数字化背景下供电营业厅服务行为识别研究

为了改善电力服务行业场景复杂,服务行为识别困难的问题,提出了一种供电营业厅服务行为识别融合网络。该网络主要包括时空分割网络模型和改进C3D网络模型。首先,在从视频中提取光流帧和RGB帧。其次,将提取出的光流帧和RGB帧带入时空分割网络和改进C3D网络经过训练,从而有效提取动作特征和图像特征。最后,在分类层,计算每个网络对每类服务动作的识别准确率,通过Softmax公式确定权重,并得到最终动作识别结果。仿真阶段,以南方电网公司提供的服务视频数据集为例,对所提模型进行验证。仿真结果表明,所提方法识别准确率为98.99%,召回率为90.2%,F分数为94.39%。仿真结果进一步验证了所提模型对服务行为具有较高的准确性和稳定的识别率。

基于两阶段查询重写的XML近似查询算法

提出了基于两阶段查询重写的XML近似查询算法.该算法不仅能够返回精确查询结果,而且能够返回带有相似度分值的近似结果序列.首先,通过模式重写策略,将原始查询树改写为多种XML DTD(文档类型定义)下的重写查询树,从而解决了XML数据的多样性带来的查询语义缺失问题,接着,利用基本变异操作得到的变异查询树对XML数据树完成精确嵌入,可将XML近似查询的问题转变为多棵变异查询树的精确查询问题,并给出了基于XML数据统计的相似度计算模型和Top-K问题求解的优化算法.最后,在汽车外形智能化设计的实验中表明该算法优于SSO算法.

八邻域网格聚类的多样性XML文档近似查询算法

提出了一种基于八邻域网格聚类的多样性XML近似查询算法.首先给出了支持XML文档间语义距离计算的3种编辑操作代价模型,再利用XML文档间的语义距离建立XML文档的向量模型并设计基于八邻域网格的XML文档聚类算法,进而利用聚类过程中得到的物理和逻辑聚类中心对静态有序选择算法的查询评估策略进行优化,这样做只需定位聚类中心所在组群的局部范围,并在该范围内进行目标查询,而无需遍历整个XML数据库,从而快速返回满足用户需求的查询结果.经汽车外形智能化设计实验表明,所提算法的查询速度比静态有序选择算法平均提高了3~4倍.

在非时齐马氏决策过程中的动态贝叶斯网络研究

提出了用动态贝叶斯网络(DBN)对非时齐马氏决策系统进行建模的改进方法,使动态贝叶斯网络能被更广泛地应用于各种复杂的真实系统中.该方法的基本思路是,将扩展后的隐藏变量引入DBN的演化过程来建立假设条件所要求的马尔可夫模型,给出从不完整的样本数据集以及存在隐藏变量时来学习DBN结构的算法,进而用贝叶斯概率统计方法对后来的时间片的充分统计因子进行估计,并通过当前已存在的和估计的充分统计因子对基于时间变化的转移概率进行学习,以解决假设条件要求的转移概率的时不变性.原理性分析和仿真实验结果也验证了改进方法的有效性.

分布式技术在电力大数据高性能处理中的应用

随着中国电力工业步入"大数据时代",大数据在电力生产运行和经营管理中的应用需求日益凸显。为解决当前电力大数据在存储和计算方面存在的性能瓶颈,提升电力业务系统应对大数据的支撑能力,提出基于分布式技术的电力大数据存储和计算解决方案。利用基于Hadoop架构的分布式并行计算平台,完成对传统关系数据库平台的优化改造,在电网典型业务场景中的性能测试结果证明了方案的可行性和性能优势。

动态贝叶斯网络在复杂系统中建模方法的研究

提出了用动态贝叶斯网络(DBN)对复杂系统进行建模的有效方法。基本思路是将扩展后的隐变量引入了DBN的演化过程中来建立马尔可夫模型,并给出了引入扩展后的隐变量的DBN结构学习算法框架。进而,利用贝叶斯概率统计方法对后续时间片的充分统计因子进行了估计,并通过当前已存在的充分统计因子和估计的充分统计因子对基于时间变化的转移概率进行了学习。原理性分析和仿真实验结果也验证了该方法的有效性。

面向异质可扩展标记语言文档的近似查询算法

提出了一种面向异质可扩展标记语言（XML）文档的近似查询算法（TPQR）．利用模式重写策略，通过对XML模式之间语义相似度及节点映射关系的求解，将原始查询树改写为多种XML模式下的重写查询树，从而解决了XML数据的多样性带来的查询语义缺失问题．将经变异操作序列得到的变异查询树精确地嵌入在XML数据树之中，即可将XML近似查询问题转变为多棵变异查询树的精确查询问题．在汽车外形智能化设计的实验中比较了TPQR算法和静态有序选择算法，结果表明，在查准率、查全率上，前者比后者分别提高了5％～10％和10%～30%．

瘦客户端系统在电力企业的应用与实践

在客户终端设备领域内,瘦客户端以其低成本和便于管理等方面的优势博得了不少行业用户的关注,在一些专用业务领域得到了有效应用。近年来,随着云计算、第三代无线通信、物联网和三网融合等信息通信技术的不断成熟,在以"低碳经济"为主题的时代背景下,面对金融危机给世界经济带来的巨大挑战,瘦客户端技术又迎来了新的发展机遇,在推动企业办公、生产信息化的进程中,将发挥越来越重要的作用。

企业信息化组织变革相关问题探索及建议

信息化时代的到来,改变了企业经营管理的环境,传统的企业管理理论和实践已经不能完全适应新经济时代发展的需要。企业信息化是为了提高企业整体经营水平而将信息技术与先进的管理思想和方法综合运用的过程,是企业在信息经济时代下提高竞争力的重要手段。然而,大多数企业信息化建设是在旧的体制和管理模式下进行的,企业的组织变革没有同步进行,或进行得很不彻底,导致信息系统建成后不能正常运行或根本无法运行,形同虚设,不能真正发挥信息化对增强企业核心竞争力的作用。因此,在企业信息化的背景和条件下,对企业组织变革的研究和关注具有重要的现实意义。

二维非等长图像置乱变换

传统的2维图像置乱变换一般用于正方形图像处理,对宽高不等的矩形图像,需进行正方形扩展,或使用高维置乱变换阵置乱.本文对此问题做了改进,提出了一种新颖的2维非等长图像置乱变换,给出了周期存在判据,用以选择合适的置乱系数,使得在不增加额外存储空间和计算代价的基础上,可用于非等长图像置乱,并且存在可恢复周期.实验表明所提方法的有效性和可行性.

基于矩阵变换的图像置乱逆问题求解

基于矩阵变换的图像置乱用周期性对图像恢复,代价高昂;而通过逆变换恢复,已有方法未解决ZN上逆阵求解问题.针对此问题,通过构造映射规则,将伴随矩阵求逆方法推广到ZN,解决了n维矩阵变换的逆问题.为减小该方法计算代价,将杜里特尔分解和克劳特分解求逆推广到ZN,解决了变换阵顺阶主子式模N互质,矩阵变换的逆问题.为弱化扩展杜里特尔分解和克劳特分解求逆条件,将高斯-约当消去法推广到ZN,给出了任意变换阵在ZN上求逆算法和简化求逆算法.所提方法可用于得到任意变换阵在ZN上的逆变换阵,从而可直接对图像恢复,而不必计算可恢复周期.实验表明所提方法的可行性和有效性.

一种基于图像置乱变换的空域图像水印算法

结合Arnold变换,提出了一种基于图像置乱变换的空域水印算法,对置乱变换参数进行了选择,给出了选择依据。攻击实验和性能对比实验表明,该算法对大范围内剪切、随机擦除和高强度噪声攻击具有强稳健性,优于传统的空域水印算法。

基于高维矩阵变换的雪崩图像置乱变换

传统的以高维Arnold变换和高维Fibonacci-Q变换为代表的基于高维矩阵变换的图像置乱方法,虽然具备较好的安全性,且能改变被置乱图像的灰度特征,但存在可恢复周期长,且对攻击不具备全局扩散能力等问题,在应用中存在缺陷。针对以上问题,基于高维矩阵变换,构造了雪崩图像置乱变换,该置乱变换可通过逆变换对图像进行置乱,通过正变换对置乱图像进行恢复,因而可减少由置乱图像恢复为原始图像的迭代次数,同时理论和实验结果表明该置乱变换在受到各种攻击时的强脆弱性,因而可用于数字作品完整性鉴别的脆弱水印构造。

基于云计算的用电信息采集系统性能提升关键技术研究及应用

随着智能电网建设的开展,不断增长的海量数据使得传统的Oracle数据库无法满足当前用电信息采集系统的需要。基于云计算技术设计了一个智能电网的用电信息采集系统,利用数据存储环境实现对采集前置机集群获取的大规模用电信息的高吞吐写入,利用并行ETL实现与传统应用之间数据的可靠共享,在云计算环境中实现复杂查询和分析计算并高效运行。实验表明,该系统相对于传统关系型数据库集群方案,具有明显的性能优势。

面向粒子群优化的贝叶斯网络结构学习算法

提出了一种基于离散粒子群优化的贝叶斯网络结构学习算法——PSBN(Particle Swarm for Bayesian Network)。贝叶斯网络的结构被映射为一种符号编码,通过在迭代过程中对粒子的符号编码进行调整,从而进化得到具有更高适应度值的贝叶斯网络结构。根据贝叶斯网络的结构特点,粒子位置和速度的编码方案和基本操作被设计,使得算法对贝叶斯网络的结构学习有较好的收敛性。实验结果表明,与基于遗传算法的贝叶斯网络结构学习算法相比,PSBN算法具有较好的学习效果。

一种基于XML文档聚类的XML近似查询算法

提出了一种基于XML文档聚类的XML近似查询算法。给出了基于语义的XML文档间距离的计算方法,结合该语义距离,提出了基于网格的八邻域聚类算法对XML数据库进行聚类划分,进而利用在聚类过程中得到的聚类中心对静态有序选择算法的近似查询评估阶段进行优化,使得不用对XML数据库进行完全遍历就能及时返回满足用户需要的查询结果。最后,在汽车外形智能化设计的实验中表明该算法有效地提高了静态有序选择算法的查询效率。

一种基于与(或)逻辑实现的信息分存算法

针对传统信息分存算法运算量大和计算复杂等问题,通过引入合式基,提出了一种基于与(或)逻辑的信息分存新算法.它可通过对合式基进行动态分组来构造不同的信息分发和恢复方案,使算法具有动态自适应能力和可扩展能力,同时利用分发恢复过程与加密伪装过程的松耦合性,并结合经典的加密和信息隐藏算法,使算法具有高安全性.实验结果表明,在同一分组内的各个分存子信息的恢复能力相同,不同分组可负责恢复分发信息的不同部分,但恢复能力不同.若分组内仅有一个合式基,则该分组内对应的分存子信息必须参与信息恢复;若分组内对应的合式基分别参与该分组不同分存子信息的构建过程,在满足约束的情况下,允许分组内若干个分存子信息不参与信息恢复,其结果并不影响分发信息的重构.

一种具有多模态索引结构的XML查询算法

将编码方案、路径索引和名字外延思想相结合,提出一种针对XML数据检索的多模态索引结构.它既可支持结构连接计算,用以判断任意结点之间的子孙后代关系,也可支持基于名字外延的路径连接算法,用以判断任意结点之间的父子关系,同时可支持包含拥有关系的小枝查询;进而给出基于该结构的外延连接算法,使得对于长度为n的Xpath绝对路径查询,最多只需n/2-1次外延连接.实验结果表明,本文提出的索引结构可有效提高查询处理性能.

基于四层贝叶斯网络的XML文档信息检索模型

提出了一种新的基于贝叶斯网络对XML文档信息进行查询的模型方法。该模型支持针对XML文档信息的结构化查询。基于XML信息查询的特点,利用XML数据集中语词、元素和结构化单元的统计信息对模型的拓扑结构和条件概率进行了学习;结合概率函数的方法,利用模型的概率推理进程对XML文档和结构化查询条件的相关度进行了估算。最后在基于INEX测试集的实验中证明了该方法的有效性和可靠性。

一种基于布尔代数的秘密共享方案

秘密共享方案是在n个参与者之间共享秘密k的方法。将布尔代数中的与或逻辑引入秘密共享而提出的新方案运算速度快,并具有灵活的自适应能力和良好的可扩展性,便于软件编程和硬件固化,可以与经典的加密方法紧密结合,以提高其安全性。