JOB-SHOP网络系统的建模与最优控制的研究

研究设置缓冲区的具有Job -Shop结构的一类网络系统的建模与最优控制。用极大代数意义下的线性系统理论提出了一种与系统矩阵维数无关的 ,模块网络迭代法。利用它可以快速求得系统的初始输入和周期λ ,使系统没有过渡过程 ,直接进入以λ为周期的稳态协调系统。

结合图卷积神经网络和集成方法的推荐系统恶意攻击检测

推荐系统已被广泛应用于电子商务、社交媒体、信息分享等大多数互联网平台中,有效解决了信息过载问题。然而,这些平台面向所有互联网用户开放,导致不法用户利用系统设计缺陷通过恶意干扰、蓄意攻击等行为非法操纵评分数据,进而影响推荐结果,严重危害推荐服务的安全性。现有的检测方法大多都是基于从评级数据中提取的人工构建特征进行的托攻击检测,难以适应更复杂的共同访问注入攻击,并且人工构建特征费时且区分能力不足,同时攻击行为规模远远小于正常行为,给传统检测方法带来了不平衡数据问题。因此,文中提出堆叠多层图卷积神经网络端到端学习用户和项目之间的多阶交互行为信息得到用户嵌入和项目嵌入,将其作为攻击检测特征,以卷积神经网络作为基分类器实现深度行为特征提取,结合集成方法检测攻击。在真实数据集上的实验结果表明,与流行的推荐系统恶意攻击检测方法相比,所提方法对共同访问注入攻击行为有较好的检测效果并在一定程度上克服了不平衡数据的难题。

含丢包和量化的网络控制系统随机鲁棒稳定

针对一类含有随机丢包和考虑信号量化情况下的网络控制系统,通过量化状态反馈控制方法,研究了系统的随机鲁棒稳定性问题。采用满足伯努利分布的随机变量对丢包过程进行建模;同时,采用对数量化器对传感器-控制器通道的信号进行量化,利用扇形界的方法将产生的量化误差描述为扇形界的不确定性。设计状态反馈控制器,结合所设计的量化器和随机丢包模型,利用Lyapunov函数和线性矩阵不等式方法得到系统稳定和鲁棒稳定的充分条件。最后,利用数值仿真实例验证了所提方法的有效性。

基于神经网络的自动空气制动系统仿真研究

通过分析空气制动试验数据研究10 000 t重载列车空气制动系统的空气传递特性,提取影响空气制动系统关键部件(列车管、副风缸和制动缸)的神经网络特征,建立一种基于神经网络的自动空气制动系统仿真模型。将模型作为制动激励输入纵向动力学模型,并将纵向动力学模型的预测结果与浩吉西峡东站—襄州北站铁路10 000 t重载列车的实际运行结果进行对比验证。研究结果表明:10 000 t重载列车的制动和缓解信号从机车向远端车辆传递,随着传递距离增加,传递速度几乎不变,但传递强度有所衰减;基于神经网络的制动系统仿真模型能预测10 000 t重载列车常用制动减压50 kPa工况的列车管、副风缸和制动缸风压变化,预测精度高达99.9%,在相同计算步长下,计算效率较传统的流体力学仿真模型提升了2 938倍,具有广阔的工程应用前景。

网络金融犯罪预警系统结构及优化研究——基于信息生态视角

[研究目的]网络金融犯罪预警系统是实现网络金融犯罪数字化治理的重要工具,但目前在预警体系构建、信息及技术共享、制度供给等方面尚存在诸多不足。将信息生态理论应用于网络金融犯罪预警系统研究中,可基于系统观、互动观、人本观和平衡观对网络金融犯罪预警系统结构进行全面分析和观察,为理清系统优化路径、推动系统健康可持续运行提供理论和实践指导。[研究方法]结合信息生态理论,系统梳理和分析网络金融犯罪预警系统构成要素的内涵、作用和关联关系,明确网络金融犯罪预警系统的形态和动态结构,在此基础上构建网络金融犯罪预警系统结构模型,并结合现实困境提出若干有针对性的优化对策建议。[研究结论]分析得出网络金融犯罪预警系统是由人员层、数据层和环境层通过建立依存与影响、补充与抑制、支持与促进的两两交织关系而形成的动态信息系统,且人员层存在链带、迭升和子集关系,数据层存在同源、遗传变异、离易和重生关系。系统可通过优化预警和组织体系、推动多链式区块链技术创新应用和完善信息共享机制、相关法律法规及绩效考评制度等路径实现健康可持续运行。

基于改进松鼠搜索算法优化神经网络的数控机床进给系统热误差预测

为探究数控机床进给系统中各因素对热误差的影响规律,建立精准的热误差预测模型。在进给速度为10 m/min、环境温度20℃的条件下进行进给系统热误差测量实验,获得进给系统关键点的温升及热误差。为提高预测精度,采用Tent混沌改进松鼠搜索算法,并利用改进的算法对神经网络进行优化,建立热误差预测模型。利用热误差测量实验获得的数据进行验证,结果表明改进前的神经网络预测误差为12.23%,改进后的模型预测误差为8.92%,精度有较大提升。利用预测模型针对不同进给速度下相同位置处热误差进行分析,结果表明,进给系统中关键测温点的温度和丝杠各点的热误差随着进给速度的增加而增加。因此提出的预测模型可实现进给系统热误差的准确预测,为误差补偿提供理论依据。

基于系统理论的中国-东盟网络安全合作系统构建研究

[研究目的]针对中国-东盟网络安全合作在观念、制度、人才、技术等方面存在的问题,构建合作系统框架,提出合作路径及解决方案,旨在提高中国-东盟网络安全合作的水平。[研究方法]通过文献分析,结合系统理论,从系统的要素、结构(功能)、环境等维度进行研究。[研究结论]中国与东盟在构建网络安全合作系统时可以实施以下路径:在系统要素方面,以网络空间命运共同体理念展开合作、以建立统一的网络安全制度规范框架进行合作、以构建网络安全人才培养培训教育体系保障合作、以创新网络安全技术加强合作;在系统结构(功能)方面,增强系统不同要素间的协同联动、准确把握系统要素最优与结构(功能)最优关系;在系统环境方面,在梳理可供利用的外部环境的基础上,重点利用经济、政治、文化环境优化系统。

基于深度神经网络的电液伺服泵控系统健康评估研究

电液伺服泵控系统具备功重比高、响应快等优点,在多领域得到广泛应用,但如何针对该系统开展更有效健康评估,进一步保障系统的安全性和可靠性成为必须面对的问题。按照明确原理、建立数学模型、建立仿真模型、仿真分析的思路针对健康评估方法开展研究,提出油液体积含气量、气隙磁密、泄漏系数3个健康评估指标并确定阈值,构建了LGA(LSTM-GRNN-ANN)深度神经网络健康评估方法并进行仿真分析,结果显示该方法准确率约为97.48%,比LSTM、GRNN健康评估方法具有更高的准确率,为继续深入开展电液伺服泵控系统健康评估的研究提供了理论支持。

具有介质访问约束的网络化控制系统H∞状态估计

研究了一类存在介质访问约束和信号量化的网络化控制系统的H∞状态估计问题。首先,考虑到介质访问约束和信号量化的影响,将信号量化误差转化为扇形有界的不确定性,对由于访问约束而未获得网络传输的系统输出采用加权补偿策略,根据网络介质的随机访问机制将网络化系统建模为具有不确定性的马尔可夫跳跃系统。然后,在此基础上借助李雅普诺夫稳定性理论和H∞性能约束条件,利用线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)方法给出状态估计器存在的充分条件,所设计的状态估计器使得估计误差系统渐近稳定且具有给定的H∞性能。最后,通过仿真实例验证了该设计方法的有效性。

一种贝叶斯网络的卫星姿态系统故障诊断方法

姿态控制系统是卫星系统中重要的组成部分,由于其高昂的造价,发生故障会引发恶劣的影响。随着航天科技的发展,卫星姿态控制系统也逐渐复杂,其可能发生故障的概率也随之增大。针对传统神经网络故障诊断结果缺少置信度、鲁棒性较差以及易发生过拟合的缺点,在对贝叶斯统计和深度学习理论研究的基础上,提出了一种基于贝叶斯线性层与贝叶斯卷积层的Bayesian Le Net结合的网络模型。通过对卫星姿态控制系统飞轮部件的故障数据分析和处理,进而采用该模型对故障仿真,并与贝叶斯全连接神经网络与传统Le Net进行对比,实验结果表明:在飞轮可能发生的三种故障前提下,上述网络模型准确率较高,过拟合现象较轻。验证了上述网络模型的有效性。

无轴承电动机神经网络逆系统解耦控制关键技术发展

无轴承电动机利用一套新的悬浮力绕组产生悬浮力,使无轴承电动机成为一种多变量、强耦合的非线性系统,如何实现转速与径向位移以及径向位移之间的动态解耦控制是无轴承电动机稳定运行的关键要素之一。神经网络逆系统具有以任意精度逼近非线性函数的能力,可以有效实现无轴承电动机的解耦控制。阐述了无轴承电动机悬浮力产生的原理以及神经网络逆系统解耦原理,从纯神经网络逆系统、神经网络逆系统结合智能控制器等方面分析了国内外无轴承电动机神经网络逆系统解耦控制策略的研究现状,归纳了无轴承电动机在使用神经网络逆系统进行解耦控制时的共同和不足之处,总结了无轴承电动机神经网络逆系统解耦控制的一般设计方法,并对神经网络优化、在线训练、抗干扰能力等关键技术发展趋势进行了展望。

基于系统动力学的图书馆网络健康信息有效传播形成机理研究

文章依据拉斯韦尔的5W模式和马莱兹克模式,探讨图书馆网络健康信息有效传播的基本要素和过程要素,使用系统动力学构建包含动力因、环境因、需求因、任务因、资源因和媒介因的图书馆网络健康信息有效传播形成机理模型,以期为图书馆网络健康信息有效传播提供参考。

网络暴力与道德宪治:基于系统论的分析

网络暴力是道德系统内在的自我强迫性增长所产生的结构性压迫。道德在互联网的支持下演化出自我再生产的功能系统,由此获得了一种不受外部约束的内部增长态势。道德系统不仅侵蚀了个人心理系统,而且将自己偏执的理性强加给其他社会子系统。对网络暴力的现有法律治理模式可以被归纳为个人主义模式、组织主义模式与国家主义模式,但它们都难以限制道德系统的内在扩张性。系统自控模式主张对道德系统的限制只能来自道德系统自身,通过在系统内部建立对立结构来对系统的病态扩张加以限制。道德宪治就是对系统自控模式的规范化与合理化。道德宪治是通过宪法这个结构性耦合机制,来为道德系统设定社会自治的框架,从而在不破坏道德系统功能自治的前提下,在其内部建立“反向结构”,进而达到以道德限制道德之功效。

基于RBF神经网络的光伏并网系统自适应等效建模方法

针对广义负荷建模中的光伏并网系统模型难以适应不同逆变器控制和频率扰动的动态响应问题,提出了一种基于径向基函数(radialbasisfunction,RBF)神经网络的光伏并网系统自适应等效建模方法。首先,建立了光伏并网逆变器不同控制策略响应波形的检测判据。然后,构建了以电压-频率扰动为输入,有功功率和无功功率为输出的光伏并网系统RBF神经网络模型。最后,在Matlab/Simulink中搭建了光伏并网系统模型,并将其接入IEEE14节点配电网进行仿真验证。结果表明,构建的光伏并网自适应等效模型能够有效辨识电压频率给定控制、有功无功给定控制、下垂控制策略类型,能够准确反映光伏并网系统在不同电压、频率扰动下的有功功率、无功功率的动态响应特性。

机电系统网络控制课程的多维度混合式教学探索与实践

针对研究生课程机电系统网络控制的教学现状与发展需求,开展多维度混合式教学探索与实践。构建包含课堂讲授、资源库、专题研讨等在内的线上线下多维度教学体系;针对主题研讨实践环节引入翻转课堂,以项目驱动和研讨式教学引导学生分组完成课程相关的项目任务,掌握并运用所学知识分析解决问题,体验科学研究的过程与思维方法,形成理论知识到科研实践的闭环训练;最终建立形成性和终结性相结合的多元考核评价体系,旨在通过课程学习培养专业基础扎实、科研素养和工程实践能力突出的高端创新型人才。

基于新媒体平台的信息通信网络自动化监测系统

信息通信网络监测效果在一定程度上影响了网络运行质量,在不影响网络运行进程的前提下,从硬件和软件两个方面,优化设计基于新媒体平台的信息通信网络自动化监测系统。加设新媒体数据采集器,改装网络数据处理器和监测服务器,调整系统电路的连接方式。在确定的网络测点位置上安装硬件设备,利用新媒体平台自动采集信息通信网络实时数据,从时域方面提取网络数据特征,得出网络入侵状态、流量、通信速率、传输时延等参数的监测结果,实现系统的自动化监测功能。通过系统测试实验得出,与传统监测系统相比,优化设计系统得出通信流量和速率监测误差分别降低0.09 GB和0.06 GB/min,同时系统监测面积扩大约76%。

基于Agent人工智能的异构网络多重覆盖节点入侵检测系统设计

异构网络具有结构复杂、多重覆盖面积大等特征,使得网络入侵检测较为隐蔽,威胁网络运行的安全性;为此,对基于Agent人工智能的异构网络多重覆盖节点入侵检测系统进行了研究;通过检测Agent和通信Agent装设主机Agent,以Cisco Stealthwatch流量传感器作为异构网络传感器检测攻击行为,采用STM32L151RDT664位微控制器传输批量数据,由MAX3232芯片实现系统电平转化,实现硬件系统设计;软件部分设计入侵检测标准,采用传感器设备捕获网络实时数据,通过Agent技术解析异构网络协议并提取数据运行特征,综合考虑协议解析结果及与检测标准匹配度,实现异构网络多重覆盖节点入侵检测;经实验测试表明,基于Agent人工智能的异构网络多重覆盖节点入侵检测系统入侵行为的漏检率和入侵类型误检率的平均值仅为6%和5%,能够有效提高检测精度,减小检测误差。

基于时变传染网络和分位数Granger因果检验的系统性风险传染研究

基于18个经济体760家金融机构SRISK系统性风险数据,采用时变参数向量自回归模型和广义方差分解法测度全球系统性风险的时变传染网络,进而采用分位数Granger因果检验考察各经济体对中国高分位段系统性风险的影响。研究结果表明,结合SRISK数据和时变传染网络能有效识别重大风险事件的发生;发达和新兴经济体均会产生风险净输出效应,且会通过直接输出或香港地区间接输出风险至中国内地;在全样本与2008年金融危机、欧债危机、中美贸易战和新冠疫情重大风险事件期间,中国皆为风险净溢入国且新冠疫情期间溢入效应达历史最高;美英两国在重大风险事件期间均对中国高分位段系统性风险产生显著影响,新冠疫情期间中国高分位段系统性风险遭受外部冲击的形势最为严峻。

基于网络演算的复杂产品系统供应商风险度量

复杂产品系统研制过程中供应商之间协同设计制造复杂性高,风险通过供应商间的协作关系相互作用和传导。面向复杂产品系统,构建供应商层次网络,考虑供应商风险累积与风险应对及时性的交互影响,通过引入通信领域网络演算理论,基于积压和时延性能指标刻画风险的特征,将不确定的供应商风险量化问题转化为最坏边界求值问题,实现风险的确界度量。以航空复杂产品系统为例对模型进行验证,可以辨识供应商在协同研制过程中面临的重要风险,为复杂产品系统供应商风险管理提供参考依据。

基于动态可重构电池网络的大规模退役动力电池梯次利用储能系统运行性能评估

退役动力电池因其一致性差、安全性薄弱等缺陷在梯次利用时面临巨大挑战。动态可重构电池网络(dynamic reconfigurable battery network,DRBN)能够有效提高退役动力电池梯次利用储能系统的一致性和安全性。目前DRBN储能系统已经进入工程应用阶段,然而现有的研究缺少对大规模DRBN储能系统的运行性能评估。为此,以实际运行的大规模退役动力电池梯次利用储能系统作为分析对象,选取储能系统中80个DRBN的1个月运行数据进行分析。从运行工况、均衡效果、薄弱辨识三个方面验证了DRBN储能系统对电池模组一致性的提升效果。数据分析表明,90%的DRBN一致性良好,且其他一致性较差的DRBN都能够被准确辨识。