动机视角下员工时间偷窃的产生机制及影响

员工时间偷窃往往被认为是负面的职场偏差行为,会给企业带来不容忽视的损失。以往研究尚未系统探讨其产生机制,对其影响的研究更为有限。因此,如何科学地管理时间偷窃尚无定论。本研究从员工视角出发,构建时间偷窃动机的理论模型,并通过质性研究整合时间偷窃的具体动机并编制相应量表。在此基础上,从行为者和观察者视角探讨不同动机驱动的时间偷窃对职场行为的影响及机制,进而探究如何有效干预消极动机驱动的时间偷窃及其影响。本研究旨在全面理解时间偷窃动机,阐明不同动机的时间偷窃带来的差异化影响,为有效预防和干预时间偷窃问题提供理论和实践指导。

基于CNN与Bi-LSTM的异常用电行为甄别算法研究

为降低非技术损耗给电网运行带来的损失,文中对用户用电行为的甄别技术进行了研究,并提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络的模型。该模型一方面使用CNN中的卷积、池化运算提升对用电数据中隐性特征的挖掘效率,另一方面利用Bi-LSTM处理长时间序列的优势,弥补了CNN在时序分析上的不足。同时还引入了Dropout机制与Adam优化方法,提升了网络的训练速度,避免了CNN和Bi-LSTM结合后因网络结构复杂而造成的过拟合现象。在自建数据集上进行的仿真结果表明,所提算法的Precision、Recall及F1值均取得了显著提升,且相较于单一的CNN和Bi-LSTM网络,F1值分别提升了10.04%和8.32%。此外,该算法训练与测试的F1值仅相差0.03%,说明算法的鲁棒性较强,未出现过拟合的现象。

基于多源异构时间序列特征融合的电力窃电检测的研究

长期以来,供电企业一直面临着电能被窃这一严重问题。为了有效应对这一难题,本文提出了一种基于多源异构时间序列特征融合的电力窃电检测方法。首先,通过特征分析,选择气象、日历、家庭属性等多源异构数据并构建多特征图结构;其次,利用图神经网络对多源异构数据进行时空建模,并引入注意力机制聚焦关键的时空特征。实验表明:与单一数据源相比,多源特征融合可显著提升检测性能,所提出的模型优于其他对比模型,为构建高效的电力窃电检测系统提供了新思路。

威权领导与员工的时间侵占:工作嵌入负面影响的研究

文章基于资源保存理论,以273名员工为样本,探讨了威权领导是否会通过员工的情绪耗竭导致时间侵占行为的产生,并重点关注了工作嵌入的正向调节作用。结果表明:员工的情绪耗竭部分中介了威权领导对员工时间侵占行为的影响;工作嵌入正向调节威权领导与员工情绪耗竭之间的关系;工作嵌入正向调节员工情绪耗竭在威权领导和时间侵占行为之间的中介效应。研究结果有助于揭示时间侵占行为产生的内在机制和边界条件,以及工作嵌入可能存在的不利影响。

基于4G网络的车辆防盗视频传输系统设计

针对车辆监控报警有效距离短、方式单一等问题,提出一种基于4G网络的监控视频实时传输系统设计方法。该系统以STM32为主控制器,检测到车辆异常时,系统自动启动高清摄像头进行视频图像采集,输出的视频经过RJ45-USB转换模块转换为USB数据类型,主控制器控制4G无线传输模块将监控视频数据上传至服务器,用户利用移动终端访问服务器可以自动获得车辆的实时异常状态信息。实验证明:基于4G网络的车辆防盗视频传输系统具有实时性,传输视频分辨率可达720 P,在车辆防盗系统领域应用广阔。

基于X11方法的盗窃犯罪时间序列分析

犯罪时间研究是犯罪问题分析、犯罪治理决策的重要环节。采用X-11方法,对温州市龙湾区2002年8月至2012年9月的盗窃犯罪数据进行研究,最终形成了该区盗窃犯罪的季节波动图以及趋势—循环成分图。通过分析图表,发现了该区盗窃犯罪的时间分布规律以及一些季节成分变化情况,同时也发现了其相关的趋势变化。

两高司法解释“曾因盗窃受过刑事处罚”规定解读

两高于2013年4月4日下发了《关于办理盗窃刑事案件适用法律若干问题的解释》,其中第2条第1款"曾因盗窃受过刑事处罚"的规定在司法实践中引起一定争议,包括对该规定时间效力的把握、盗窃前科的界定和受过刑事处罚范围的理解。检察机关在适用该款规定时,应当站在刑法体系整体协调的高度,严格遵循从旧兼从轻的刑事法律时间效力原则,运用正确的法律解释方法,坚持刑法谦抑和有利于犯罪嫌疑人的司法理念,有理有据、不枉不纵,确保检察工作法律效果和社会效果的良好统一。

高压电缆线路接地系统在线监测

高压电缆已取代架空线成为城市核心区电网的首选,高压电缆金属护层合理接地是其安全运行的保证。目前国内大多数主干电缆主要通过计划检修实现高压电缆接地电流检测和接地线防盗割。该方式操作简单,但增加了运维成本,且无法实时监测。接地电流在线监测和接地线防盗割系统引起了广泛关注,但目前该领域仍处于尝试和探索阶段,所采用的监测系统常从敷设环境出发,停留在隧道和环境监测等方面,功能单一。基于综合数据智能监测管理平台,采用远程供电和通讯信号共缆传输技术、EMC电磁兼容设计、低功耗设计、终端防护设计、无线传输理论等,建立了高压电缆线路接地系统在线监测系统,实现了接地电流在线监测和接地线防盗割功能。

基于单片机的汽车智能防盗系统设计

运用单片机能控制TC35i模块收发短信的特点,设计汽车智能电子防盗系统。该防盗系统能够在汽车被盗时第一时间发送短信给车主,然后自动拨打车主的手机号码让车主监听汽车周围的环境声音。同时,在汽车发动机汽油喷射系统上安装常闭触点继电器,车主可以通过手机短信控制继电器开关,使汽油喷射系统根据车主的意愿供油与断油,从而达到防盗功能。

一种基于时间序列分解的数据窃密事件检测方法研究

在网络安全领域中,数据窃密检测是重要的研究内容。文章提出一种应用在网络流量场景下的时间序列分解算法,将时间序列分解为季节性数据、趋势数据、残差数据3部分,采用滑动窗口内的中位数来更好地拟合趋势数据,并且针对离散单点进行了过滤。同时,将异常点所在时间范围作为算法的最后输出形式。文章提出利用信息熵工具有助于发现隐蔽性较高的数据窃密行为。文中将本文算法和Piecewise Median算法、STL算法进行对比,并在经信息熵处理后的时间序列上应用本文算法进行检测。实验表明,本文算法相对于Piecewise Median算法、STL算法有较大幅度的性能提升,数据窃密检测效果良好。

基于典型窃电用户相似性检索的窃电行为检测方法

从窃电用户数据的波动形态角度出发,提出一种基于典型窃电用户相似性检索的窃电行为检测方法。首先,利用动态时间弯曲对窃电用户的用电数据进行相似性量度,得到窃电相似度矩阵。其次,结合窃电相似度矩阵,利用近邻传播聚类方法对其进行聚类划分,实现窃电用户自动聚类,并利用簇中心作为典型窃电用户。最后,利用典型窃电用户在电力数据库中的相似性检索出与典型窃电用户的用电行为相似的用户,结合人工经验分析判别出嫌疑窃电用户。利用中国国家电网某省电力公司提供的数据进行算例分析,验证了所提方法的可行性与适用性。

基于实时监测的便携式防盗电装置设计

随着经济发展,窃电现象日益严重,由窃电造成的电能损耗已成为电网线损中极其重要的组成部分。而目前窃电手段先进,发现难、举证难,缺少有效便捷的监测装置。设计一款线上采电的防窃电监测装置,在配电柜进线端检测用户用电状态并储存相关数据,判断是否存在窃电行为。该设计无需充电及外置电源,体积小,操作简单,高效准确。

基于t-LeNet与时间序列分类的窃电行为检测

窃电行为是导致电力企业电能与经济效益损失的重要原因.提出了一种基于t-LeNet(Time-Series Specific Version of LeNet Model)与时间序列分类(Time Series Classification, TSC)的窃电行为检测方法:首先,获取用户用电量时序数据,使用降采样方法生成训练集;然后,使用t-LeNet神经网络训练并预测得到分类结果,判断用户是否存在窃电行为.使用国家电网真实用户的用电量数据集进行了实验验证.实验结果表明,所提方法相较于基于Time-CNN(Time Convolutional Neural Network)、MLP(Muti-Layer Perception)的时间序列分类方法,在综合评价指标、精确率、召回率指标上均有不同程度提高,其对窃电行为的检测具有可行性与有效性.

基于加速度传感器的电缆防盗检测算法研究

电力电缆因具有较高的经济价值,常遭到不法分子的违法盗窃,文章设计了一套基于三轴加速度传感器的电缆在线监测算法及装置,实时监测电缆是否受到破坏性盗窃活动。在电缆沟搭建实验平台,采集传感器的加速度数据,并用小波系数相关法进行去噪处理,然后计算加速度与重力方向的夹角,并基于db4小波基对数据进行4层小波分解,获取基于角度的小波能量谱,同时计算合成加速度、偏度、标准差、熵等时频域特征判据,最后通过主成分分析降维,并用BP神经网络算法进行分类,多次测试表明,算法的平均准确率为96.25%,并对算法优化进一步提高了检测的准确性,为电缆防盗提供了一种新思路。

知识型员工时间盗用行为产生的扎根研究及实证检验

知识型员工具有自主性、灵活性、创造性等特征,工作和生活界限模糊,时间盗用行为发生更为隐蔽。情境、认知、情感、算计多种因素交织,通过三种路径影响知识型员工的时间盗用。整合三种路径,构建起影响知识型员工时间盗用行为有调节的中介效应模型,检验“认知—情感—算计”理论的有效性。结果表明,知识型员工时间盗用行为产生既遵循“相知相爱”路径,又呈现出“趋利避害”特征:组织支持感作为情境认知,一方面直接负向影响知识型员工的时间盗用行为,另一方面通过组织认同等情感变量的中介效应间接影响时间盗用行为,组织认同中介效应的发挥又受到风险损益评估等个体“算计”的负向调节。

基于车联网的车载智能监测系统设计与实现

针对目前汽车在车况诊断、防盗等方面存在的不足,设计一款具有车辆故障诊断、防盗预警、定位跟踪等功能的车载智能监测系统。该系统包括车载终端、手机APP、云服务器3部分。构建实时车况监测网络系统,设计车载终端整体框架、高频降压电路以及遵循多种OBD-Ⅱ标准的协议驱动电路。下位机采用线程调度算法并设计实时有效的防盗预警程序;手机APP使用TCP/IP协议与车载终端、云服务器进行信息传输,实时对车辆远程监测。实验结果表明,该系统可以有效实现对车辆的故障诊断、防盗预警。

基于高斯核密度估计法的路灯窃电检测方法

散落在道路周围的路灯易被窃电,而路灯窃电检测与普通用户窃电检测有显著差异。路灯负荷一般由专用变压器供电,是一种仅有供电计量、没有下级用户计量的特殊负荷,因此很难识别因窃电造成高损耗的路灯专变。在深入分析路灯专变负荷特性的基础上,提出了一种基于高斯核密度估计法的路灯窃电检测方法。首先,分析路灯负荷的用电特性。然后,计算了路灯负荷的不同计量时间间隔用电量数据的累积波动量,通过直方图阈值法初步设置阈值将用电负荷分类后,再利用高斯核密度估计法求取最优阈值。最后,以长沙某地区路灯专变负荷对所提方法进行验证,结果表明所提方法能有效地检测出窃电用户。

基于OFDM技术的车载防盗监控系统设计

传统车载防盗监控系统构建的预警模型功能较差,导致系统预警响应时间过长,因此设计了基于正交频分复用技术(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)的车载防盗监控系统。硬件设计部分,选择配套的载波通信模块和芯片,设计防盗监控主机硬件结构。软件设计部分,根据选择的GPRS协议设置AT指令,确定两种不确定性条件,构建预警模型,设计防盗监控状态和被盗预警状态切换模式,完成系统的整体优化。实验结果表明:设计系统的平均预警响应时间分别缩短了28.471s和32.041s,小于两组传统系统。

基于GNSS/传感器电动车防盗定位系统设计

电动车防盗定位系统集成了GNSS CORS、传感器、网络传输、计算机等先进技术,该系统综合利用GNSS和无线传感网络进行电动车快速定位。系统由GNSS和GSM这两部分构成并实现定位和跟踪的功能。其中,GNSS部分收集定位数据,并将定位数据交于GSM部分,GSM部分将这些数据上传至互联网或者转变为定位短信,以实现电动车智能化、网络化、实时化和精准化的定位,提高找回电动车的几率。

基于数据挖掘的新型低压窃电识别方法

针对现今反窃电技术往往采用单一算法分析,导致反窃电效果差强人意的现状,文中提出一种针对低压用户窃电的识别方法。剥离台区线损当中的技术线损部分,采用K-means聚类算法对处理过的线损数据进行分析,识别出线损率异常波动或持续偏高的台区,并根据聚类结果定义时间离散度来衡量窃电疑似度。分析异常台区下的用户,通过相关性分析研究单个用户电量变化与其所在台区线损率变化之间可能存在的关系。采用离群点算法和K-means聚类算法对用户的日电量数据进行分析,判断单个用户存在的窃电嫌疑,并确定具体的窃电行为。研究结果表明该方法在考虑单个用户窃电嫌疑的同时兼顾其所在台区的线损率异常波动,可对低压用户的窃电进行更有效地识别,为窃电识别与整治提供了一种新的思路。