基于改进ALARP风险矩阵的危货运输车辆专用停车场安全性评价研究

为评估危货运输车辆专用停车场安全水平,降低危货车辆停放环节风险,提出一种基于改进ALARP风险矩阵的危货运输车辆停车场安全性评价方法。首先,基于事故案例统计数据、在开展致因分析、故障树构建、指标初选、信效度检验的基础上,构建危货运输车辆专用停车场安全风险评级指标体系;其次,结合贝叶斯网络、层次分析法、模糊综合评价法和改进ALARP的风险矩阵法,提出危货运输车辆专用停车场安全风险评价模型;再次,在考虑已知风险可能性、风险损失量化结果的基础上,基于改进ALARP风险矩阵得到专用停车场风险总评价量化值及评价等级;最后,以重庆市某危险货物运输车辆专用停车场为例开展验证分析,验证结果表明,研究所得到的评价结果与实际情况具有较高的一致性。

基于改进型LBP译码的LDPC码稀疏校验矩阵重建

针对LDPC码稀疏校验矩阵重建问题,基于改进型LBP译码的思想提出了一种高误码率下的LDPC码稀疏校验矩阵重建算法。首先,从码字矩阵中随机抽取部分比特构建码字分析矩阵,并对其做高斯消元求对偶空间;其次,通过判定对偶空间向量是否稀疏,提高了后续疑似校验向量判定的效率;最后,在接收码字个数不足时,利用已知校验向量结合改进型LBP译码方法纠正错误码字,加快LDPC码稀疏校验矩阵的重建速度,提高重建性能。仿真结果表明,所提算法在高误码率0.0045的条件下,对于IEEE802.11n协议下的(648,324)LDPC码,相比于现有算法,稀疏校验矩阵重建率提升了52.16%,可达到92.28%。

基于Hessian矩阵的改进EDlines输电线识别算法

随着电力网络的飞速发展,采用无人机搭载高清摄像头来进行输电线巡检已成常态。为提高巡检的实时性和准确性,本研究提出了一种基于Hessian矩阵的改进EDlines输电线识别算法。首先,通过伽马变换对输电线图像进行预处理,利用Hessian矩阵特征值和特征向量以求取像素点主方向和主曲率,并获得输电线主体轮廓,从而摒弃了传统方法中梯度计算锚点和像素方向的繁琐步骤。接着,在主体轮廓基础上连接锚点以得到潜在直线线段像素链,并运用随机抽样一致性(RANSAC)算法来进行线段拟合。最后,根据直线间的距离和角度,迭代拟合以得到最终的输电线。实验结果表明,该方法能应对多种复杂环境下的输电线识别任务,抗干扰能力强,误检率显著降低,为高空输电线巡检提供了可靠的技术支持,具有重要的工程应用价值。

基于非负矩阵分解和改进相关分析的低压台区拓扑辨识方法

针对低压配电台区拓扑更新不及时,量测质量低、拓扑信息不够精确的问题,提出一种基于非负矩阵分解改进Pearson相关系数的低压配电台区拓扑辨识方法。首先,利用非负矩阵分解对电压时间序列进行降维。然后,在Pearson相关系数的基础上,加入距离度量来修正相似性矩阵。最后,对综合相似度矩阵进行系统聚类,实现低压配电台区户-变识别和台区内用户相邻关系识别。通过实际低压配电台区算例验证了所提方法的有效性和准确性。

基于Clarke矩阵的不对称输电线路相模变换矩阵求解

输电线路在参数不对称时,传统的分析方法如对称分量法失效,此时需要采用模分量方法,此方法的核心在于求解相模变换矩阵。为求解该相模变换矩阵,从标准Clarke变换矩阵出发,通过矩阵变换,得到适用于不对称线路模分量分析的相模变换矩阵,即改进的Clarke变换矩阵。将上述矩阵应用于不对称输电线路的模分析,可以有效减少计算量。仿真结果验证了该方法的可行性。

基于SWOT分析矩阵法的病案编码质量持续改进探讨

为提升病案编码质量、增强医疗机构管理水平,研究基于SWOT分析矩阵法的病案编码质量持续改进方法。以当前医疗机构病案编码质量的优势、劣势、机会及威胁因素为基础,构建病案编码质量持续改进SWOT分析矩阵,依照德尔菲法与层次分析法等方法,构建病案编码质量SWOT定量分析模型,计算各因素质量值,基于各因素质量值确定质量改进区域,并提出了整体质量管理的改进策略,以提升医疗机构病案编码管理质量。

GNSS/SINS组合导航系统的改进变分贝叶斯自适应滤波算法

针对系统噪声及测量噪声统计量不准确的组合导航系统线性高斯状态模型,提出一种组合导航系统的改进变分贝叶斯自适应滤波算法(modified variational Bayesian adaptive filter,MVBAKF)。首先,选择Wishart分布作为已知均值的高斯分布协方差矩阵的共轭先验,并给出测量噪声方差、状态向量及其预测误差协方差矩阵的联合概率分布函数;然后,利用变分贝叶斯方法给出测量噪声方差及状态向量预测误差协方差矩阵的计算公式,进而提出具有迭代性质的MVBAKF算法;最后,进行基于MVBAKF算法的GNSS/SINS组合导航系统仿真实验。结果表明,相对于传统VBAKF算法,MVBAKF算法可较准确地估计测量噪声方差,有效克服系统噪声统计量不准确对滤波精度的影响,进而提高组合导航系统的滤波精度。

基于改进虚拟同步发电机控制的功率交互振荡抑制策略

在指令功率发生扰动时,虚拟同步发电机控制环路易产生功率交互振荡,威胁系统的安全稳定运行。为此,提出一种基于改进虚拟同步发电机控制的功率交互振荡抑制策略。基于相对增益矩阵原理研究不同系统参数变化时虚拟同步发电机输出功率间交互作用的变化规律;采用转速阻尼功率高通反馈改进虚拟同步发电机有功功率-频率控制环路,并通过绘制Bode图对比传统虚拟同步发电机控制策略与改进虚拟同步发电机控制策略的暂态和稳态性能;利用相对增益矩阵原理分析改进虚拟同步发电机控制策略的有功功率环路交互作用情况。仿真及实验结果表明,所提策略可有效实现虚拟同步发电机交互振荡的抑制。

改进高斯云模型及其在装备保障体系能力评估中的应用

针对云模型在评估方法使用过程容易出现雾化特性差、评估结果不能直接使用的问题,提出一种改进的高斯云模型。该模型针对相同指标的专家评估结果,利用相似关系矩阵对专家进行聚类并赋权,求解每类专家的评估高斯云模型,并将其与权重结合形成该评估指标的评估云模型;综合所有指标的评估云模型形成综合评估云;将综合评估云与云标尺进行比对得出评估结果。运用该方法对装备保障体系能力进行评估,并与传统云模型所得评估结果进行对比,证明了改进高斯云模型的可行性和有效性,为其在评估方法中的运用提供参考。

基于改进阻塞矩阵的DMA小信号主瓣保形与导向失配恢复方案

传统阵列天线在运用阻塞矩阵预处理对抗主瓣强干扰过程中,期望小信号会出现主瓣失真,峰值偏移和旁边电平上升,造成一定的信息损失,影响阵列天线接收信号的输出信干噪比(Signal-to-Interference-Noise Ratio,SINR)。为解决这个问题,提出一种基于改进阻塞矩阵的动态超材料天线(Dynamic Metamaterial Antenna,DMA)小信号主瓣保形与导向失配恢复方案。首先,基于DMA结构特性设计改进阻塞矩阵,对接收信号进行预处理;其次,采用权矢量补偿方法对小信号的导向矢量进行变换;最后,通过自适应空域滤波算法设计求解DMA的方向图状态向量,在天线射频前端实现了空域滤波小信号匹配接收。仿真结果表明,经过阻塞矩阵预处理后的DMA比传统天线具有更好的空域波束赋形能力。所提方案能够有效对抗主瓣存在强干扰的情况,降低主瓣失真,恢复小信号主瓣峰值偏移的导向矢量,进一步提高期望小信号的接收增益,证明所提算法的有效性以及优于传统天线阵列波束形成方法的优势。

利用带有改进算子矩阵的模块脉冲函数求非线性随机微分方程数值解

本文介绍基于改进算子矩阵的模块脉冲函数求解非线性随机微分方程的有效数值方法.利用模块脉冲函数的积分算子矩阵将非线性随机积分方程转化为代数方程.此外,我们进行了误差分析,并证明该方法收敛更快.最后,通过数值算例对该方法进行了验证.

基于改进A^(*)算法的安全路径规划

由于传统的A^(*)算法存在搜索角度固定、经过障碍物时过于靠近障碍物、易导致碰撞、转向角度不够平滑的问题,提出一种改进A^(*)算法的安全路径规划方法。对A^(*)算法中的搜索邻域进行扩展,使搜索方向之间的夹角不再局限于45°;基于二维高斯分布设计安全距离矩阵,在启发函数中加入当前节点危险值;采用三次均匀B样条曲线对路径进行平滑处理。经过仿真验证,改进的A^(*)算法能够减少算法迭代次数,提升路径平滑程度,能够有效避免路径存在障碍物,提高了路径的安全性。

改进A^(*)算法路径规划的机翼快速建模

针对飞机机翼装配复杂、装配调试周期长等问题,提出了改进A^(*)算法结合位姿矩阵算法的飞机机翼快速建模装配方法。在MBD环境下与装配特征自动识别过程相结合,将装配模型标准化,并利用轮廓识别算法进行特征识别,采用A^(*)算法获取最优装配路径。当正确获得几何特征、装配特征和约束之间的关系时,以改进A^(*)算法-位姿变换算法为内核开发快速建模装配信息显示系统,将所需的功能集成在快速建模装配信息显示系统界面,进行交互式的快速建模,并显示更多的装配信息。对装配过程进行实验验证,与位姿矩阵算法相比提高了机翼翼盒装配的效率和准确性,从而验证了该方法的有效性。

基于改进挖掘算法的电力中台服务数据整合研究

由于电力中台服务数据构成较复杂,不能保证整合后数据的完整性,因此本文提出基于改进挖掘算法的电力中台服务数据整合研究。将电力中台服务数据的属性指示矩阵映射到单一维度的环境中后,根据单个电力中台服务数据属性在单一维度下的投影结果挖掘数据的特征;在整合阶段,确定目标电力中台服务数据特征对应的整合范围后,根据电力中台服务数据与整合中心特征之间的关系确定整合结果。在测试结果中,不仅针对各指标数据的完整性始终保持较高的稳定状态,而且对应的完整性水平也始终处于较高状态,在96.5%~99.5%区间内小幅波动。

基于改进关联规则的交互式元数据快速聚类方法

针对交互式元数据样本分布不均、聚类时间较长、离群点检测效果不佳的问题,提出基于改进关联规则的交互式元数据快速聚类方法。将交互式元数据划分为多个数据片,形成元数据分布式处理框架,根据待聚类数据对象的标识和定位信息建立数据网格索引机制,采用布尔矩阵和内积运算算法取代基础关联规则的编码方式和运算方法,定义分类算法所需的值函数,将特征点排列方式换变为按数据维度排序,获取改进关联规则,结合模糊均值算法和拉格朗日乘数法完成交互式元数据快速聚类。实验结果表明,比较原先的方法,所提出方法的聚类运行时间减少了81.27%、79.03%,有效提升了元数据聚类效率。

基于改进CPK的电力终端任务接入安全认证方法

受电力终端任务接入情景的随机性影响,很难控制任务接入阶段的安全风险。因此,本文对基于改进CPK的电力终端任务接入安全认证方法进行研究。以电力终端任务接入情景为导向,按照密钥矩阵的构建、抗线性共谋攻击分析和标识密钥的生成3个步骤,对CPK算法进行适应性改进,利用时间戳下电力终端设备携带的标识私钥与电力终端设备唯一身份标识字符串信息,实现电力终端任务接入认证。测试结果表明,当攻击控制认证节点数量达到10个时,存在0.003%被攻击成功的可能,当攻击控制认证节点数量达到30个时,被攻击成功的概率也仅为0.056%。

基于改进差别信息树的广义决策属性约简

属性约简作为一种有效的数据降维方法,对于处理高维数据具有重要意义,通过删除冗余属性保留重要属性,获得与原系统具有相同表达能力和分类能力的属性子集。差别矩阵是得到属性约简的一种重要方法,但其中含有大量无用的信息,本文受改进差别信息树的启发,将改进差别信息树与决策多层次系统相结合,在该方法下研究不同决策层级间改进差别信息树之间的关系,提出一种基于改进差别信息树的广义决策属性约简算法。所提方法不仅可以实现对差别矩阵中非空元素的压缩存储,还有效缩短了时间消耗。为了验证算法的有效性,选取8组UCI数据集分别从算法的约简结果和约简效率两方面进行对比,实验结果验证了算法的可行性和有效性。

基于改进孪生神经网络的低频低压减载装置在线解耦控制方法

低频低压减载装置的过度应用导致装置系统出现负荷大的问题,降低了低频低压减载装置的实用性。为此,提出了基于改进孪生神经网络的低频低压减载装置在线解耦控制方法。该方法通过分析低频低压减载装置频率特性,为低频低压减载装置在线解耦控制提供了重要信息基础;在此基础上构建低频低压减载装置混合模型,从该模型中生成可训练的数据集,并依据潮流雅可比矩阵的减载特征最小值灵敏度,确定低频低压减载装置系统减载量;为提升系统的控制精度,将获取结果输入至改进孪生神经网络中,训练出最佳减载量,并将其分配到装置系统减载节点中,达到切除负荷的目的,实现低频低压减载装置在线解耦控制。通过对该方法开展减载效率对比测试、控制性能对比测试,实验结果验证了该方法具有较强的实用性。

基于TRIZ理论的汽车连接器改进设计

针对汽车连接器未满足电接触性能而导致使用过程中出现装配性能降低的问题,文章基于发明问题解决理论(TRIZ理论),利用TRIZ理论的矛盾/冲突分析矩阵、39个工程参数、40个创新发明原理等知识库工具进行改进设计,在满足电接触性能和不增加成本的前提下,解决连接器装配性能低的问题。

基于改进迁移学习的电力通信网络异常流量识别方法

常受网络异常流量形式多样化的影响,对其进行识别的难度也相对较大,为此,本文提出基于改进迁移学习的电力通信网络异常流量识别方法。考虑电力通信网络自身结构配置下流量源IP地址统计特征的多维属性,构建电力通信网络流量特征属性矩阵,并根据不同源IP地址之间的相似性,以及不同电力通信网络流量之间的关联关系,构建了邻接矩阵。将二者作为训练参数,采用小批量随机采样方式,在Q值函数下达到损失收敛后,将同一时间窗下存在特征属性交叉,且包含于源IP地址的流量作为异常流量的识别结果。在测试结果中,设计方法对于不同类型网络异常流量识别的ACC均达到了0.90以上。