配电网故障区段定位的互补松弛约束新模型与算法_郭壮志

研究快速高容错性馈线故障区段辨识技术对于提升配电网运行安全可靠性具有重要作用。基于故障电流信号并联叠加特性和逼近关系理论,首次提出代数建模机制下馈线故障区段定位的互补松弛约束模型,其优势为:克服了逻辑模型对群体智能算法的依赖,可采用数值稳定性好的梯度算法求解；利用互补松弛约束条件将非线性整数规划模型转化为具有光滑特性的非线性规划模型,降低了决策求解复杂性；无需对配电网进行分层解耦,即可实现单一和多重故障区段的有效辨识。为有效求解互补松弛故障定位模型,基于模型等价转换思想和松弛因子压缩策略,提出具有全局收敛特性的交互式优化决策算法。仿真算例验证新方法可实现配电网馈线单一或多重故障区段的准确高容错性辨识,且数值稳定性好、故障定位效率高。

2021-04-30
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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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基于情感的社会网传播模型及影响最大化算法研究_宋健

针对社会网传播领域的影响最大化问题的研究,将节点本身具备的情感对事件传播的影响力进行了忽略,提出了基于情感的社会网传播模型（Emotion Independent Cascade model,E-IC）,关于E-IC模型重点强调了情感影响的最大化基本问题（Influence Maximization Problem based on Emotion,IMPE）,在传播整个进程中,融合了用户位置的计算值、后置情感的计算值以及交互概率值。论证并确认基于情感的社会网传播模型问题就是NP-hard问题,并给出近似算法EMS-Greedy。在训练集上调整模型参数,使得传播过程更符合传播规律,通过大规模真实数据集上的实验验证了E-IC模型的有效性。与其他模型相比,E-IC模型在传播范围上扩大了7%左右。

2021-05-06
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融合用户关系和时间因素的主题模型推荐算法_高茂庭

用户的行为偏好往往会受到社交关系、时间因素等多种因素影响,只考虑单一因素会导致构建的用户兴趣模型比较片面,从而难以准确地产生推荐。为此,提出一种融合用户社交关系和时间因素的主题模型推荐算法。首先利用主题模型对用户打标签的行为进行主题建模,得到用户-物品概率矩阵；然后根据用户标注物品的时间计算用户标注行为的时间权重,再将时间权重与用户的标注行为权重相结合,计算基于时间的用户相似度；并利用用户的社交关系与基于时间的用户相似度进行加权处理得到用户的权重；最后根据用户权重,考虑其它用户的影响,得到用户对物品最终的偏好权重,根据排名产生推荐。在Last.fm数据集上对比实验表明,该算法能更全面地考虑用户特征,从而有效提高推荐的质量。

2021-05-06
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基于改进转矩模型的异步电机转子时间常数在线辨识算法_张兴

在异步电机间接矢量控制系统中,基于电磁转矩的模型参考自适应系统可以实现转子时间常数的在线辨识。但是,转矩模型的有效作用区间仅限于电机重载工况。通过建立辨识系统的小信号模型深入分析转矩模型的稳定性,得出结论:转矩模型具有2个平衡点,即期望平衡点和错误平衡点；错误平衡点是限制转矩模型作用范围的根本原因。为此,通过修改传统转矩模型中的参考转矩计算式,进而构造一种改进转矩模型。借助所提算法,可以避免错误平衡点问题。此外,从系统稳定运行和优化收敛过程2个角度给出比例积分自适应律参数的设计思路。实验验证了理论分析的正确性。

2021-05-06
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基于混合布谷鸟算法的不确定手术调度模型求解_杨枫

针对应急救援情境下手术调度中存在不确定性因素导致无法获得精确的手术时间和结束期的问题,设计了一种灰色调度模型和求解该问题的混合灰色布谷鸟算法。首先引入三参数和四参数区间灰数来描述不确定手术时间和不确定结束期,并定义了可能性测度和必然性测度,提出了拖期可信度指标用于度量手术发生拖期的概率；然后建立了以最小化手术平均拖期可信度为目标的灰色混合整数规划模型,提出了一种混合灰色布谷鸟算法的求解方法,并以规模为6（3）×3的经典算例为例进行仿真测试。实验表明该算法能很好地解决问题,比基本布谷鸟求解算法有更好的性能

2021-05-06
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特征驱动的三维网格模型自适应重采样算法_戴佳佳

提出一种由可编辑特征驱动的三维网格模型自适应重采样算法,该算法运用一组特征曲线控制重采样密度。将网格模型参数化到平面域,用灰度几何图像表示原模型的局部几何信息；由几何图像的灰度及用户编辑信息定义三维模型表面采样的密度控制函数；该函数控制采样点在参数域中的疏密分布,并采用重心Voronoi方法优化采样点的局部分布；将采样结果映射到三维空间生成重采样模型。算法能有效地处理不同模型,得到的重采样点分布具有局部特征自适应性,用户以交互方式控制采样分布。

2021-05-06
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Beta回归模型基于EM算法的变量选择方法_王玲

本文针对响应变量取值为（0,1）区间上的比例数据研究Beta回归模型的贝叶斯变量选择方法。首先通过选取合适的先验分布,基于贝叶斯随机搜索和EM方法提出了参数的估计算法；然后根据回归系数相应的指示变量后验分布提出了重要变量选择的门限准则,所提方法具有易实施、快速计算等特点；最后通过研究中国上市公司股息率实际数据的影响因素以说明所提方法的有效性。

2021-05-07
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