基于LVQ神经网络的电力网络智能风险预警方法

针对现有电力网络风险预警方法在实际应用中,存在无法找出全部异常数据,无法实现对电力网络安全的准确判别问题,引入LVQ神经网络,开展对电力网络智能风险预警方法的设计研究。从多个来源采集电力网络运行数据,并对其处理。利用LVQ神经网络,实现对异常数据的排查和定级。最后,应用全业务合规管理监控,实现对电力网络风险的智能化预警和对预警结果的可视化展现。通过对比实验证明,新的预警方法可以实现对电力网络中异常数据的全部查出,促进电力网络运行安全性提升。

基于Web Service的电力数据库安全审计系统

由于传统系统在电力数据库安全审计中应用效果不佳,不仅误报率比较高,而且平均响应时间比较长,无法达到预期的审计效果,为此提出基于Web Service的电力数据库安全审计系统。遵循“业务驱动”设计原则构建系统顶层架构,由数据源层、数据存储层、审计功能层、应用交互层四个功能层组成。在系统软件方面,通过平台、系统对接,采集电力企业各业务系统自有数据、外部数据、非直采数据、内部法治数据以及机器学习产生的二次数据,按照不同等级的流程,将分流异常数据进入下一步对应处置流程,确定异常数据安全等级,利用Web Service技术对系统审计交互界面设计,以此完成系统设计。经实验证明,设计系统误报率在1%以内,平均响应时间在3s以内,设计系统在电力数据库安全审计方面具有良好的应用前景。

基于朴素贝叶斯算法的电力数据合规风险智能监督方法

针对现有电力数据合规风险监督方法召回率、查准率较低,误报率较高等问题,研究引入朴素贝叶斯理论,提出并设计了一种电力数据合规风险智能监督方法。首先对电力数据进行采集及预处理,然后针对预处理后的电力数据完成电力数据合规风险特征提取,最后引入朴素贝叶斯算法,构建电力数据合规风险评估模型,实现对电力数据合规风险的智能监督。实验结果表明,应用所提方法后召回率在92%~95%,查准率高于93%,误报率仅为2%,优于对比方法,可对电力数据合规风险进行准确评估,具有较高的应用价值。

小学科学项目化学习活动的设计与实践

项目化学习提倡学生先开展自主学习,教师再进行知识和技能的传授,是一种彰显“以学生为中心”理念的现代化教学模式,同时也是锻炼学生知识迁移运用能力的有效途径,有利于增强学生的自主学习意识及能力,达到学以致用的效果。文章立足小学科学教学实际,结合具体案例分析了项目化学习活动的设计及实践策略。

基于深度学习的电力数据合规性审查方法

为了保障电力数据的安全、完整、真实和可靠,维护国家能源安全和电力市场秩序,促进电力行业的健康发展,提出基于深度学习的电力数据合规性审查方法研究。本次研究首先基于供电企业的远程采集系统完成电力数据的采集,其次过滤处理电力数据,组成电力时序数据集,再次预处理电力时序数据集,最后基于改进卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)算法建立电力数据合规性审查模型。试验结果表明,所提方法查准率和查全率均高于95%,应用效果较好。

基于数据库技术的电力数据审计日志关联规则挖掘

针对传统挖掘方法可能存在审计日志关联规则分析不准确、挖掘精度低的问题,提出了基于数据库技术的电力数据审计日志关联规则挖掘方法。通过分析电力数据审计日志关联项,确定最小支持度阈值;通过删除无效节点信息,计算关联矩阵和判定矩阵,确定关联规则并通过数据库技术实现挖掘。实验结果表明,采用改进方法对不同数据库进行挖掘时,其挖掘耗时短,具有一定的优势。

在与银行的有效合作中节约成本

如今的外贸行业已经进入了拼死拼活杀价，利润微乎其微的“非理性”状态。对艰难前行的外贸企业来说，节约成本与争取利润同等重要。因此，外贸企业要学会如何同银行进行交流，合理地节约企业的财务成本。

食用菌工厂化生产线多工位搬运机器人的设计

针对国内食用菌工厂化生产线菌筐搬运频繁的情况,需要设计一款占用空间小、效率高的专用搬运机器人。通过对搬运现场的了解,确定了六自由度以及电气液结合的关节型机器人方案。对机器人的基座、腰部、大中小臂、手腕和手抓进行了结构设计,并进行了气液压系统和PLC控制系统的设计。该机器人基本能够满足食用菌工厂化生产线搬运的需要。

浅论城市轨道交通工程施工工艺及技术要点

城市轨道交通是新型的交通方式,城市轨道交通建设中,技术人员可以采用先进的施工工艺并抓住技术要点施工,从而提升施工质量,保证交通通行的安全性,技术人员需要探究城市轨道交通工程施工工艺及技术要点。