高模型修正精度.

  • 2021-04-20
  • 阅读483
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基于改进自组织映射聚类算法的连锁故障预测模型_宋玉琴

为提高电力系统连锁故障预测的快速性和全面性,提出一种基于改进自组织映射聚类算法的连锁故障预测模型。针对事故链预测模型的故障指标模糊、事故链模型过于庞大等问题,该模型首先设计了初始故障集评价指标、上下级支路间关联性指标。其次改进自组织映射聚类算法,对关联性指标进行聚类分类,并在上下级支路关联性确定中,设定适当阈值。最后,利用IEEE36节点系统进行仿真验证。结果显示:本文方法在3.245 s时可预测到6级总计37条故障线路,故障预测范围达到97%。可见,本文方法与传统方法相比能有效缩短预测时间,扩大预测范围。

  • 2021-04-20
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基于块稀疏贝叶斯模型的鬼成像重构算法_吴学林

传统的相机系统使用物体透射或从物体反向散射的光在胶片或焦平面探测器阵列上形成图像,鬼成像系统则使用分离的光场之间的空间相关性来获得图像而且无需记录图像本身,在遥感、医学和显微成像方面具有巨大的应用潜力。然而传统的鬼成像系统存在大尺寸图像重构存储要求高难以实现的问题。针对此问题,本文提出了一种基于块稀疏贝叶斯模型的鬼成像重构算法。该算法首先将一个大尺寸的目标图像等分成若干个小尺寸图像块,然后再利用贝叶斯学习模型对每一个小图像块进行压缩感知重构求解,最后通过合并每一个小图像块的重构结果,得到最终的大目标重构图像。仿真实验结果显示,基于块稀疏贝叶斯的鬼成像重构算法可以明显提升图像重构速度及重构质量,并且在日常条件下也可以快速有效地重构大尺寸目标图像。

  • 2021-04-21
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