凝聚环上FP内射维数的换环定理

讨论了凝聚环上的FP-内射维数的换环定理及其它维数公式。

环变换下的FP-投射模与FP-内射模

环与模的扩张问题是环与模范畴研究中的基本问题之一.由环同态诱导的环变换,可使一个环上的模获得另外一个环上的模结构.在许多环扩张下,投射性和内射性都是保持的,也可以通过环变换进行传递.作为其推广,主要讨论在环变换下FP-投射模与FP-内射模的性质的传递.

基于FP序列树的法文词语提取方法研究

法语复杂的语法和词形变化规则导致N-gram等词语提取方法的效果无法保证,影响法语文本挖掘的准确性。该文提出一种高效的法文词语提取方法,从待分析的法语文本中自动获取包括单词和短语的词语集合,构建法语文本挖掘所需的词库。该方法把文本中的单词共现信息压缩为FP序列树结构,快速提取频繁词串并计算其成词度,得到法文词语集合。实验表明,该方法的准确率高达90%,且具有比现有法文词语提取方法更高的召回率,能有效支持法语文本挖掘应用。

基于FP-Growth算法的新能源配电网CPS网络攻击检测方法

为有效分析识别有源配电网信息物理系统(cyberphysicalsystem,CPS)状态,提出基于FP-Growth算法的有源配电网信息物理系统网络攻击检测方法。首先分析考虑网络攻击的有源配电网控制模型及CPS网络攻击影响机理,通过实时仿真平台对有源配电网CPS信息侧和物理侧进行监测来获取原始数据;然后通过额定电压、电流值制订数据离散化规则,并根据规则对原始数据进行离散量化处理来生成事件序列。在此基础上,采用FP-Growth算法挖掘历史数据异常信号的频繁项集和强关联关系,通过已有频繁序列特征对新的攻击类别和故障点进行识别,实现对有源配电网CPS网络攻击的检测。最后,仿真实验验证了所提方法的可行性和有效性。

一种时序关联规则改进算法的研究

对海量的时间序列进行处理,挖掘其背后蕴涵的价值信息具有重要的意义。本文结合了时序逻辑和数据挖掘的知识对基于FP_树的时序关联规则展开了研究,并在传统的算法基础上提出了一种改进算法。该方法不用生成大量的频繁模式候选集,从而提高了时序关联规则的挖掘效率。

F_p上p^n-周期序列的1-错线性复杂度

周期序列的线性复杂度和k-错线性复杂度是衡量密钥流序列随机性的两个重要指标。该文给出了F-p上p^n-周期的序列所有可能的1-错线性复杂度的值以及具有给定1-错线性复杂度的序列个数。更进一步,该文给出了F_p上p^n-周期的序列1-错线性复杂度的期望。

基于时序向量聚类的周期关联规则发现算法

针对目前周期关联规则难以划分时间区域和基础算法效率低等问题,提出一种基于周期关联规则的发现算法(CARDSATSV)。采用由项目支持度组成的时序向量作为时域数据特征点进行聚类,用DB Index准则控制聚类个数以达到最佳的聚类效果。给出CFP-tree算法来发现周期关联规则,利用基于条件FP-tree的周期性剪裁技术提高算法效率。实验表明,和目前周期关联规则发现算法相比,CARDSATSV可以发现更多有用的周期关联规则,时空效率有一定的提高。

基于关联规则算法的换流站SER事件集挖掘方法

为提高运维人员面对换流站生成的海量事件顺序记录(sequence events recorder,SER)数据的分析能力,提出一种基于关联规则算法的换流站SER事件组挖掘方法。首先利用原始SER事件特征筛选,建立换流站SER事件多维模型;进而利用关联规则算法FP-Growth算法进行数据挖掘与分析,得到换流站典型事件的SER支持组与置信事件;最后基于SER支持组与置信事件分析SER事件集可靠性,方便换流站运维人员及时发现换流站的设备异常动作,减少人工盘查SER造成的事件漏看、错看的可能性。通过挖掘昆柳龙直流(direct current,DC)换流站调试期间SER事件集,表明所提出的方法可以有效地挖掘SER事件集的关联性,为运维人员及时发现SER事件缺失起参考作用。

F_p上p^n-周期序列k-错线性复杂度的期望

线性复杂度和k-错线性复杂度是衡量密钥流序列随机性的两个重要标准。文章运用广义Chan-Games算法,研究了Fp上pn-周期序列k-错线性复杂度,给出其k-错线性复杂度期望的上、下界。

基于数据关联分析的配电网谐波问题研究及薄弱点辨识方法

非线性负荷、以电力电子逆变器并网的分布式可再生电源等接入配电网会影响配电网的电能质量,结合电能质量实时量测数据进行各节点的谐波关联分析,有助于谐波源定位分析及电能质量治理。基于数据关联分析FP-growth算法,结合实际电能质量数据,解析各监测节点的谐波关联关系,寻找各次谐波中具备高关联性的监测节点的频繁项集;然后根据各监测节点的谐波序列关系,计算各监测节点/监测节点组合的谐波单独作用时间占比,判断监测节点为谐波注入源的可能性。最后,根据实际电能质量数据,对采用的FP-growth算法及谐波序列关系分析的效果进行验证。

基于改进FP-树的时序关联规则挖掘的研究

时序关联规则的研究具有重要的现实意义,因而根据传统的FP-树思想,提出了一种基于改进的FP-树的时序关联规则挖掘的方法．根据FP-树的思想,将时间序列中的频繁项映射到树中,以降低频繁时序模式的搜索空间,该算法在挖掘过程中不用生成大量的频繁模式候选集,提高了时序关联规则的挖掘效率．

基于注入锁定法布里-珀罗激光器全光判决的研究

研究了基于双波长注入锁定法布里-珀罗半导体激光器(FP-LD)的全光判决门,及其在失真的10Gbit/s归零(RZ)伪随机序列(PRBS)全光判决中的应用。首先对双波长注入锁定FP-LD的输出光功率与注入光功率的功率转移特性进行了实验研究,测试得到"S"型的功率转移曲线,证明了双波长注入锁定结构具有对注入信号光进行光判决的能力;合理设置注入FP-LD信号光的偏振态,及其与最接近的FP-LD自由振荡纵模之间的频率失谐量,实现了10Gbit/s RZ光信号的全光判决,并将判决后的结果通过光示波器进行观测。与注入的失真RZ信号的眼图比较,全光判决后零码噪声得到抑制,眼图明显张开,从而验证了基于双波长注入锁定FP-LD的全光判决方案判决高速光信号的可行性以及其在全光信号处理领域极大的应用价值。