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1.
随着信息技术发展,设备健康数据与知识图谱技术结合为设备健康发展带来新的发展机遇,知识图谱利用其多种特异性优势,使企业系统中积累的海量设备维修数据得到有效整合利用.本文提出基于知识图谱的核电设备健康管理知识建模与分析方法,并根据实体关系模型构建维修知识图谱本体框架,同时基于核电企业实际的维修工单数据,从统计分析和关联分析两方面取得良好的实践效果.研究结果表明,知识图谱能够在设备维修知识的集成上解决传统的数据孤岛问题,同时能基于故障的可视化分析为维修人员和管理人员提供决策和知识支持. 相似文献
2.
针对脑机接口(BCI)中的共享控制问题,提出一种BCI系统的Petri网建模方法.首先,将共享控制策略与BCI系统的内外部信息相结合,构建运动想象BCI系统的Petri网模型,描述系统的运行状态,分析和改进共享控制策略.然后,加入控制库所描述系统的外部输入,并通过合成Petri网的方法简化Petri网的建模过程.结果表明:所提方法能够正确地演化BCI系统的运行过程,提高BCI系统的适用性,可用于设计、验证和执行共享控制策略. 相似文献
3.
互联网中复杂的恶意活动都是由IP地址集群共同执行的,通过处理在网络中收集的数据来寻找恶意IP簇成为重要的研究方向。提出一种IP黑名单关联聚类算法(IPBACA),首先,构建IP-IP无向图;然后,利用测量统计相关性来测量IP黑名单与IP的相关性,并使用给定的IP黑名单来找到最佳阈值得出IP簇,判断其标准化残差是否达标;最后,识别出具有高精度的恶意簇。仿真结果表明,对比ICAMO算法,CAIIB算法和DABR算法,本文提出的IPBACA算法在精确率、召回率、F1指标和归一化互信息等4个主要性能指标方面均有明显改善,显著提高了对检测恶意簇的检测能力。 相似文献
4.
针对IP骨干网重新配置中繁重工作量的问题,提出一种快速图挖掘算法来解决网络拓扑的局部调节区域问题,解决了从网络拓扑中找到组件时子图同构的NP-hard问题,减少了网络重构的操作工作量.该文提出的启发式图挖掘算法顶点,称为顶点目标搜索(vertex targeting search,VTS)算法,通过考虑网络操作条件减少了搜索空间的大小.实验结果表明,该文方法可以快速得到搜索网络模式图,与其他方法比较,该文具有较少的搜索时间,说明该文方法具有可行性和有效性. 相似文献
5.
特征选择得到的识别特征可以用于聚类分析,提高聚类分析的质量。受数据自表示特性和双图规则化学习的启发,提出了一种新的特征选择聚类算法。利用数据和特征的自表示特性,不仅保留了数据的流形信息,而且保留了特征空间的流形信息。此外,为了充分发挥双图模型的作用和鉴别局部聚类的效果,加入局部判别特征选择聚类,大大提高了聚类的有效性和鲁棒性。 相似文献
6.
将现有的计算方法改进得到了一种新的计算平图的transition多项式的方法。算法使用了圈置换的方法计算每个transition操作所产生的欧拉圈的数目。利用Maple软件编写出了该算法的程序,通过这个程序,可以实现任意一个平图的transition多项式的计算。 相似文献
7.
8.
针对三圈图种类较多且路矩阵复杂度较高的问题,运用矩阵分析方法、根的存在性定理及不等式的放缩,研究了2类三圈图有无悬挂点时的路能量。首先,分别给出2类三圈图有无悬挂点时的4种路矩阵,利用矩阵分析方法对实对称矩阵分块得出对应的特征多项式,由根的存在性定理及韦达定理判定出正负特征值的个数并估计出取值范围;其次,通过不等式的放缩求出2类三圈图有无悬挂点时的路能量。结果表明,2类三圈图在有无悬挂点时路矩阵负特征值的个数及取值范围是不一样的,对应的路能量也是不一样的。所得结果对后续三圈图的路能量极值问题研究具有一定的借鉴价值,也有利于推测相关化学分子结构的性质。 相似文献
9.
为了提高煤矿井下机车调度效率、防止机车碰撞、堵塞,根据井下调度特点建立了机车运行赋时Petri网模型。针对原有启发式A*搜索算法存在的易陷入局部最优的缺点,提出了基于petri网的并发变迁遴选算法,引入变迁并发度概念,与启发式A*搜索算法相结合,得到改进的A*搜索算法。经过改进后算法的回溯计算,得到Petri可达图上的最佳路径,从而得出最优调度策略。根据以上算法进行MATLAB建模,最终仿真结果表明,经过改进的启发式A*搜索算法有效的避免了陷入局部最优解,其计算得出的调度路径及调度策略资源消耗量最少,调度效率较高且未出现机车堵塞碰撞等问题。 相似文献
10.
针对目前大数据缺乏群组隐私保护的问题,提出一种基于二分关联图的大数据群组隐私保护方法,在不同群组隐私层级的二分关联图中保护数据隐私。所提算法通过关联图分层(association graph layering, AGL)和层级群组差分隐私(hierarchical group differential privacy, HGDP),实现发布大数据的群组隐私保护。关联图分层将给定关联图的节点和边分组,通过划分二分关联图的节点最小化每个层级的敏感度,可以向不同权限的用户公开不同层级的子图;在层级群组差分隐私过程中,对不同层级选择灵敏度并计算方差,重复聚合噪声减少方差,通过高斯机制进行子图噪声注入,实现分层关联图的扰动,以保证每个层级的群组隐私。实验结果表明,所提方法可以用来保护群组数据的综合敏感信息,并且比其他方法具有更好的隐私保护效果和更高的数据可用性。 相似文献