基于DBN的区域计算机联锁系统可靠性分析

区域计算机联锁设备是实现区域内行车安全、保证运输效率的核心设备,对其可靠性研究具有重要意义。结合目前存在的2种区域联锁制式,采用一种新的联锁方案,即在主控站和从控站(选择其中1站或多站)均设置联锁设备。综合考虑联锁系统的共因故障和可维修等因素,利用动态贝叶斯网络对其进行可靠性分析。首先,从系统故障■安全和危险输出的角度出发,建立区域两联锁单元和三联锁单元的动态故障树,并将其转换为相应的动态贝叶斯网络模型;然后利用动态贝叶斯网络的推理特性,对区域联锁系统进行可靠性分析;最后比较了该方法与基于静态贝叶斯网络和动态故障树分析法的结果。计算结果表明:主控站和其中之一的从控站均设置联锁设备是实现区域联锁的较佳方式;且基于动态贝叶斯网络的系统可靠性分析较上述两种方法在计算准确度和时间复杂度方面均有明显优势;并通过动态贝叶斯网络的诊断推理可知,共因故障是系统故障的主要原因,因此应重点防范以降低事故发生的概率。     

基于BP神经网络的避洪安置区选址研究

为了解决洪水灾害应急管理中避洪安置区的选址问题,在总结前人研究成果的基础上,从自然环境、可行性、生活条件、社会环境、实用性等5个方面出发,通过17个具体指标,构建了避洪安置区选址评价体系;在安置区的选址分析中引入BP神经网络,构建了基于BP神经网络的安置区选址模型,根据选址评价体系及相关经验确定网络模型各层次的神经元节点数量,并采用样本对模型进行训练分析,建立了稳定的网络结构,最终实例验证了该模型在避洪安置区选址问题中的有效性及可行性。     

无机化学实验教学中的“绿色化”探索

针对无机化学授课对象多而广，所需试剂种类及用量庞大，产生的废气、废液、废渣等对环境具有危害的特点，通过整合优化实验内容，规范实验操作，采用微型实验、多媒体及网上虚拟实验室，合理收集及处理三废等方面的改革创新．将绿色化学的理念深入到无机化学实验的各个环节中，以初步实现无机化学实验教学的“绿色化”，培养学生的绿色意识．     

物联网安全问题研究

随着物联网的应用越来越广泛,其安全问题也越来越突出。从物联网的概念入手,对目前物联网存在的安全问题进行了分析,提出了构建物联网安全体系、解决物联网安全隐患的思路。     

面向同源蛋白质探测的一种新型混合深度学习模型

根据蛋白质氨基酸链探测其同源蛋白质,进而预测蛋白质的功能,是生物信息学研究领域的一个重要挑战,也是众多生物医学研究领域的基础研究内容,有着重要的科研价值和广泛的应用需求。其研究难点在于:(1)如何学习对同源蛋白质预测有效、有用的蛋白质特征信息;(2)如何更好地运用蛋白质特征信息,实现同源蛋白质的探测与识别。为了解决同源蛋白质探测与识别研究中的关键难点,本文提出一种基于混合深度学习架构的同源蛋白质探测与识别模型(HDLM-PHP)。通过采用统一的"管道式"深度学习架构,将蛋白质特征学习和探测识别统一为一个整体,提高同源蛋白质探测与识别的效能。采用多组并行的深度卷积神经网络,学习蛋白质的各种属性信息,以期获得丰富的待检测蛋白质和靶蛋白质的高级相关性特征,并通过全连接方式使用多层RBM结构融合和精炼这些相关性特征为全局相关性特征。通过统一的深度网络连接方式,以探测和识别任务为导向,学习到对于同源蛋白质预测最有效、最全面的蛋白质特征信息。在标准数据集SCOPe上,对所提模型进行性能与效率评测,结果表明:本文提出的模型能有效地学习到符合任务导向的蛋白质特征数据,提升同源蛋白质探测与识别的准确度和召回率,优于现有的模型和算法。     

大学生网络集群行为的预警管理

大学生日常生活的网络化、利益诉求的多元化使网络集群行为成为校园客观存在的一种特殊的舆论现象。完善的预警管理是高校发展战略必不可少的一个组成部分。预警管理可以及时准确地对网络集群行为实施预测、预报，预警干预可以对网络不良趋势进行矫正，使大学生有效规范自身的思想和行为。     

管网叠压供水设备的合理选用

管网叠压供水设备在二次供水的应用中有明显的技术优势,适用范围非常广泛,但在选用时也应合理选择。就管网叠压供水设备的选用进行了阐述,并分析其在使用过程中出现的问题及局限性。     

信息部门在网络安全工作中的挑战与应对

随着网络技术的飞速发展和广泛应用,网络安全事件日益增多。结合信息安全工作的亲身体会,基于业内的成熟做法及工作经验,从网络黑客案件、恶性病毒、手机无线上网、网络传输音视频文件等几方面论述了信息部门在网络安全工作中面临的挑战,并提出了应对建议。     

论网络虚拟存在方式

网络虚拟存在是不同于传统现实存在的一种新的存在方式，它是马克思和恩格斯的人的历史性存在理论在当今时代的体现和展开，是对马克思和恩格斯关于“人的存在”理论在当今科学技术飞速发展社会条件下的继承和发展。现实存在是网络虚拟存在的基础和前提，网络虚拟存在是对现实存在的延伸和拓展。人在虚拟网络境遇下的发展是对“现实的个人”的发展的完善。     

基于聚类方法和神经网络的非线性系统多模型自适应控制

针对具有参数跳变的非线性系统,联合聚类算法和神经网络提出新的多模型自适应控制方法。首先对系统的输入输出数据进行模糊聚类,然后基于递推最小二乘法建立多个固定模型。为提高系统的暂态性能,同时建立两个自适应模型,并在此基础上设计鲁棒自适应控制器。此外,为了补偿系统的非线性部分,建立非线性预测模型,并设计非线性神经网络自适应控制器。所提方法可使控制切换系统具有稳定性保证。最后,通过性能指标对控制器进行平滑切换。仿真结果表明,所提方法能够保证系统具有良好的控制性能。