尾矿坝位移分级预警阈值研究及规律分析

针对尾矿坝在线监测重建设、轻利用的现状,基于尾矿坝位移在线监测时间序列,通过多步逆向云变换算法(Multi-step Backward Cloud Transformation Algorithm Based on Sampling with Replacement,MBCT-SR)改进云模型,根据“3E_(n)原则”和内外包络曲线确定在线监测位移的正常运行值,从而建立尾矿坝位移分级预警阈值模型,并利用某尾矿坝全球导航卫星(Global Navigation Satellite System,GNSS)技术表面位移在线监测数据进行实例验证。结果表明:该尾矿坝水平方向位移的黄、橙、红预警阈值分别为8.41 mm/d、12.94 mm/d、19.41 mm/d,呈现出坝体中间预警阈值最大、并由中间向两侧减小的空间变化规律;尾矿坝垂直方向位移的黄、橙、红预警阈值分别为16.56 mm/d、25.48 mm/d、38.22 mm/d,且随着子坝的堆积,预警阈值逐渐增大。

云环境下对称可搜索加密研究综述

云存储技术是解决大容量数据存储、交互、管理的有效途径,加密存储是保护远程服务器中用户数据隐私安全的重要手段,而可搜索加密技术能在保证用户数据安全前提下提高系统可用性。对称可搜索加密以其高效的搜索效率得到人们的广泛关注。总体而言,相关研究可归纳为系统模型、效率与安全、功能性3个层次。该文首先介绍了对称可搜索加密(SSE)系统典型模型,然后深入分析了搜索效率优化、安全性分析的常用手段和方法,最后从场景适应能力、语句表达能力、查询结果优化3个方面对方案功能性研究进行了梳理,重点对当前研究的热点和难点进行了总结。在此基础上,进一步分析了未来可能的研究方向。

一次极端冰雹天气的环境场及卫星云图特征分析

利用地面、高空和FY-2C卫星云图资料,分析了2005年6月14~15日发生在山东、江苏和安徽的一次极端冰雹过程。结果表明:(1)东北冷涡底部的前倾槽结构有利于不稳定层结的形成与维持,低层西南气流为冰雹的发生提供了水汽,地面中尺度辐合线和露点锋是其主要触发机制。(2)0~6 km强垂直风切变、平均对流有效位能超过2000 J·kg^(−1)和湿球0℃平均高度3.8 km,这些有利条件为极端冰雹天气提供了合适的环境场。(3)红外云图上,亮温(TBB)显示冷云盖的重心呈现“西重东轻”的偏心现象,降雹区在云团右侧TBB梯度大值区及其附近,不同地区极端冰雹产生于中尺度对流系统(MCS)发展的不同阶段,其强度和尺寸差异显著。(4)水汽云图上,冷涡后部干空气前沿与湿空气相互作用触发新的对流,形成后向传播;暗区强度增强,MCS发展;暗区入侵到云团内部,MCS分裂;暗区强度减弱,MCS对流减弱。

集成正态云和动态扰动的哈里斯鹰优化算法

针对基本哈里斯鹰算法收敛速度慢和易陷入局部寻优等问题,提出一种集成正态云模型和动态扰动策略的改进哈里斯鹰算法.在全局搜索阶段,利用正态云模型的随机性和模糊性和随机反向学习思想对哈里斯鹰位置进行更新,从而丰富种群多样性和提高算法全局搜索能力.在局部开发阶段,引入动态扰动策略更新不同捕食策略下的哈里斯鹰位置,改善算法局部开发能力.选取不同维度的基准测试函数进行仿真,同时利用Wilcoxon秩和检验、Friedman检验、三杆桁架设计问题对改进哈里斯鹰算法和其它优化算法进行对比分析.实验结果表明:提出的改进哈里斯鹰算法收敛速度更快,寻优精度更高,验证了改进策略的有效性.

基于多步逆向半云模型的价格型需求响应不确定性建模

针对现有价格型需求响应模型难以同时精确反映用户响应行为的随机性与模糊性,以及基于对称云模型进行需求响应建模存在拟合误差大、求解稳定性差的问题,提出一种基于多步式逆向云发生器半云模型的价格型需求响应不确定性建模方法。定义收益率作为不同用户对收益大小认知的统一评估标准,并建立半云模型下的用户收益率与响应行为的映射关系模型。利用多步式逆向云发生器求取半云模型的数字特征,并采用正向云发生器生成反映用户响应行为的分布云图。仿真算例表明,相比于对称云模型与传统价格型需求响应建模方法,半云模型具有更高的拟合精度;相比于单步式逆向云发生器,多步式逆向云发生器具有更好的稳定性。

逆向云在定性评价中的应用

现有的定性评价存在主观性和随意性大的缺点 ,缺乏客观性和精确性 .云模型是一种定性与定量之间相互转换的有效工具 ,逆向云可以实现定量数值与定性概念的自然转换 ,从而得出一个用精确数值表示的定性概念 .该文分析并给出了逆向云发生器的具体算法 ,并对还原的各特征值进行了误差分析 .最后将该算法应用到射击评判上 ,评价结果不仅有射击准确度的评价 ,而且有运动员心理素质的分析 ,比仅仅用环数来评价一个运动员更准确。

基于云X信息的逆向云新算法

云模型是用语言值表示的定性概念与其定量表示之间的不确定性转换模型。逆向云发生器可以实现定量数值到定性语言值的转换。本文分析了现在的逆向云算法的不足,提出了一种更简单,更精确的逆向云算法,并且对两种算法的误差进行了分析比较,最后给出了新算法的应用实例。

不规则风速概率分布的混合半云建模方法

针对目前风电场风速概率分布模型拟合精度低、通用性差的问题,根据不确定性数学理论,提出一种基于混合半云模型的风速建模方法。该模型通过逆向云发生器求取区域风速样本的期望、熵、超熵数字特征,建立相应区域的半云模型,应用正向云发生器对不规则的风速概率分布进行分区拟合。单峰、不规则、多峰特性风速概率分布实例计算结果表明:所提风速混合半云模型简单高效、通用性强,适用于任意风速概率分布,对具有单峰、不规则、双峰或多峰特性的风速概率分布均能获得较高的拟合精度。

云发生器的软件实现

用MATLAB实现了云发生器,包括正向云发生器和逆向云发生器。正向云发生器的核心技术是用中心极限定理生成正态随机数。对随机数产生的原理进行了阐述,通过用云表示定性概念“青年”对实验结果进行了分析。

一种无确定度的逆向云算法

逆向云发生器实现了定量数据到定性概念的转化,有着重要的理论意义和应用价值.有确定度的逆向云算法缺乏实用性,而已有的无确定度逆向云算法由于估计误差的原因,会出现超熵为虚数问题.本文提出了一种基于统计方法的,无需确定度的逆向云新算法,合理改进了超熵估计方法,确保了逆向云发生器的有效性.最后通过应用实例验证了新算法的正确性和实用性.

基于云模型的网络异常流量检测

网络流量的复杂性、难以预测性以及人们主观评测的差异性等不确定因素,使得网络流量的异常检测成为网络安全防护领域研究的难点问题。通过对流量安全特征的分析提取和范围限定,引入云模型理论,提出一种基于云模型的异常流量检测方法,实现异常检测定性与定量的转换。在已有流量样本的基础上生成异常态势的标尺云,针对待测流量综合利用正向与逆向云产生算法获得不同异常等级的评估云,从而完成网络流量的异常判定。仿真实验表明,该方法能够对网络流量进行有效的异常检测评估。

基于逆云模型的雷达辐射源识别方法

针对由于噪声环境造成的雷达辐射源不能正确识别的问题,提出了一种新的基于逆云模型的雷达辐射源识别方法。该方法首先构建了更符合实际的含有噪声数据的雷达辐射源数据库,利用逆云模型求出数据库中雷达辐射源各属性的云数字特征,给出了基于属性相似度的识别权重确定方法,并构建了基于云模型和属性相似度的雷达辐射源分类器。仿真实验证明,该方法可以更好地处理由于噪声环境引起的随机性和模糊性,能在恶劣噪声环境下有效地进行雷达辐射源识别。

基于云模型的定性评价及在学评教中的应用

学评教定性评价是高校教学质量管理的重要环节,对高校的快速发展具有积极意义和重要作用。提出基于云模型的学评教综合评价模型,利用逆向云发生器实现评价指标评语的定性定量转换,运用虚拟云的算法获得最终的评价云模型,通过分析数字特征和云滴分布得到评价的结果。实例验证表明,评价结果直观可靠,具有一定的实践意义和指导作用。

逆向云在垩白识别中的应用

在云理论的基础上提出了一种无需人工干预的垩白识别方法。在此方法中,把垩白与非垩白定义为两个定性概念,以一个不对称云和一个对称云来表达垩白与非垩白,以两组数字特征分别描述垩白云与非垩白云。首先,利用动态阈值算法获得训练样本,然后设计逆向云发生器实现定量到定性的转换,最后根据两个云的隶属度函数,用极大值判定法来实现垩白区与非垩白区的分离。试验结果表明,云分类法分类精度高于传统的硬分类法。

无确定度逆向云模型新算法

针对现有结果未揭示决定云模型雾化特性的本质因素以及无确定度逆向云模型算法误差较大这两个问题进行研究。通过对正向云模型的数学分析,指出云滴定量数据的标准差决定云模型雾化特性,提出用熵和超熵的比值度量云滴离散程度,称为雾化因子。分析和实验表明,云分布对应雾化因子取值在3～18之间,当其大于18时,云分布退化为正态分布,无确定度逆向云模型算法不再适用。在此基础上,利用云分布四阶原点矩来估计云模型的数字特征,提出一种新的无确定度逆向云模型算法,不同雾化因子和云滴数量的对比实验结果表明,所提算法在对云模型数字特征估计的准确性与稳定性方面优于现有算法。

中小企业生产车间综合安全评价云模型

为解决中小企业生产车间安全评价过程中定量描述与定性概念转换间存在的不确定性问题,建立基于层次分析法(AHP)的中小企业生产车间安全评价云模型。首先,建立安全评价指标体系,全面系统地分析生产车间易导致事故发生的各项因素,依此建立指标集;其次,通过AHP法计算各指标因素的权重,确定评价标准云及云模型参数;最后,定性和定量转换评价信息,得到其生产车间综合评价云图,并与评价标准云对比,结合相似度计算公式,确定其安全等级。研究结果表明,用基于AHP的云模型得到的评价结果与其他方法的评价结果一致;同时图形化的评价结果更加直观形象。

一种新的逆向云算法

云模型是一种可以有效地实现语言值表示的定性概念与其定量表示之间不确定性转换的模型。文章对正态云作了较深入地概率统计分析,指出了现有逆向云算法的不足,并提出了一种新的精确度更高的逆向云算法,最后通过模拟实验比较了新算法与原逆向云算法。

曲线拟合的逆向云改进算法

逆向云发生器是从定量数据到定性概念的转化模型。在逆向云生成算法中,Ex的估计值对En和He的估计有比较大的影响,直接使用样本均值进行参数估计会导致较大的误差。本文通过深入研究云模型的相关算法,对逆向云生成算法进行改进。文中利用样本均值作为非线性拟合函数的初值,把拟合函数的返回参数作为Ex的估计值,改善了随机选取拟合初值造成结果不稳定现象,实现对逆向云参数优化。通过与其他几种逆向云生成算法进行对比,仿真结果表明:改进后的逆向云生成算法有较好的稳定性并且有较高的精度。

基于ZigBee、以太网、WiFi技术的网关设计

针对适用于教学仪器市场的物联网产品比较少以及与学校自主研发产品不兼容的情况,设计并实现了基于无线传感网技术的测控子系统。该子系统由数据采集与控制节点、网关、服务器和上位机4部分组成。其中,网关是数据采集控制节点和服务器的通信桥梁。网关采用STM32F103VET63和CC2530双处理器架构。首次将逆向云算法应用到物联网网关中,使网关具有自适应性和智能性。详细介绍了测控子系统中网关架构、软硬件设计、通信协议和逆向云算法。实验结果表明,本设计能满足系统各项要求,具有良好的可靠性。

实现稳定双向认知映射的逆向云变换算法

人类对客观世界认知的不确定性主要通过认知的最小(基本)单元——概念反映出来.本文基于云模型理论,提出一种新的稳定逆向云变换算法,通过实验对比分析说明该方法的稳定性;再根据正向云变换由概念内涵生成概念外延及逆向云变换由概念外延形成概念内涵的特点,利用正向云变换算法和逆向云变换算法模拟人们对概念的稳定双向认知计算过程,即概念内涵与外延之间的稳定双向认知计算过程.