融合图卷积网络模型的无监督社区检测算法_姜东明

图卷积神经网络（Graph Convolutional Neural Network）能有效地提取非欧式距离数据中的特征信息。提出一种基于图卷积网络模型的无监督社区检测算法。选择图中某些节点添加人工标签来模拟在图上的信号输入,使其满足图卷积网络的传播特征的要求,通过修改后的图卷积网络传播规则将节点本身的标签传递至其相邻节点,通过对同一节点获得的不同标签进行比较后将节点归类,之后优化归类结果并输出社区划分矩阵。使用现实世界的数据集进行测试,并与一些其他社区检测算法进行对比评估。实验结果表明算法在不同类型的数据集中都能得到很好的社区划分效果。

2021-05-06
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基于Logsitic回归模型和自_省略_密度聚类算法的分行业负荷增长规律_朱涛

电力企业营配大数据的持续积累为电力用户负荷发展规律的研究提供了良好的数据基础。传统分行业负荷特性研究方法在海量数据挖掘上存在一定局限性,且缺乏对用户负荷年度成长模式的研究。应用Logsitic回归模型自动识别电力用户的饱和水平值和增长速度,形成3项用户增长特性参数。应用参数自适应的密度聚类算法,分不同行业、不同规模搜索典型用户,获取增长特性参数的典型值,形成分行业分容量的典型负荷成长曲线。所提方法能够识别电力用户的负荷成长模式,降低数据维度,具备较好的大数据处理分析效果。最后对某沿海城市3万个电力用户进行模型验证,结果表明所提方法识别度较高,经挖掘得到的分行业负荷发展规律对负荷预测、电网规划有较强的指导意义。

2021-05-06
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基于多光伏互补模型的最优出力设定值算法_薛婧

随着光伏渗透率快速增加,光伏出力随机波动与预测误差引起电力系统功率不平衡。为维持电力系统可靠性,调度部门不得不增加备用。针对含多光伏电站联合系统,文章建立了多光伏互补模型,降低系统有功出力波动和备用容量需求；为了满足备用约束条件且充分利用光伏发电,提出混合差分进化算法以求解光伏出力最优设定值。计算结果表明,该文所提多光伏电站互补模型和最优出力设定值算法,可以有效降低备用容量需求。

2021-04-29
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电力系统并行恢复分区新模型及算法_项胤兴

制定合理的电网并行恢复分区方案可以有效缩短系统恢复时间,而如何构建更为有效的分区模型及算法是该问题的关键。提出了电网并行恢复的分区新模型及快速求解算法。首先根据系统恢复的实际过程,构建了完善的系统并行恢复最优分区新模型；进而,为了克服大型混合整数非线性规划问题求解的困难,提出了分步求解策略:先基于电气距离对待启动机组进行划分和调整；再基于电气距离和潮流追踪算法的负荷分区和调整。所构建的模型相对比较完整,所提算法计算性能好且易于实现,而有望用于工程实际。不同规模算例验证了所提模型及算法的有效性和正确性。

2021-05-06
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仿生型脉冲神经网络学习算法和网络模型_尚瑛杰

为解决脉冲神经网络训练困难的问题,基于仿生学思路,提出脉冲神经网络的权值学习算法和结构学习算法,设计一种含有卷积结构的脉冲神经网络模型,搭建适合脉冲神经网络的软件仿真平台。实验结果表明,权值学习算法训练的网络对MNIST数据集识别准确率能够达到84.12%,具备良好的快速收敛能力和低功耗特点；结构学习算法能够自动生成网络结构,具有高度生物相似性。

2021-04-30
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求解FDCP模型问题的ABC算法_肖宁

为了对模糊规划领域中存在的模糊相关机会规划（fuzzy dependent-chance programming,FDCP）模型问题进行计算,提出了模糊模拟技术与人工蜂群算法相结合的求解FDCP模型问题的求解方法。该算法运用模糊模拟技术来求解模糊机会函数,ABC算法则用于寻优,给出了完整的求解FDCP模型问题的ABC算法流程。通过与经典的求解算法相对比,本文的算法搜素效率更高,具有一定的求解优越性。

2021-04-25
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基于主题模型包含突发因素的推荐算法研究_严长春

推荐系统是社交平台个性化服务的重要工具,协同过滤算法由于其推荐的准确性和高效性已经成为推荐领域最经典的算法之一。论文提出一种结合突发话题检测和主题模型的混合协同过滤方法。该算法在语料筛选阶段加入了突发因素,使通过主题模型LDA话题训练的话题具有时效性,然后在低维主题-文档概率分布上计算用户和项目的相似度；最后采用邻域方法预测未知评分。实验表明,该方法适用于微博突发话题的推荐,显著提高了推荐系统的时效性和准确性。

2021-04-26
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基于一致性预测算法的内网日志检测模型_顾兆军

机器学习是网络安全威胁检测系统的薄弱环节。不断进化的网络攻击利用数据的概念漂移躲避机器学习检测,导致检测模型随时间不断退化。文章通过一致性度量的统计学习方法,缓解基于日志分析的内网安全威胁检测模型的退化问题。相比于基于静态阈值的检测方法,一致性度量的统计学习方法可以动态适应不断进化的安全攻击,感知底层数据的概念漂移,缓解模型退化问题。文章实现了一个基于日志分析的内网安全检测模型,在HDFS数据集上有效发现了概念漂移趋势,缓解了模型退化。

2021-05-06
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