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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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一种附非负约束秩亏平差模型的迭代算法_郝天恒

针对附非负约束秩亏平差的问题,该文先将最小二乘问题转化为线性互补问题,然后利用极大熵函数的性质对其进行迭代求解,建立了一种附非负约束秩亏平差模型的迭代算法。它充分利用了测量中符号约束的先验信息,只需参数具有非负约束或先将参数转化为非负约束,无须对矩阵求逆,计算简便。文中还针对算法的收敛性进行了分析,并模拟了GPS网平差的算例。数值实验表明,与其他秩亏平差算法相比,该文算法在精度和计算效率方面均具有一定的优势。

  • 2021-04-23
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求解带约束投资组合模型的量子粒子群算法_何光

针对量子粒子群算法(QPSO)在迭代后期出现种群多样性缺失和容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于交叉操作的改进算法;在改进算法中,考虑了粒子的历史最优位置和次优位置,用以扩大粒子的搜索范围;同时,将遗传算法的交叉操作运用到位置的更新中,以增加种群的多样性,进而提高算法的收敛性;在性能测试中,将改进算法与原始的量子粒子群算法、基于差分进化的QPSO和基于黑洞探索的QPSO在收敛精度和鲁棒性方面进行了比较;最后,运用改进算法对一类具有投资数量限制的投资组合问题进行了求解,并与遗传算法、粒子群算法和标准的量子粒子群算法的寻优结果进行了对比。

  • 2021-04-21
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两级灌溉渠系优化配水模型及算法研究_刘叶

针对目前多数灌区灌溉渠系优化配水模型存在的问题,结合青铜峡南支渠灌区的实际情况,拟建立以最小渠系输水损失为目标的两级灌溉渠系优化配水模型。研究方法基于实数编码的加速遗传算法,并利用MATLAB进行编程求解。结果表明该模型及算法所确定的配水方案能满足上、下级渠道的配水流量和轮期的要求,整个渠系配水时间减少了20 h,实现了大流量短历时配水,且上级渠道第1断面(首断面)配水流量较均匀,减少了闸门调节次数,有效地减少了水量损失,符合优化配水的原则,可为渠系优化配水决策提供理论及技术支持。

  • 2021-05-06
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基于威布尔分布杂波模型的加权有序统计模糊CFAR检测算法_王陆林

为了解决有序统计恒虚警、有序统计最大选择恒虚警和有序统计最小选择恒虚警检测算法在非均匀噪声环境下检测性能严重下降的问题,基于威布尔分布模型和模糊量化的软决策方法,提出了一种加权有序统计量的模糊恒虚警检测算法。通过计算Leading和Lagging子窗口对应的模糊隶属函数值,采用代数积、代数和、最大选择和最小选择4种融合规则对2个子窗口的模糊输出量进行融合,并与比较门限进行比较判别目标有无。

  • 2021-05-06
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福建成品油管道停输后压力预测算法模型_邵晓

停输操作在福建成品油管道运行管理中时常发生,停输再启动过程中管内压力变化剧烈。当管内压力下降时,现场人员经常误以为发生泄漏等异常事故,需巡检排查,增加了现场的管理难度。为了提高现场管理水平,从机理模型分析了管道停输时段压力变化的影响因素,并基于出站油温、压力等检测数据,同时考虑环境温度的变化,建立基于机器学习算法的压力预测模型,监测管内压力变化情况。以泉港南线和黄塘溪东出站点为例,以RMSE、MAE、R2为指标,对比了LR、SVM、DT、RF、GB这5种回归预测模型。结果表明:DT、RF、GB模型适用于福建成品油管道停输的管内压力变化分析,而RF准确度最高。建立预测模型后,利用天气预报的气温数据,可以预测未来时段管内压力的变化趋势,当预测值与检测值差别较大时,实现报警功能。

  • 2021-04-22
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模糊环境下合作联盟收益分配模型和算法研究_李淑霞

在合作联盟中,由于不确定性因素的存在,联盟收益不能精确得到分配。文章将合作对策的支付值用三角模糊数来表示,解决模糊收益分配问题,并考虑了联盟的重要性(即权重)及有效性等因素对利益分配的影响。通过构建多权重模糊分配二次规划模型,给出其解析式,据此确定参与合作联盟的局中人的三角形模糊数分配值。最后,通过数值算例验证了该模型的合理性和优越性,从而为合作联盟利益分配提供了一种合理、有效的计算方法。

  • 2021-05-06
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基于高斯混合模型的火焰检测算法_张怡

火灾作为对社会和环境危害最大的灾难,一直是人们重点防范的对象。但目前现有的火灾预警系统都存在误报率过高的问题。因此,文中提出了一种基于火焰闪烁动力学的火焰检测框架。在该框架中,火焰颜色分布模型采用高斯混合模型。此外,采用概率显著性分析方法和一维小波变换提取运动显著性和滤波后的时间序列作为特征,描述火焰的动态特性和闪烁特性。通过实验证明了提出的方法对比现有方法具有较好的精确度,能够获得95%以上的精度,并且具有较低的误报率,满足实际需求。

  • 2021-04-20
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