理想调节网络与电力负荷聚类特征

讨论了理想调节网络对三相电力负荷中的无功与三相不平衡进行完全调节的基本原理,给出了应用理想调节电纳与模糊c均值聚类算法提取负荷聚类特征的方法,聚类特征可用于用户电力调节系统的优化设计。工程实例表明了该方法的正确性与有效性。     

两台计算机直接互连的几种简便方法的研究

提出了在条件缺乏情况下进行计算机通信及数据传输的几种方法,并探讨了直接串口／并口电缆连接和网卡与同轴电缆连接的方法和技术性能．     

CDMA媒体接入控制协议分析模型

目前大多数MAC协议(如CDMA/PRMA和CDMA/NC-PRMA等)都是PRMA协议的CDMA版本,以动态预约机制为主要特征,其性能曲线一般通过仿真获得.该文研究支持语音和数据两类业务的包交换多码CD-MA系统,并从理论上进行分析其性能.     

多变量分层抽样技术的改进与应用

多目标抽样调查对于提高样本利用效率、节约调查费用、全方位反映总体都有极为重要的意义。通过引进Ward系统聚类法改进多目标分层抽样方法;选择合适的调查指标作为辅助变量构造分层比率估计推断差异较大的指标,改进多目标分层估计量。最后进行实际应用与比较。总体上该改进的分层设计方案不仅在精度上、成本上有较大的优良性,而且在可操作性方面更显优势。     

不均衡数据集中KNN分类器样本裁剪算法

针对KNN算法在分类时的样本相似度计算开销大,在处理不均衡数据集时少数类分类误差大的问题,提出一种在不均衡数据集下基于密度的训练样本裁剪算法。对训练样本的各个样本类进行聚类,删除噪声数据并计算每个样本类的平均相似度和样本平均密度,以此获得样本类裁剪的相似度阈值,然后将样本类内相似度小于类相似度阈值的样本进行合并,减少训练样本总数。实验表明,此样本裁剪算法能够在保持KNN算法分类性能基本稳定的前提下,有效地减少分类计算开销,并能在一定程度上提高少数类的分类性能。     

改进的UMTS的认证机制的研究

详细分析了UMTS认证和密钥分配协议的过程以及协议的安全性,找出协议中存在的弱点和可能的攻击,提出了公钥加密协议的改进方法。经过分析,这一改进协议不但能满足第三代移动通信的安全需求,而且改善了UMTS在认证过程中在安全上的不足。     

一种基于多指标语言评价信息的聚类方法

针对一类特征指标值和指标权重均为语言评价信息的聚类问题,提出了一种新的聚类分析方法.首先对基于多指标语言评价信息的聚类问题进行了描述;然后依据传统的基于数值信息的编网模糊聚类分析方法的基本思路,在将语言短语转换成三角模糊数的基础上,给出了解决多指标语言评价信息聚类问题的计算步骤.最后,通过给出一个算例说明了所提出的聚类分析方法.该聚类方法拓宽了编网聚类分析方法在解决基于多指标语言评价信息聚类方面的应用.     

一种计算机并行数据通讯的解析与监听

讨论了对Siemens R30计算机间并行数据通讯的解析与监听系统设计实现问题.通过解析并行数据通讯协议及线序和对监听系统的硬件电路设计及软件设计,实现了对SiemensR30计算机间的并行通讯监听和由基于Windows系统下的PC机向Siemens R30计算机的报文发送.系统的硬件电路由接收接口电路、光电隔离电路、CPLD控制电路和单片机控制电路四个主要部分组成;软件部分由CPLD程序、单片机程序和微机程序三个主要部分组成,微机程序采用了报文信息接口AMI(Alarm Message Interface)消息机制进行数据分发.该监听系统在某冷轧厂在线投入,运行稳定可靠,满足了研发需要.     

多级桥CA模型构建及其LDAP服务器设计

为解决PKI信任体系互联互通问题,在对比分析现有PKI常用5种信任模型优缺点的基础上,借鉴已有信任模型,特别是桥CA模型的优点,提出了一个新的模型——多级桥CA信任（multilevel bridge certificate authority,MBCA）模型．阐述了多级桥CA信任模型的基本原理及其构建方法,给出了其总体架构;在总体框架下,对其原型系统中LDAP服务器进行了设计;并结合具体项目对方案的可行性进行了实验验证和分析．实验证明了该模型的可行性,有望对我国PKI建设工程有所帮助．     

基于目标跟踪与轨迹聚类的行人移动数据挖掘方法研究

随着物联网、大数据、人工智能等技术在安防领域不断取得突破性进展,公共视频监测系统近年来得到飞跃式发展.基于监控设备产生海量的非结构化视频数据,通过对监控视频中的行人轨迹进行分析和研究,可以挖掘出其中蕴含的行为模式,这对人群行为研究有着重要的研究价值.本文使用基于目标检测的多目标跟踪算法对地铁站出口,商场出口等场景中的行人移动轨迹进行提取,并在此基础上对行人的轨迹模式进行分析.针对行人轨迹的特点,在基于点密度聚类算法的基础上,提出并实现了基于轨迹相似度的轨迹聚类方法.结果表明,该方法能够有效的提取行人轨迹,并且从大规模轨迹数据中提取出轨迹模式.