接地网腐蚀故障诊断的可测性研究

为研究接地网故障诊断的可测性,提出了一种利用接地网拓扑变换的分析方法。将接地网分解为若干以可及节点为边界的元版块,根据电路网络理论削去不可及节点后得到对应的元网络,对所有元网络进行网络综合得到只含可及节点的可及接地网,进一步约简得到可及节点间最多只含一条支路的本征接地网。根据支路电阻的唯一确定性,将支路分为明晰支路和不确定支路两类,给出其判别方法,确定了不确定转化为明晰的原则。根据叠加原理和互易定理,归纳出进行独立激励并获得不重复量测数据的原则,还给出了接地网故障诊断独立方程数目以及获得独立方程的方法。结合一个实例详细说明了所提出的方法并设置了两组代表性故障进行分析计算,结果验证了所提出方法的正确性,并表明接地网故障诊断的可测性是可以预计的,可测性研究对于优化测试方案和科学利用诊断结果具有指导意义。

接地网故障诊断的分布式处理方法

已有的大规模接地网故障诊断算法的计算量非常大,导致计算时间很长,在实际应用中很不方便。为了解决该问题,笔者在已有的故障诊断方法基础上,提出了一种利用计算机局域网络的分布式算法。由主模块控制并发送所需计算的样本到分散在各台计算机上的各个从模块,各个从模块进行并行运算,并反馈运算结果至主模块。主模块在将所需要的结果全部收集完整后进行分析处理得到最终的结果。详细论述了接地网可测性分析、不确定支路取值范围估计以及新建接地网监测极优化布置这三个算法的分布式处理过程。以一个具体的60条支路的实验接地网为例,基于一个具有5台计算机的局域网,采用提出的方法进行了分析,并与已有方法进行了比较,结果表明所提出的分布处理方法是可行的,并且能大幅提高处理速度。

压缩UF-tree挖掘不确定数据频繁项

针对UF-growth算法构造大量树节点和分支的局限性,且不断计算候选数据项支持度的不足,提出压缩UF-tree算法。压缩UF-tree算法改变建树条件:事务中数据项与树中某个分支节点的数据项匹配时,将该数据项合并到分支中;否则,从该分支节点创建新的分支,叶节点保存当前事务编号。构建单项数据项的概率向量,搜索树分支产生候选项,通过事务编号和概率向量计算候选数据项的支持度进而挖掘频繁项。通过实验对比与分析,压缩UF-tree算法可行且更高效。

不确定图上的Top-k稠密子图挖掘算法

该文研究了从不确定图上挖掘top-k稠密子图的问题.由于图数据具有内生不确定性,确定图上稠密子图的定义和挖掘算法在不确定图上均不适用.因此,该文提出了不确定图上期望稠密度的概念,并给出了其在多项式时间内的计算方法.基于此,该文定义了不确定图中导出子图之间的一种偏序关系.利用该偏序关系,将不确定图中的导出子图有效地组织成一棵搜索树.该文严格证明了此搜索树中可以完整无重复地覆盖不确定图上的所有导出子图.据此,该文提出了针对此搜索树的一种分支界限搜索算法DS,用于精确挖掘top-k稠密子图.该文还提出了不相交top-k稠密子图的概念,并给出了一种基于束搜索的启发式近似搜索算法LS.在多组数据集上的实验结果表明,文中提出的DS算法具有很高的效率和很好的扩展性,可用于处理大规模图数据.启发式近似搜索算法LS可以快速发现不相交top-k稠密子图.

一种不确定条件下飞机动态调度算法

针对飞机动态调度问题,分析航空公司航线时空网络特点,构建飞机动态调度时空网络路径图,定义剩余飞机的飞行路径,建立飞机动态调度模型。通过启发式的改进列生成算法迭代循环求解和分支定界策略的采用,寻找最优飞机动态调度飞行路径,生成动态调度方案。

一种需求不确定的有容量网络设计问题求解方法

针对需求不确定的有容量网络设计问题,通过引入缺货成本(understocking cost)和过剩成本(overstock-ing cost),给出了一个两阶段的随机混合整数规划模型,并提出了基于Benders分解和分支定界新方法.该方法在解决电讯网络、物流运输网络中都有广泛应用背景.