为了给电力通信网的安全管理提供有效工具,针对区域位置坐标难以定位与区域面积误差较大的问题,在二维云模型下提出一种电力通信网安全脆弱性区域检测方法。根据电力通信网络的连接方式以及工作原理,构建二维云模型,采集并处理电力通信...为了给电力通信网的安全管理提供有效工具,针对区域位置坐标难以定位与区域面积误差较大的问题,在二维云模型下提出一种电力通信网安全脆弱性区域检测方法。根据电力通信网络的连接方式以及工作原理,构建二维云模型,采集并处理电力通信网络数据,从网络节点、链路等方面评估电力通信网的综合安全脆弱性,通过与阈值的比对,得出脆弱性区域面积以及位置的检测结果。仿真实验结果表明,脆弱节点判断与预先设置情况基本一致,优化的设计方法检测出的脆弱性区域位置坐标与区域面积误差分别为1.6 m和1.82 m 2,均低于预设值,说明该方法具有良好的检测性能。展开更多
为满足不同种类食品对大豆分离蛋白(soybean protein isolate,SPI)不同功能性的需求,本研究利用红外光谱快速采集70组不同pH值处理后SPI的数据,探讨pH值变化对SPI结构含量的影响。使用均值中心化、多元散射校正、标准正态变量变换和归...为满足不同种类食品对大豆分离蛋白(soybean protein isolate,SPI)不同功能性的需求,本研究利用红外光谱快速采集70组不同pH值处理后SPI的数据,探讨pH值变化对SPI结构含量的影响。使用均值中心化、多元散射校正、标准正态变量变换和归一化算法对红外光谱数据进行预处理,基于二维相关红外光谱提取特征波段,再利用偏最小二乘(partial least square,PLS)法和算术优化算法-随机森林(arithmetic optimization algorithm-random forests,AOA-RF)建立不同pH值条件下SPI结构及含量的预测模型。结果表明,经均值中心化和多元散射校正结合处理后,α-螺旋、β-折叠、β-转角和无规卷曲模型的相对标准偏差分别为1.29%、1.60%、1.37%、7.28%,两者结合对光谱数据的预处理效果最佳。预测α-螺旋和β-折叠含量最优模型为AOA-RF(特征波段),校正集决定系数为0.9350和0.9266,预测集决定系数为0.8568和0.8701;预测β-转角和无规卷曲含量最优模型为PLS(特征波段),校正集决定系数为0.9154和0.8817,预测集决定系数为0.8913和0.7843。本研究结果可为工业生产过程中产品质量快速检测和工艺条件控制提供理论支撑。展开更多
文摘为了给电力通信网的安全管理提供有效工具,针对区域位置坐标难以定位与区域面积误差较大的问题,在二维云模型下提出一种电力通信网安全脆弱性区域检测方法。根据电力通信网络的连接方式以及工作原理,构建二维云模型,采集并处理电力通信网络数据,从网络节点、链路等方面评估电力通信网的综合安全脆弱性,通过与阈值的比对,得出脆弱性区域面积以及位置的检测结果。仿真实验结果表明,脆弱节点判断与预先设置情况基本一致,优化的设计方法检测出的脆弱性区域位置坐标与区域面积误差分别为1.6 m和1.82 m 2,均低于预设值,说明该方法具有良好的检测性能。
文摘为满足不同种类食品对大豆分离蛋白(soybean protein isolate,SPI)不同功能性的需求,本研究利用红外光谱快速采集70组不同pH值处理后SPI的数据,探讨pH值变化对SPI结构含量的影响。使用均值中心化、多元散射校正、标准正态变量变换和归一化算法对红外光谱数据进行预处理,基于二维相关红外光谱提取特征波段,再利用偏最小二乘(partial least square,PLS)法和算术优化算法-随机森林(arithmetic optimization algorithm-random forests,AOA-RF)建立不同pH值条件下SPI结构及含量的预测模型。结果表明,经均值中心化和多元散射校正结合处理后,α-螺旋、β-折叠、β-转角和无规卷曲模型的相对标准偏差分别为1.29%、1.60%、1.37%、7.28%,两者结合对光谱数据的预处理效果最佳。预测α-螺旋和β-折叠含量最优模型为AOA-RF(特征波段),校正集决定系数为0.9350和0.9266,预测集决定系数为0.8568和0.8701;预测β-转角和无规卷曲含量最优模型为PLS(特征波段),校正集决定系数为0.9154和0.8817,预测集决定系数为0.8913和0.7843。本研究结果可为工业生产过程中产品质量快速检测和工艺条件控制提供理论支撑。