基于多态数据采集的电力巡检驾驶舱故障预警与辅助决策

采用Pearson法、大数据挖掘法进行驾驶舱故障预警电力巡检时,存在电力巡检数据遗漏问题,导致故障预警准确率低,为此提出一种基于多态数据采集的电力巡检驾驶舱故障预警与辅助决策方法。设计驾驶舱故障预警与辅助决策结构图,采集电力巡检驾驶舱的多态故障数据;以多态数据为基础,判断电力系统故障的发生情况;通过数据预处理进行故障筛选,并以此为基础进行电力系统故障预警;根据EEAC理论生成驾驶舱故障辅助决策方法。为验证该方法的预警效果,设计了相关对比实验。结果表明,当迭代次数为2 000时,该方法的故障预警准确率为90%,故障预警效果较好。

基于自适应滤波处理的网络入侵监测系统设计

目前设计的网络入侵监测系统对于入侵信息的漏报率较高,准确率较低。为了解决上述问题,引入自适应滤波处理技术,设计了一种新的网络入侵监测系统。系统硬件通过滤波器增强信息过滤能力,利用数据采集器采集数据,采用处理器和监测器分析数据信息。应用自适应滤波技术对信息进行检测、过滤,完成软件工作流程。实验结果表明,基于自适应滤波处理的网络入侵监测系统能够有效降低系统的漏报率,提高监测结果准确率。