火灾探测的模糊神经网络数据融合算法研究

针对火灾探测信号的特点,提出了一种基于模糊神经网络的多传感器火灾探测系统的数据融合算法.网络结构为9层,输入信号为CO气体浓度、烟雾浓度和温度,输出为火灾发生概率.通过网络训练和自学习不断调整权值,使网络输出与导师信号误差最小,完成了隶属度函数的自动生成和模糊规则的自动提取,大大提高了系统的精度和智能化.仿真结果验证了方法的可行性.     

基于端到端测量的链路状态概率快速推断方法

链路状态的概率分布作为先验知识对于推断链路性能状态的准确度起着重要作用.文中主要研究了在树形拓扑下基于端到端测量的内部链路状态概率推断问题,并将该问题定义为极大似然估计问题.采用乘积模型描述路径与链路的状态概率之间的关系,将链路状态概率的推断归结为路径状态概率的估计,提出了一种通过计算路径状态概率进而获得链路状态概率的方法,并将该方法用于仿真实验.结果表明,该方法具有较高的有效性和实用价值,能够准确有效地推断网络内部链路状态概率.     

采矿工程中的模糊数学方法(Ⅱ)——逻辑特征判别与模式识别

本文首先介绍模糊逻辑特征判别分析,它是研究对象特征尚未被认识清楚条件下,利用观测数据来推断对象的自然语言表述形式的方法;其次介绍了模糊模式识别的直接法和间接法,讨论了多因素模糊模式识别及概率模式的建立等问题;最后给出了一个模式识别在采矿工程中应用的实例.     

基于模糊Petri网的事故树模糊分析方法研究

为了降低获取现场采样数据精确值的难度并提高事故诊断的准确性,根据模糊事故树和模糊Petri网均具有描述事件发生因果关系链这一共同特征,采用模糊Petri网来表示事故树,建立了事故树的模糊Petri网模型,在Petri网中对事故树进行了模糊分析研究.该方法不仅可以对顶上事件各特征量进行估算,还能利用模糊Petri网推理算法进行事故诊断,实现了Petri网与事故树的紧密结合,使事故诊断更加切合实际.引入模糊集合理论到事故树分析方法,用模糊数来表示事件发生的概率,减小了获取底事件发生概率精确值的难度,在一定程度上修正了事故概率统计数据的误差.该方法可以将生产现场的实测数据与专家经验数据结合起来,使得分析结果更接近于工程实际.图2,表1,参13.     

基于因果反馈的缺失数据集因果关系发现

因果关系发现是因果推断的重要部分,其目标是揭示数据内在的生成机制,并以有向无环图的形式表示.然而关于因果关系发现,现有方法很少考虑到观察数据存在缺失值的情况.在实际场景中,大量数据集存在缺失值,因此估计缺失数据集中的因果关系成为一个亟需解决的问题.本文提出了一种新的基于因果反馈的算法实现关于缺失数据集的因果关系发现,其中生成对抗网络被用于估计缺失数据集的分布,并利用基于Actor-Critic的因果关系发现模块搜索最优因果图,设计了一个基于扩展贝叶斯信息准则的自定义奖励函数,引入分类误差引导模型加速探索过程,提升模型稳定性.在模拟数据和真实数据上进行的大量实验结果表明,本文提出的方法在不同数据缺失率下优于现有方法 .     

基于模糊概率符号有向图的复杂系统故障诊断

通过分析复杂系统的故障信息传递特性,在符号有向图(SDG)中引入了状态关联概率和模糊信息,并结合面向对象技术提出了一种新的故障描述模型--模糊概率有向图.给出了基于此模型的建模方法和诊断流程.进一步引入消息节点和支路,通过连接各子实体对象的模糊概率SDG模型,构成整个复杂系统的模糊概率SDG系统.该模型能对复杂系统故障诊断中存在的复杂关联关系进行建模与故障诊断.利用该方法建立了某武器平台的故障诊断系统,实验结果表明提出的方法有效且实用.     

基于模糊关联规则与减法聚类的神经模糊建模

针对许多复杂系统的输入变量之间存在的相互关联,提出了一种基于聚类与模糊关联规则的神经模糊建模方法.这种方法采用基于聚类的模糊关联规则挖掘算法来进行输入变量的选择,之后,再采用基于减法聚类的神经模糊建模方法建模.最后,还将这种建模方法应用于实际建模问题,结果表明这种方法在保证模型精度符合建模要求的情况下,减少了模型输入个数,降低了建模的复杂程度.     

基于模糊信息增益的图像相关性度量

针对图像中所含有的统计概率不确定信息以及模糊不确定信息,提出了一种综合图像概率信息与模糊信息的新模糊信息增益度量方法来比较目标图像与参考图像之间的相关度,从而为图像相关匹配与检索提供强有力的依据.实验结果表明,该方法是有效的.     

基于模糊距离的BP网络板形信号模式识别的研究

介绍了一种新的板形信号模式识别方法 .该方法基于待识别信号与标准样本之间的模糊距离 ,并将模糊距离作为 BP网络的输入 ,有效地解决了在板材宽度变化时神经网络的拓扑结构形式不变的问题     

基于改进CNN-GRU网络的多源传感器故障诊断方法

提出一种复杂系统内多源传感器的故障诊断方法.利用多源传感器数据之间的相关性,使用卷积神经网络提取不同传感器之间的联系和特征.在卷积网络中,设计了传感器数据标定模块使得网络更关注学习与故障信号相关的传感器数据.利用循环网络对传感器自身的时序特征建模,引入跳跃连接和辅助损失函数降低网络的训练难度.最后综合时空特征,一次计算得到故障分类结果和故障参数估计.仿真结果表明,改进后的CNN-GRU网络能够实时准确地诊断传感器的固定偏差故障和漂移偏差故障,传感器数据标定模块和跳跃连接的引入有效地提高了诊断算法的准确率和精度.      

一种简单的Internet级联故障模型

介绍了Internet动力学和拓扑特征,分析了引发Internet级联故障的原因,提出了一种简单的Internet级联故障模型(ICFM).仿真实验验证了Internet存在的自组织临界特性,并进一步探讨了该特性可能的成因.该模型将有助于对Internet级联故障的检测和控制技术的研究.     

一种考虑连锁过载和隐性故障的电网脆弱区域分析方法

针对电网的连锁过载现象,提出了一种划分和识别电网脆弱区域的算法。首先从初始故障支路对剩余系统支路产生作用的角度,提出了受动敏感性和使动敏感性的概念,然后在考虑继电保护隐性故障的模式下,给出了初始故障支路和剩余系统支路之间的关联作用指标以及初始故障支路对剩余系统支路形成敏感性的指标,将这些指标作为特征输入量给出了一种基于聚类方法的电网脆弱区域的划分和识别算法,并在IEEE 39节点系统上进行了算例分析,验证了算法的合理性。     

基于分布式流的复杂网络上边级联失效

考虑现实网络中流的分布式传输方式和边的负载-容量关系,提出了一个带有可调权重参数的边级联失效模型.依据新的度量网络鲁棒性指标,探讨了两种典型复杂网络由蓄意边攻击而引发的级联失效行为.仿真结果表明,存在最优参数值使得网络达到最强抵制边级联失效的鲁棒性,能够显著降低灾害动力学发生的可能性.而且,网络的拓扑结构和平均度均对网络鲁棒性产生了影响。     

边定向方法对随机网络抵制级联故障鲁棒性的影响

针对复杂网络抵制级联故障的鲁棒性问题,考虑节点权重和边的方向,通过扩展经典的全局介数方法定义节点负载,提出了新的随机网络级联故障模型.应用三种边方向确定策略,在具有单向边和双向边的随机网络上探讨了级联故障行为,分析了全局负载分布机制下定向边对网络抵制级联攻击鲁棒性的影响.仿真结果表明,对于随机网络,所使用的边定向方法均可以使得网络更加鲁棒.但是,不同的边方向确定策略和单向边比例对随机网络抵制级联故障鲁棒性的优化效果影响不大.     

级联故障在交通基础设施网络中传播与恢复： 基于文献的全面回顾

交通基础设施(transportation infrastructure, TI)网络极易因产生级联故障而导致瘫痪。然而,系统性地研究TI中级联故障似乎一直被忽略。为弥补这一领域的空白,全面审查了孤立、多层和空间TI网络中级联故障的传播机制、分析方法和预防策略。最后提出级联故障分析和预防的主流模型,并表明未来的研究中应该关注接受复杂性和依赖性、在安全性和韧性之间建立联系、对故障采用所有危险的方法、避免创建新的漏洞以及在部门之间转移知识等方面。研究成果有助于促进本领域的发展以及项目管理团队在早期阶段揭示和解决TI网络中的级联故障。     

基于多种指标优化的连锁故障预防策略研究

为了预防连锁故障的发生,兼顾电网运行时的安全裕度和电压稳定情况,将电网当前运行与临界状态的节点注入功率之间的差值转化为安全裕度指标;分别将衡量电网整体和某节点电压稳定的雅可比矩阵最小特征值指标和电压稳定的L指标相结合,给出了电压稳定的综合指标;结合电网实际情况给出了各种约束条件,由此确定了完整的预防连锁故障模型;提出了监控优化过程中电网切除初始故障后的剩余支路所受潮流转移的影响程度是否在降低,从侧面证明了文中提出的预防连锁故障模型能够达到预防连锁故障的目的;通过对IEEE39节点系统进行算例仿真,验证了所构建的预防连锁故障模型的可行性和有效性.     

具恢复机制的相依电力-信息网络连锁故障传播

为了研究具有恢复机制的电力-信息网络连锁故障传播,基于相依网络理论,建立了IEEE300节点系统电力网与双星型结构信息网的电力-信息相依网络模型.分析复杂网络统计特征参数可知,电力网和信息网均具有小世界和无标度特性.利用相依电力-信息网络的连锁故障模型,对BA,WS和ER 3种不同的相互依存网络进行鲁棒性分析,提出了一种具有恢复机制的相依网络连锁故障传播模型.仿真结果表明,与目标恢复机制和随机恢复机制相比,依赖恢复机制的恢复级别更高,而且这种优势随着故障阈值的减少而提高.     

基于复杂网络理论的流程工业系统安全性分析

以复杂网络理论为基础，通过对流程工业系统的结构脆弱性分析，提出了一种新的系统安全性评估方法．通过构建流程工业系统网络模型、分析其拓扑结构特性和固有特征，建立了基于复杂网络特性的连锁故障模型，用该模型对网络中故障点所引起的级联效应进行了分析，并对连锁故障的严重程度进行了仿真．以田纳西一伊斯曼化工过程为例，对所提出的方法进行了分析验证，结果表明，该方法可以从复杂网络角度分析和理解系统连锁故障的本质，识别系统中的关键点和脆弱点，为安全控制和故障预防系统的合理设计提供了依据．     

基于级联失效的复杂网络抗毁性

传统的复杂网络抗毁性研究主要基于网络静态连通性,而忽视了网络动态特征。该文在网络动态性基础上,研究级联失效条件下复杂网络的抗毁性能,对ER随机网络模型、BA无标度网络模型和PFP互联网拓扑模型这三种模型在不同攻击策略下的抗毁性进行了对比分析和仿真实验。实验结果表明：在随机攻击下,ER网络表现最为脆弱,而BA网络的抗毁性...     

考虑隐性故障时电网二级连锁过载的风险水平分析方法研究

针对电网的二级连锁过载现象,并结合继电保护隐性故障,提出了一种风险水平研究方法:首先结合直流潮流法定义了二级连锁过载模式下的风险指标,然后从初始故障和剩余系统受扰支路的不同角度给出了3种进行风险水平统计的模型,进一步结合IEEE39节点系统,通过模拟计算对风险的统计结果及隐性故障中的参数对风险统计的影响进行了分析。所提出的方法可为分析具有不确定因素的电网连锁过载现象提供一定的借鉴。