基于多信息融合的换流站直流设备健康状态决策树评价模型

针对换流站直流设备间交互信息融合能力较差、小样本与大样本难以均衡的问题,设计基于多信息融合的换流站直流设备健康状态决策树评价模型。使用同质多传感器多信息数据融合方法对多信息实施融合处理;利用k近邻方法和层次聚类方法划分换流站直流设备健康状态量,提取健康状态量的有效信息作为输入,构建决策树评价模型,输出换流站直流设备健康状态评价结果。实验结果表明,该模型具备较好的多信息融合能力和样本均衡能力,且可从不同角度实现换流站直流设备健康状态评价,评价结果较为准确。

信息设备状态评价技术与应用研究

信息设备作为承载信息系统稳定运行的载体,保障其健康稳定运行是电力系统数字化、智能化稳定转型的基础。文章提出信息设备状态评价技术与应用研究,首先梳理信息设备全生命周期,基于知识图谱技术实现数据融合汇聚;然后设计运行环节信息设备健康评价指标体系,提出一种主客观组合赋权计算的健康评价方法,评价方法既包含专家经验也包含客观因素,使评价结果更全面可靠;最后设计研发信息设备状态评价系统,并实际验证各环节数据汇聚和组合赋权计算的成效。

基于多源信息的变压器故障诊断与状态评价方法研究

针对变压器结构复杂、故障种类多、状态量多的特点,建立了基于多源信息的变压器故障诊断与状态评价模型,按照故障类型故障指数评估→部件状态评估→设备状态评估的层次逐级进行状态评价,为变压器的综合诊断提供了有效的判断方法。同时,针对变压器的故障诊断,提出了一种多维度的故障诊断方法,通过故障指数量化评价变压器故障的严重程度,对其相对劣化程度和故障程度提供了科学合理的评估方法。

基于多源异构信息自适应融合的镁砂熔炼过程运行状态评价

本文针对镁砂熔炼过程中的电流、声音和图像信息,提出了一种基于多源异构信息自适应加权融合的过程运行状态评价方法。首先,针对镁砂熔炼过程中的多源异构信息进行数据预处理,采用深度学习方法建立基于不同信息的运行状态评价子模型;其次,利用注意力机制建立各子模型决策层自适应融合网络,以综合分析不同熔炼状态下的多源异构信息对评价结果的影响;最后,将融合结果输入SoftMax分类器,建立镁砂熔炼过程运行状态评价模型。仿真结果显示,相比于仅依赖单一种类信息建立的评价模型以及现有的深度学习多源异构信息评价模型,本文所提方法综合考虑多源异构信息的共同作用,基于仿真平台数据与实际生产数据的评价准确率分别达99.5%与98.44%,优于其他被比较的方法,验证了所提方法的有效性和优越性。

评价信息不完全背景下银行对中小微企业的信贷决策分析

银行未完全掌握中小微企业的信用评价信息是致使中小微企业融资难、融资贵的主要因素之一。针对银行对评价信息不全的中小微企业信贷决策问题,可利用随机森林算法对无信贷记录企业的信誉评级进行预测,将借贷企业的信用数据补充完整。再利用填补后的信用信息对企业的信贷风险进行量化,综合考虑风险偏好、客户流失、总收益、单位贷款风险等多种影响银行中小微企业信贷决策等因素,从而构建起考虑银行风险偏好的信贷决策模型,为银行防范中小微企业信贷风险、实现银行收益最大化等目标提供有效方法。

基于信道状态信息的船舶驾驶台人员检测及活跃度评价方法

船舶驾驶台人员包括按照规定要求的常规值班人员和特殊情况下额外的瞭望人员或船长、引航员等,驾驶台人员活跃度是判断其工作状态的重要指标之一。传统的基于计算机视觉的人员检测方法在面对船舶驾驶台遮挡物多、夜间或恶劣天气下光线不足等问题时,精度明显降低。为解决该问题,提出了1种基于普通商用Wi-Fi设备的活跃度感知方法。由于船体材质、结构特点以及变化的运动状态导致动态多径多、信号噪声强,对Wi-Fi设备造成干扰,为此设计了值班高关联度数据(duty high correlation data,DHCD)选择模块及基于信道状态信息(channel state information,CSI)的多层级特征提取模块。DHCD选择模块分析驾驶台人员不同航行、值班情况下的CSI特点,对比0~5人在驾驶台内值班、工作时的信道变化,利用模糊C-means聚类算法提取CSI中对值班人员行为反应最灵敏的信道,去除对信号噪声反应敏感的信道信息;通过多层级特征提取模块计算去噪后CSI数据的幅值与相位离散度、多链路融合离散度、变异指数等多层特征,作为活跃度评价基础参数。依据驾驶台值班要求设计了驾驶台人员活跃度评价模块,采用支持向量机算法判断驾驶台人员数量,采用客观赋权法得到基础参数权重,结合人数信息与权重信息评价驾驶台人员活跃度。实验结果表明:使用DHCD选择模块和多层级模块处理后的多层级特征将驾驶台人员数量检测精度提升至89.6%,对比直接使用原始数据时检测精度提升7.1%。在夜间、雨雾天气等光照不足情况下,基于计算机视觉方法的检测精度会由光线充足时的96.2%降至60.3%,而该方法监测精度不会降低。因此,基于CSI的驾驶台人员活跃度检测方法丰富了驾驶台人员检测算法,能有效识别船舶驾驶台人员是否符合安全值班的基本要求。

基于诱导有序加权证据推理方法的不完全信息下继电保护系统健康状态评价

考虑到实际继电保护系统的监测数据庞杂,往往呈现动态性、不完备性和不精确性等特征,属于不完全信息,针对不完全信息下继电保护系统的评价方法进行研究。基于证据推理方法,对属性值存在缺失的继电保护系统状态进行了综合评价。引入诱导有序加权算子,系统状态信息的权重依据各属性表现的排序来确定,保证了状态评价模型中权系数与系统状态在任一时间点上的相关性。通过算例与传统模糊评价方法对比,验证诱导有序加权证据推理方法对不完全信息下继电保护系统状态评价的有效性,且更能针对性地反映系统劣化趋势。

基于多维状态空间的电子商务信息透明评价

从信息透明的概念界定出发,构建B2C电子商务卖方信息透明度评价指标体系.该指标体系以信息透明的宽度、深度和准确度为核心,包括11个基本评价指标.采用层次分析法确定各层次评价因子权重,通过一致性检验确定其合理性,并利用多维状态空间分析法对不同待评主体进行分级评价.该研究可以为评价B2C卖家信息透明战略提供量化依据和基础.

海量信息融合方法及其在状态评价中的应用

针对证据理论无法有效处理海量信息融合的不足,提出一种结合聚类和凸函数证据理论的海量信息融合方法,旨在解决状态评价等普遍而重要的应用问题.该方法首先基于聚类算法BIRCH对采集的海量信息进行预处理,形成多个簇;然后,针对状态评估类问题所用数据大多为数值数据和序数数据这一特点,计算每个簇的质心,并将其作为该簇的代表信息,基于广义三角模糊隶属函数对每个质心信息进行基本概率指派形成证据;最后,基于凸函数证据理论完成各证据的组合,从而完成了海量信息的融合.仿真实验结果表明:该方法既高效又合理地融合了海量信息,为海量信息融合技术的发展提供了一条探索途径.

基于融合信息熵的大型旋转机械振动状态的评价方法

研究了基于多传感器信号的大型旋转机械振动状态的综合评价问题,提出了大型旋转机械健康状态的定量综合评价指标——健康度。提出了基于主成分分析理论和多传感器信息融合理论的健康度计算方法,该计算方法既考虑了单个传感器信号的幅值和频率分布的变化所反映的机组状态的变化,又考虑了各传感器信号的差异所反映的机组状态的变化。在此基础上,开发出了大型旋转机械振动状态的评价软件系统。

一种语言评价信息不完全的多属性群决策方法

针对语言评价信息不完全的多属性群决策问题,提出了一种基于D-S理论的新决策方法。该方法首先对多个决策者给出不完全的语言评价信息进行分析,得到不同属性下各焦元的基本概率分配函数值,然后通过Dempster-Shafer合成法则对其值进行合成,计算决策方案的信度函数和似真函数值,并据此对所有决策方案进行排序。最后,通过一个算例验证该方法的可行性和有效性。

基于多源信息的变压器状态评价方案研究与应用

为了适应变电设备向大容量化、高电压化、结构多样化、密封化及设备状态检修的发展趋势,笔者在区间物元可拓原理、云模型和灰色模型的组差值法的基础上,建立基于多源信息的变压器两级和综合评价模型,给出了变压器单因素指标的趋势预测评价和整体状态评价的具体方案。在两级评价中利用顶层油温、绕组热点温度和负载能力计算综合相对劣化度并得到自然模式和加速劣化模式的综合评价分值,在综合评价中利用统计模型得到不良工况和可靠性对运行状态进行补充,首次建立负载能力模型和故障预测模型,对变压器运行状态进行修正。该评价模型克服了传统状态评价方法的缺陷和不足,对其他变电设备的状态评价流程有较好的指导作用。最后,基于文中评价模型对超高压公司实际运行的1号变压器开展评价分析,结果与该变压器实际情况较为吻合。

多层指标权重信息不完全的产品绿色度评价方法研究

针对评价指标的层次性及权重信息的不完全性,提出多层指标权重信息不完全的绿色度评价方法。该方法规范化处理低层指标,逐级向上综合,最终得出产品的绿色度评价指数。对于任意一层指标,以前一级的评价指数为基础,结合该层指标权重的不完全信息,建立只有输出指标且含有偏好信息的数据包络分析(DEA)模型,求出平均交叉效率,并将其作为该层的评价指数。最高层的评价指数即为产品绿色度的量化指标。

不完全指标偏好信息下的动态综合评价模型与应用

以纵横向拉开档次动态综合评价方法为基础,综合考虑指标权重和时间权重的影响,结合"差异驱动"和"功能驱动"的思想,构建了不完全指标偏好信息下的动态综合评价模型.在时间权重的确定上,运用"时间度"的概念,进而分析其功能及求解过程.该动态综合评价模型能够在利用评价者的主观偏好信息的基础上,较好地反映评价对象的客观差异.同时,评价者通过"时间度"就可以体现其对近期数据的重视程度.最后,将所构建的动态综合评价模型应用于辽宁省公共支出绩效评价.

房产养老寿险业务中老年人健康状况评价的不完全信息博弈

随着老龄化社会的快速到来,养老已成为一个重大的社会问题。基于"以房养老"理念创设的房产养老寿险这一新型金融产品,将对解决养老保障的资金筹措问题提供全新的思路。然而由于以房养老事项的复杂性与行为的不确定性,使得本产品的推出困难重重。要防止业务开办中因卖方身体健康状况评价的信息不对称而引发的种种风险,必须从人为提高掩饰成本和改变博弈顺序两个角度,加强对本金融产品条款的设计。

一种语言评价信息不完全的多属性群决策方法

针对语言评价信息不完全的多属性群决策问题,以D-S(Dempster-Shafer)证据理论为基础,指出了已有研究在焦元识别的方法及相应焦元语言评价信息量化上存在的问题.同时提出了一种基于D-S证据理论的改进方法,该方法重新进行焦元识别、计算基本可信度分配,然后进行证据合成,并根据信度函数做出决策.该方法具有评价结论稳定、决策规则简单的特点.

基于多信息融合的旋流燃烧器燃烧状态评价

为对燃烧器的燃烧状态进行合理评价,研究基于模糊原理的多源信息融合评价方法,并将其应用于对单个旋流燃烧器整体燃烧状态的评价。通过融合燃烧器不同区域的燃烧状态信息,获得燃烧稳定性的综合评价值,以直观、全面地反映燃烧器的燃烧状态。实验数据表明,当调整燃烧器的运行工况时,综合评价值能正确反映出燃烧器整体燃烧状态的变化,证明了此方法用于实现多信息融合的燃烧器状态评价的有效性,为燃烧器状态的监测、建模和优化控制提供基础。

MIMO多中继系统中基于不完全信道状态信息的预编码算法研究

针对配置多个中继节点的多输入多输出(Multiple-input Multiple-Output,MIMO)系统,提出一种不完全信道状态信息(Imperfect channel state information,CSI)下基于最小均方误差(Minimum Mean-Squared Error,MMSE)准则的预编码设计方案,该方案综合考虑各个节点天线之间的相关性及信道估计误差。由于各个中继端预编码矩阵之间可视为相互独立,故将约束优化问题转化为若干半正定规划问题,继而通过内点法或CVX工具箱求解预编码矩阵,然后采用求导法推导出接收端处理矩阵。最后利用迭代算法交替迭代来联合优化预编码矩阵和接收端处理矩阵,直到算法收敛。仿真结果表明,与未能综合考虑各个节点的预编码算法相比,本文提出的算法能明显改善系统BER性能。

基于二维信息集的CAD模型相似度评价方法研究

为实现CAD模型的重用,提出了一种基于二维信息集的CAD模型相似度评价方法。首先通过提取模型的拓扑结构与几何信息,建立了基于属性邻接矩阵(Attributed Adjacency Matrix,AAM)的二维信息集;然后以信息集作为数据基础,分别以源模型和目标模型的表面作为顶点独立集、以两独立集之间每对表面的相似度作为权重,建立赋值偶图;使用Kuhn-Munkres算法求解偶图中两独立集之间的最优匹配,作为源模型和目标模型间表面间的最相似匹配;最后求解两模型的整体相似度。实验结果表明,该方法能够较准确的求解模型间表面的相似性匹配关系,并做出合理的相似度评价。

不完全信息群体多属性决策的综合评价均值法

对于属性权重信息和属性效用信息都不完全的群体多属性决策问题,通过构造属性值区间和规范化决策矩阵,将问题归结为求解相应的线性规划问题,从而求出方案在比较理想和比较恶劣的条件下对应的相对优值和相对劣值.兼顾乐观主义和悲观主义的决策原则,利用综合评价均值建立了方案集上的全序关系,从而给出对所有方案进行群体排序的方法.最后给出一个算例.