基于多节点协同的电力网络靶场混合入侵识别方法

研究了基于多节点协同的电力网络靶场混合入侵识别方法,提升电力网络对混合入侵行为的防御能力。依据多节点协同的分层协作结构,设置电力网络靶场训练平台内的通信节点作为感知节点,利用感知节点感知混合入侵数据,将感知结果传送至电力网络靶场训练平台的中心节点,利用中心节点融合混合入侵感知数据形成聚合节点。协同融合层的聚合节点将协同融合结果传送至识别层,识别层利用混合入侵识别模块,依据K-means聚类算法对混合入侵数据的聚类结果,构建C4.5决策树,利用决策树输出电力网络靶场混合入侵识别结果。实验结果表明,该方法可以精准识别电力网络靶场混合入侵行为,识别精度高于98%。

基于结构参数均值的林分空间结构综合评价研究

[目的]构建基于相邻木关系的林分空间结构综合指数用以评价林分空间结构优劣,指导林分结构优化。[方法 ]在诠释林分空间结构参数角尺度、密集度、大小比数和混交度均值意义的基础上,对林分角尺度、密集度和大小比数的均值重新赋值,进行标准化处理,使其成为正向指标;林分平均混交度为正向指标,采用实测值,然后将林分空间结构参数与单位圆法相结合,构建林分空间结构综合评价指数(FSS),并采用不同林分类型对其有效性进行验证。[结果 ]运用构建的空间结构综合评价指数对我国4个地区47块样地的评价结果表明:1)天然林中极端立地条件下的天然纯林空间结构最差;2)天然混交林的空间结构优于人工混交林;3)人工林中人工混交林的林分空间结构明显优于人工纯林;4)天然纯林空间结构优于人工纯林。[结论 ]构建的林分空间结构综合评价指数能够评价林分空间结构优劣,科学表达出“天然混交林的空间结构优于人工混交林、人工混交林优于人工纯林以及天然纯林优于人工纯林”的普遍认知,是一个良好的林分空间结构综合测度指数,对林分空间结构优化和效果评价具有很好的指导意义。

基于模糊C均值聚类和梯度提升决策树的护林员评价方法

现有关于基层护林员科学、客观、精准的评价方法的研究十分缺乏,传统的人员绩效评价方法也不适用于护林员巡护情况的评价。本文以中国东南部某县级市的护林员为研究对象,自创1种基于模糊C均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)结果和FCM隶属度以及梯度提升决策树相结合的护林员巡护情况评价方法。首先对护林员巡护情况数据集进行Z-Score标准化处理以提高算法的准确率和效率,其次以里程数、考勤率、耗时数和上报事件数为特征变量,使用FCM对巡护情况数据集进行聚类,确定基准月,并使用隶属度评价得分划定法计算基准月护林员评价得分,再通过梯度提升决策树(Gradient boosting decision tree,GBDT)和基准月数据确定研究期内其他月份的护林员评价得分,最后对护林员巡护情况进行综合分析。研究结果表明,该方法可精准、清晰地划定护林员巡护情况评价得分;研究期内护林员整体巡护情况偏差,评价得分≤60分的人数占比较大;常驻护林员在研究期内巡护情况评价得分基本保持不变,偶尔上下波动,毫无提升。本文的方法从实际数据出发,对护林员巡护情况进行针对性的分析,使得护林员管理者可制定科学的管理方案,并以期为护林员巡护情况的评价方法提供新的方向和思路。

基于决策树的玻璃制品成分分析与鉴别

针对玻璃制品表面风化与各属性的相关性,对其进行化学成分含量预测与分类研究。以决策树、均值法为模型,根据数据计算纹饰、类型、颜色、表面是否风化的斯皮尔曼相关系数,得出类型与表面风化、纹饰、颜色之间有较弱相关性。利用卡方检验探究变量之间的差异性建立决策树模型,得出高钾玻璃、铅钡玻璃的分类规律,以分析决策树子节点。此决策树模型分类具有合理性,可使文物研究更加科学有效,促进玻璃制品的生产制造。

森林沼泽覆盖区化探异常提取方法研究——以内蒙古三七林场幅为例

为强化和提取覆盖区低弱地球化学异常的识别,本文通过K均值聚类法对呼伦贝尔市三七林场1∶5万化探数据进行了分析。根据内蒙古自治区呼伦贝尔市三七林场1∶5万地质图中出现的地质单元数目和K均值聚类的轮廓系数,可以将该地区分为五大类,以Au、Cu元素为例,异常值采用3S法剔除,然后计算平均值、标准差、异常下限值、衬度值,绘制等值线图。通过等值线图可知,分类后圈定的Au、Cu异常与传统方法圈定的异常范围差别较大,通过K均值聚类法有效消除了岩性对地球化学背景值的影响。

果园化栽培模式杜仲雄花、果实和叶片产量的调查分析

杜仲（Eucommia ulmoides Oliv）属杜仲科（Eu—commiaceae），本科仅l属1种，是仅存于我国的第三纪孑遗植物，名贵经济树种，国家二级保护树种。杜仲叶、雄花、果皮和杜仲皮都含有多种具有独特的医疗保健功能的活性物质阻引。

概念设计中的功能方法树

在介绍功能方法树基本原理、组成及两种扩展方法的基础上 ,提出功能方法树可采用自顶向下的方法建立 ,并提出了建立功能方法树的手工方法与用于软件编程的算法 。

一种状态事件故障树的时间特性分析方法

状态事件故障树是一种适合于描述构件化嵌入式系统失效因果链的建模技术,其顶层事件描述失效发生的结果.对顶层事件发生的平均时间进行分析,是获得系统平均失效时间参数的一种有效方法,可为系统的安全性评估提供支持.由于状态事件故障树缺乏严格语义,使得必须先对其进行形式化描述才能进行定量分析.为此,提出了一种基于交互马尔可夫链的状态事件故障树时间特性分析方法.首先,精化交互马尔可夫链的交互动作,建立接口交互马尔可夫链模型,并基于该模型对状态事件故障树的构件和逻辑门进行形式语义描述;其次,通过并行组合构件与逻辑门的形式语义模型,得到整个状态事件故障树的形式语义模型,并在该过程中使用弱互模拟对状态空间进行约简;然后,基于状态事件故障树的形式语义给出顶层事件发生的平均时间计算方法;最后,给出飞机着陆雷达控制系统和喷淋防火系统的状态事件故障树时间特性分析的实例研究.为构件化系统失效时间特性的分析提供了一种新方法.

面向立木识别的有效K-均值聚类算法研究

针对林区自动对靶施药过程中,当立木生长密集时,获取的点云数据聚类准确率低、效率低的问题,提出优化后的K-均值聚类算法,数据获取方式基于2D激光扫描。针对立木点云信息聚类前需对相关数据进行滤波,提出窗口滤波算法,选取产生混合像素点的树干边缘,提取3次连续扫描的混合像素及其近邻点组成滤波窗口,进行最大阈值滤波,结果显示50次试验中仅有2个混合像素点未被滤除,混合噪声的滤除率高。在K-均值算法优化方面,针对算法需预先确定聚类数和初始聚类中心的不足,提出利用斜率变化确定聚类数的方法,试验对5个不同距离下5组立木分别进行100次测量,结果显示错误测量次数仅为3次,并可在试验前期通过人工方式去除,算法合理有效;对哈夫曼树法确定立木扫描点聚类中心的性能进行了试验分析,3种不同树干分布类型下分别运用随机抽样法和哈夫曼树法进行K-均值聚类,前者平均正确率仅为76.4%,后者则为95.5%;同时分析了Ⅰ型分布下2种算法聚类的迭代次数和耗时,5个不同距离下,随机抽样法的平均迭代次数明显高于哈夫曼树法,平均运行耗时上,哈夫曼树法则高于随机抽样法,前者变化范围为120~220 ms,后者为50~85 ms,该范围为林区测绘的可接受范围。试验证明,基于斜率变化确定聚类数和基于哈夫曼树法确定聚类中心的K-均值算法是林区立木点云聚类的有效算法,可应用于林区的立木检测。

不加权算术平均组对方法的改进及应用

为了解决传统不加权算术平均组对方法(unweighted pair group method with arithmetic mean,简称UPG- MA)存在的'tie trees'问题,通过改进UPGMA,提出了不加权算术平均组群方法(unweighted multiple group method with arithmetic mean,简称UMGMA),从理论和应用上证明了UMGMA能产生唯一的进化树,并且在UPGMA树唯一时,UMGMA树和UPGMA树在不计分支次序时完全相同,解决了UPGMA树的唯一性问题.与UPGMA不同之处在于,UMGMA反复利用极大紧邻子树上的顶点把多个距离最近的种群进行合并,因此在UPGMA产生的二叉树不唯一时,UMGMA能产生一棵具有唯一拓扑结构的多叉树.通过适当选择大于0的容差参数,UMGMA还可以在不同的宏观层次上产生容差进化树,以突出物种较多时进化树的整体脉络.

应用多色集合理论完成加工中心的概念设计

提出基于多色集合理论的机械产品概念设计的推理算法。多色集合中元素及集合本身可通过统一颜色、个人颜色来描述,用它们也能很好地描述功能方法树中层与层之间的关系,因而用多色集合理论可以作为功能分解和方案求解的推理基础,实现机械产品的概念设计。多色集合理论方法也可方便地用于计算机编程。以钻铣镗类加工中心为对象进行了方案设计,得出了满足需求的方案集。

天然阔叶林林分蓄积估算研究——以赣南槠栲林为例

为探索天然阔叶林的林分蓄积估算方法,以赣南槠栲天然阔叶林为研究对象,利用7块标准地的数据,采用树冠光竞争高度法(CCH)将槠栲天然阔叶林划分为主林层、演替层和更新层,分析各林层的胸径和树高的平均值、标准差和变异系数,并探讨不同林层株数和蓄积垂直分布的特征。结果表明:槠栲天然阔叶林的垂直结构复杂:分层后各林层的胸径和树高的离散程度由大到小依次为更新层,演替层和主林层;分层后蓄积随林层高度的增加而增加,株数随林层高度的增加而减少。鉴于槠栲林复杂的垂直分布特征,提出分别林层标准木法估算林分蓄积,并与平均标准木法和每木检尺法的估算结果进行了对比,发现:分别林层标准木法在标准地和各林层的蓄积估计结果与每木检尺法无显著差异;平均标准木法由于低估了主林层蓄积且高估了更新层蓄积使得估算的标准地总蓄积偏高。推荐在森林资源调查时,使用分别林层标准木法估算林分蓄积。

利用树木年轮重建嫩江上游近200 a来1～3月径流量

嫩江是东北地区最重要的河流之一,了解嫩江长期水文变化规律,对嫩江流域林业、农牧业生产具有重要意义。通过对嫩江上游4个地点兴安落叶松(Larix gmelinii)树轮年表与气候水文数据分析,发现4个地点的平均年表与1～3月平均径流量有着极显著关系。因此,基于树轮宽度重建了嫩江上游1804年以来1～3月平均径流量,重建方程解释了43.9%的径流变异,经检验证明重建结果可靠。重建嫩江径流变化表明:1804年以来,嫩江流域上游1～3月份径流经历了6个偏枯和7个偏丰阶段。同时,嫩江上游径流量存在60、4.3～4.0、3.4～3.2、3.1～2.9和2.3 a的变化周期。在19世纪初至20世纪初嫩江1～3月流量的变化幅度较小,而20世纪中后期变化幅度较大。另外,重建结果与黑龙江省历史记载的旱涝时期比较吻合。

一种高效的图像数据库检索方法

对于大型图像库,如何高效地检索出相似图像是图像检索系统的一大挑战。提出了一种改进的K-均值聚类算法建立分层结构的索引,再利用A*树算法和三角不等式原则及N近邻方法对索引库快速高效地搜索,达到对图像库快速高效检索相似图像的目的。实验在Corel图像库上进行,实验结果表明该方法以对数时间复杂度实现基于内容的高效检索。

两种半隐式三阶随机Runge-Kutta方法

根据彩色树理论,构造了两种求解Stratonovich型随机微分方程的半隐式三阶随机Runge-Kutta方法,给出了这两种方法的稳定性分析,其稳定区域比现有方法的稳定区域大;数值模拟的结果表明两个方法都具有较高的精度。

基于最大树法和模糊C-均值算法的聚类分析

对工程上常用的最大树法和模糊C-均值算法的聚类结果进行比较,从算法本身角度分析了其聚类结果的相似和不同之处。通过仿真验证:最大树法比较适合于低维的小样本集;模糊C-均值算法不仅适合于低维的小样本集,而且也适用于团状的、每类样本数相差不大的、类与类间有交叠的高维大样本集,更便于计算机上编程实现。

安全系统工程在隧道施工中的应用

通过利用"鱼刺图"对隧道塌方事故的因果关系进行分析,并在此基础上利用事故树分析法,再运用布尔运算求出最小割集及各影响因素的结构重要度进行定性分析,根据分析的结果对隧道施工中应注意并预防的问题进行分析。

基于高光谱图像的分类方法研究

随着高光谱图像技术的发展,高光谱图像在众多领域得到了广泛应用.高光谱图像分类是其应用领域的一个重要分支,其中高精度的分类算法则是实现准确分类的前提.高光谱图像分辨率高、波段数多、数据量大等特点给传统分类技术带来了巨大挑战.该文综述了基于高光谱图像的支持向量机分类法、人工神经元网络分类法、决策树分类法、最大似然分类法等监督分类方法以及K-均值聚类法和迭代自组织方法等非监督分类方法,并结合实际高光谱图像数据给出应用实例.基于不同应用需求,以上两类分类方法均能最大程度地挖掘高光谱图像的图谱信息,从而实现更加准确和精细的模式识别.

层次聚类在进化树构建中的应用

提出一种新的基于层次聚类算法的基于距离生物进化树构建方法。与以往其他基于距离的生物进化树方法相比,此方法可以得到相同的结果。与真实的生物进化树相比,在序列长度较短的情况下此方法可以给出理想的进化树。

基于模糊故障树的防爆电气设备失效判定模型构建

为了提高防爆电气设备使用安全,基于模糊故障树构建了防爆电气设备失效判定模型。使用Mean Shift算法对设备进行模态检测,获得设备的模态状态。同时在故障树基础上,利用T-S模糊可能性限制故障树的特定时段,得出具体时段下的故障可能性。利用傅里叶变换运算,对设备中存在故障进行判断,得出是否存在故障性失效。利用灰色预测法对不存在故障的设备进行性能变化预测,并将结果结合模糊故障树,获取设备的性能失效性。为了验证设计模型是否满足设计初衷,使用设计模型以及文献模型,对某公司7件超过使用时限的防爆电气设备进行失效性判定,实验结果显示,设计的失效判定模型得出的失效程度更接近实际结果,满足设计初衷。