基于设备行为关联图的非侵入式多标签负荷分解改进方法

非侵入式负荷分解技术作为目前用户用电信息监测的主要手段,对推动能源效率提升和需求侧优化管理具有重要意义。针对目前负荷分解模型过分依赖电器本身的用电特征,而忽视用户用电习惯所提供的信息,导致分解效果始终难以改善的问题,该文提出一种考虑用户用电行为的多标签负荷分解改进方法。改进后的模型是两个网络串行的架构。第一个网络结合用户用电行为实现多标签类型识别;第二个网络在识别结果基础上完成各个在线电器的能量分解。文中通过设备行为关联图来表示用户的用电习惯。模型随用户用电不断完成行为更新,并逐渐为用户生成独特的网络图,为负荷分解提供行为依据。最后使用公开数据集REDD和REFIT对提出方法进行仿真和评估。实验结果表明,提出的方法能够准确获取各电器的用电信息,且与现有先进方法相比有明显的改进,证明了考虑用户用电行为的多标签方法是一种有效可行的负荷分解思路。

基于冗余信息量的设备行为可预测性的研究

为了定量评估机械信号的可预测性,从而正确预测机械运行状态,文中提出了一种应用Bootstrap技术和冗余信息量相结合来评估各种类型机械信号的新方法.根据对周期信号、准周期信号、混沌信号、随机白噪声信号以及一组实际振动数据的冗余信息量的估算结果,得出信号的最大可预测极限,从而在很大程度上为提高机械设备长周期运行提供了依据.研究结果表明,该方法能定量地表示机械信号间的相互依赖关系,为准确预测机械运行状态提供了充分的依据.

TFT-LCD工厂产能提升项目中的设备行为模式分析

TFT-LCD的生产过程,充满各式各样的生产设备,每种类型的生产设备皆是依照特殊制程需求而设计,在产能提升项目中无法第一时间识别出瓶颈单元,提升设备节拍。为了有效地分析各类型设备的生产特性,并掌握正确的绩效指标,必须对各类型设备生产行为模式与各个模式的基本绩效指标(标准作业时间)进行分析与定义,以作为各类型设备时间分析与标准工时衡量工具,为设备产能提升项目提供理论依据。

基于设备行为的异常流量检测

为减少异常流量检测技术中流量特征的信息冗余,对不同类型流量多层面进行特征提取,提出一种基于设备行为的异常流量检测技术,对流量数据进行深度学习特征提取,综合提取到的数据时序特征、流量统计特征、协议,得到能够表征设备行为的特征。利用引入注意力机制的长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)训练数据提取时序特征,利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型训练由时序特征矢量、流量统计特征、协议组成的高维流量特征完成深层次特征提取。通过在开源入侵检测数据集上进行实验,验证了该方法的有效性以及准确性。

基于设备行为分析的电力监控网络态势感知系统

通过介绍研制基于设备行为分析的电力监控网络态势感知系统,提出通过大数据平台及机器学习引擎的方法,分析电力系统各类通讯协议、流量信息及电力报文,总结实现对变电站业务的安全态势感知,从而达到能够主动感知针对电力系统的安全威胁。

基于隐马尔可夫链的设备行为识别

研究了一种基于隐马尔可夫链的设备行为识别方法。首先,利用分段累积近似法对得到的时间序列数据进行分割,提取了8种时域特征和时间差特征,使用回归随机森林通过计算特征值的重要性得分进行特征选择;其次,结合熔炼炉的熔炼工艺流程来设置隐状态数目,利用得到的特征进行模型的训练和测试;最后,通过实验对比了隐马尔可夫链和K-menas、KNN、SVM、决策树等方法的运行时间和识别的准确率。结果表明:隐马尔可夫链准确率较高,适用于设备行为的识别。

移动设备在旅游移动信息服务中的用户接受行为实证研究

本文在理论分析和对特定游客群体(上海市大学生旅游者)进行深度访谈的基础上,构建了移动设备用户接受行为模型,通过实证调研的方法对所提出的结构方程模型进行了验证,并剖析了影响特定游客使用移动设备用于旅行的因素。结果表明,感知有用性、感知易用性、先前的旅游体验与游客满意度之间存在显著的正向影响,它们和使用意愿、使用行为等变量共同影响着游客忠诚度。最后,基于实证结果,对未来移动设备在旅游移动信息服务中的应用以及如何提升游客满意度与忠诚度提出了相关的建议。

严查不手软——广西横县质量技监局严处特种设备违规使用行为

"一台、两台、三台,只要是‘土锅炉',统统的给拆了!"随着孔祥恒局长的一声令下,近日,在当地公安部门的协助下,广西横县质量技术监督局出动执法人员,一举强制报废了3台正在使用的"土锅炉".他们以实际行动认真贯彻执行国家质检总局、自治区质量技监局关于做好安全生产工作的指示精神,伴随着<特种设备安全监察条例>的正式实施,再次拉开了对辖区内特种设备安全监察的序幕.

基于无线信号的人类行为检测和识别

物联网技术实现了物与物、人与物的全面互联,其中信息传感设备与人的交互需要对人体行为活动进行感知。目前广泛使用的有基于视觉和利用穿戴式传感器的识别方法,但这些方法在很多场景下应用有所限制。文章提出一种基于无线信号识别人类行为的方法,通过对通信中传输数据包状态的统计和分析,能够利用少量通信节点达到感知非携带设备的目标在室内检测区域行为活动的目的。对于不同的行为活动特征,采用序列最小优化算法、K-最近邻算法等不同算法进行分类研究。相对于传统基于无线信号接收信号强度指标的免携带设备行为识别方法,文章提出的方法对不同运动速度等级的识别精度平均提高了25.1%。

浅谈跨文化交际中的商务礼仪行为

随着申奥成功与人世，中国同世界的关系越来越密切，交往也更趋频繁。国内企业界与商家面临着大量涌入的跨国公司的激烈竞争。走出国门，让世界人民更多地了解本企业形象，让本企业的品牌立于不败之地，是全体企业界与商家的愿望。而要同世界打交道，必须具备跨文化交际能力。文化失误不仅会产生……

工业内网智能威胁管理系统

工业内网智能威胁管理系统使用人工智能、机器学习等技术手段分析工业设备的行为变化、预测威胁及主动防御,具备网络准入管理(NAC)、终端监测与响应(EDR)、网络监测与响应(NDR)、用户实体行为分析(UEBA)等功能。

戒互联网之“色”

前不久刚刚热映的《色·戒》给娱乐圈带来了不小的热闹。尽管这部电影所描述的内容并不是真色情，也不是教育人们如何去戒除色欲，但很多人都把目光聚焦在了媒体与导演刻意炒作的激情片断。只是，在中国公映的版本已经将这部分做了一定的删节。

公安部关于严厉打击盗窃、破坏铁路、油田、电力、通讯等器材设备的犯罪活动的通告

为了维护社会治安秩序、保障国家财产和人民生命安全,根据有关法律、法规的规定,公安部通告如下:一、严禁盗窃、破坏铁路、油田、电力、通讯器材设备。凡是盗窃使用中的铁路、油田、电力、通讯器材设备的,按照破坏交通、油田、电力、通讯设备罪论处。二、严禁非法收购铁路、油田、电力、通讯等器材设备。违者由公安机关依法追缴,并根据情节轻重,责令停止整顿、吊销特种行业许可证,直至取缔,可以并处一万元以下罚款;构成犯罪的,依法追究刑事责任。三、凡有盗窃破坏和非法收购铁路、油田、电力、通讯等器材设备行为的。

企业员工上网行为管理研究

网络的发展在为我们带来高效率、创造巨大价值的同时,也给我们带来了一系列不可避免的问题:员工工作效率低下、商业机密泄露、企业面临法律处罚、内网病毒泛滥、带宽滥用、核心业务受影响等。本文介绍了上网行为管理的背景和工作原理,以及上网行为管理的设备及上网行为管理的对策。