组合优化问题简约与算法推演

针对组合优化类问题定义了代数结构模型,从问题的形式规约出发,通过一阶谓词和量词演算将问题逐步简约为搜索空间更小、复杂度更低的子问题,根据问题的简约关系推导出求解算法,并在构造算法的同时也证明了算法的正确性.开发了原型系统以支持上述形式化的开发过程.这种算法推演技术能够显著提高算法程序设计的自动化水平,而问题简约的思想也更有利于对算法本质特征的理解.

基于消息传播的贝叶斯网络推理算法及其应用

近年来,我国的国际地位不断提高,如何在错综复杂的国际战略博弈中始终保持有利位置并争夺战略先机是当前国家面临的重要国际问题。而贝叶斯网络是以概率论为数学基础的图形模式,在不确定推理方面具有较强的优势,因此常常被用于各种决策问题中。论文介绍了贝叶斯网络的基本知识以及基于消息传播的贝叶斯网络推理算法,通过实例演示了基于消息传播的贝叶斯推理算法在战略决策问题上的应用。

基于有限元的GIS母线温度推演方法研究

针对GIS母线内部导体温度无法直接测量的问题,提出了一种基于有限元分析的GIS母线温度推演方法,该方法采用可直接测量的GIS母线外壳温度、负载电流、环境温度等参数对导体温度进行推演。结合GIS母线参数、热参数以及边界条件等,利用COMSOL有限元分析软件进行电磁-流体-温度场耦合仿真,求解不同环境温度与负荷电流条件下的GIS母线温度,得到样本数据,利用样本数据进行训练,建立GIS母线温度推演模型。分析结果表明温度推演方法可快速得到GIS母线导体温度,对于GIS母线的安全运行、预防事故发生有重要意义。

改进的基于狄利克雷混合模型的推荐算法

数据动态性在设计推荐算法过程中不能忽略。针对大多数传统型静态文本建模方法主要基于可交换性的基本假设,对数据在协变量空间上的依赖关系有所忽略的问题,本文提出了一种新的主要基于函数式DPM模型过程动态推荐模型。该模型对传统DPM混合模型在动态数据建模方面的问题进行了改进。创建了相关狄利克雷过程的参数与协变量空间联系,且狄利克雷过程仍然属于边际分布。应用函数式狄利克雷过程,可针对产生、消失以及参数改变的混合模型组件进行有效建模,并可作为动态先验融入非参数混合模型。仿真实验结果表明,与应用传统狄利克雷过程做先验的话题模型相比,本文算法优势更加明显。

一种不携带隐秘信息的安全隐写模型

基于数字图像的缩放算法,提出一种不携带隐秘信息的安全隐写模型.其利用缩放算法推演秘密信息,并非直接将秘密信息嵌入载体图像中.首先选取载体图像,通过相应放大算法将其放大到一定倍数,然后找出秘密图像与新图像中像素信息的相关性,最后再缩小为原图像大小进行传输.由于没有直接修改图像内容,其隐蔽性较好.实验证明,该方法实现简单,运算量小,安全性高,并且对嵌入的信息提取方便,满足隐藏信息的不可检测性,适应于图像隐蔽通信.

基于知识图谱的台区线损异常分析

电网公司的基本职能之一是提供安全可靠的电能,而线损率是衡量电能质量及电网经济效益的核心标准。能够及时发现并解决台区线损异常是电网公司关注的重点。近年新兴的知识图谱技术能够清楚地描述实体之间的关系,并能将复杂的自然语言转化成脉络清晰的三元组,因此,可将知识图谱技术运用到台区线损异常原因判断中。根据电网信息系统中的电力数据构建出台区线损异常知识图谱,分析各类异常原因特征并构建判断规则,经过推演格算法优化构建出台区线损异常原因判断方法。经实例验证,所提方法在台区线损异常原因判断方面的准确度优于电网方法,并极大地提升了判断速度,具有实用性和高效性,为知识图谱技术在电力行业的应用提供了新思路。

基于知识图谱的电力台区线损异常研究

电力系统的运行效率是电力系统的重要指标,如何在台区发生线路故障时及时发现和处理是电力公司非常关心的问题。近年来,知识图谱逐渐发展,可以对实体间的关系进行清晰描述,将复杂的自然语言转换为条理分明的三元结构。可以利用知识图谱技术分析台区线路损耗,通过分析台区线损异常,建立台区线损异常的知识图谱,对故障原因进行分析,建立故障诊断的判别准则。文章概述了知识图谱的含义和构造过程,并针对台区线损异常建立知识图谱,提出异常原因的判断方法。通过算例分析,相比传统的电力系统分析方法,知识图谱可以在准确判定台区线损异常原因的同时,提高判别速度,实用高效,这为电力工业中知识图谱技术的应用提供了新的思路。

一颗卫星也可以定位？

如果不是厂商有意的误导，我认为用一颗星定位，这只是软件上的某种推演算法的技巧而已。