多源网络编码数据完整性验证方案

基于同态向量哈希函数和向量合并算法,提出一种能够抵御污染攻击的多源网络编码数据完整性验证方案。通过信源节点计算发送向量的哈希值,利用私钥对该哈希值进行签名,并将消息向量、哈希值以及哈希值的签名发送至中间节点。中间节点和信宿节点基于系统公钥,验证来自不同信源节点的线性编码消息的完整性。实验结果表明,当信源节点数大于200时,该方案的计算效率优于现有多源网络编码方案,更适用于大规模分布式网络数据的安全验证。

面向大样本飞参数据的航空发动机性能监控方法

针对基于大样本飞参数据开展航空发动机性能监控时缺乏有效技术手段的问题,提出一种面向大样本飞参数据的航空发动机性能监控方法。首先建立了一种发动机稳定巡航态参数提取模型,用以从飞参数据中提取出监控需要的状态参数;然后提出一种基于支持向量合并的在线支持向量数据描述(SVDD)算法,用以提升发动机性能监控的效率;最后基于稳定巡航态参数提取模型和在线SVDD算法建立了发动机性能监控模型,并使用多台发动机历史飞参数据进行了性能监控实验。结果表明,该方法能够快速准确地判断出发动机的性能状况(异常识别率在80%左右),可以为地勤维护提供辅助决策。

基于改进的动态聚类的视频异常事件检测

异常事件检测是智能监控系统中的重要一环,尤其是对复杂的监控视频场景而言。近年来研究者提出了很多的算法来检测视频中的异常事件,然而它们中的大多数都需要在建模过程中给模型设定一系列的参数,这样不仅调参麻烦,而且在更换检测场景时需要重新设定参数。本文提出了一个基于非参数模型的异常检测算法,通过基于运动趋势的向量合并方法来构造并维护一个向量集合,并运用聚类生成出不同的事件簇,同时提出了一个预检测步骤以此来提高算法在稀疏场景下的检测效果。本文选取了一些已有的检测算法进行了对比实验,最后的实验结果表明,本文提出的检测模型在检测率以及时间性能上均有一定的优势。

新电改环境下基于效用函数的电网投资决策评价方法

从技术、效益和项目成熟度3个指标出发,构建了新电改环境下电网规划项目投资排序评估的指标体系。为计及决策者的风险偏好,将效用理论引入投资评估中。首先根据各指标建立对应的效用函数,并求取其效用值,进一步采用模糊层次分析法获取上述3个指标的权重,最后基于向量距离合并规则算法求取投资排序综合效用值。以IEEE-RTS79节点系统为例,对不同输电规划项目进行了投资排序,并将所提方法与净现值方法进行了对比,说明了所提方法的可行性和有效性。