基于证据推理算法的网络安全评估

针对目前网络安全评估方法在同时处理各种类型信息时精度不高等问题，提出了一种新的基于证据推理算法的网络安全评估方法.首先选取指标建立多层次的网络安全评估框架.其次，通过专家知识确定各指标的权重、评估等级和参考值，并以证据推理算法融合出来的安全态势评估值为基础，确定最终网络安全评估等级.最后，通过实验验证了该方法可以得出一个合理的评估结果，具有可行性和有效性.     

基于压缩感知的多光谱图像融合算法

为提高融合效果,降低融合时间,提出了一种基于压缩感知的多光谱图像融合算法。对多光谱图像的强度分量和全色图像分别进行小波分解,仅对高频细节分量进行压缩感知测量,得到对应的观测值矩阵,利用正交匹配追踪算法对高频系数进行恢复,再利用高频系数融合准则,得到融合后的高频细节分量,最后进行小波逆变换和IHS逆变换,得到融合后的多光谱图像。实验结果表明:本文提出的压缩感知多光谱图像融合算法明显改善了融合结果图像的主观视觉效果和客观评价指标,处理数据量大大减少,融合时间缩短约60 s。     

基于ER算法的物联网网络安全评估

信息技术的快速发展导致物联网更容易遭受各种类型的网络攻击，为了解决物联网安全评估存在的精确度不高，难以确定网络攻击发生位置的问题，据此提出一种基于ER算法的物联网网络安全评估模型，该模型能够针对物联网中的不同设备选取相应的评价属性和评价等级，并且可以得出物联网各个设备的网络安全评估结果值，便于网络管理员迅速锁定发生网络攻击的位置并做出应对.在实际的物联网数据集上进行网络安全评估实验，该文模型能很好契合物联网网络安全实际情况，且能达到比机器学习模型更高的准确度.     

一二次深度融合自感知开关柜监控保护单元研究

【目的】本研究对开关柜在一二次系统深度融合监控保护单元中的重要技术问题进行研究。【方法】通过介绍一种基于一二次深度融合自感知开关柜监控保护的方案，并对开关柜的功能需求进行分析，明确开关柜所需的监测项目、信号来源和相应信号源器件，开关柜按照监测内容规定的统一格式将得到的监控数据上传到物联终端，物联终端对上传的数据进行综合性分析，为开关柜的稳定运行提供强有力保障，最后对一二次深度融合自感知开关柜的运维检修进行简单的介绍。【结果】一二次深度融合开关柜有着传统开关柜无法比拟的优势。【结论】研究一二次深度融合自感知开关柜监控单元对提高电力系统运行的可靠性和自动化程度具有重要意义。     

融合多源信息的人民币汇率预测

通过有效融合与汇率相关的互联网搜索信息和宏观经济信息,提出一个新的汇率预测方法.一方面,根据信息丰富的互联网大数据,将选取的百度指数关键词信息合成能反映投资者关注度的百度综合搜索指数,再利用核主成分(KPCA)方法对宏观经济变量的信息进行提取,合成宏观综合影响指数,最后构建基于多源信息融合的汇率预测模型;另一方面,分别采用BP、KELM和SVM模型进行预测.为减小预测误差,对神经网络连接权重和阈值使用灰狼优化算法(GWO)进行了优化.通过对美元兑人民币汇率进行实证发现,融合多源数据信息之后,使用GWO-BP预测模型能获得更好的预测性能.     

一种融合双向LSTM和CNN的混合情感分析模型

针对现有文本情感分析方法实时性不强、难以应用到大规模文本、不能同时提取文本上下文信息和局部语义特征等问题，提出一种融合双向长短期记忆（LSTM）和卷积神经网络（CNN）的混合情感分析模型通过使用双向LSTM和CNN模型对由word2vec编码得到的文本词向量进行训练，运用注意力机制将双向LSTM模型学习到的特征作用于CNN模型上，并进行特征加权，最后将双向LSTM模型和CNN模型得到的结果进行拼接，由分类器得到相应的情感分类结果在NLPCC SCDL数据集上进行实验，结果表明所提出的融合双向LSTM和CNN模型在精度、召回、f1值和准确度方面优于两个单独的模型     

泥石流灾害危险性评估技术分析

对地质灾害危险性评估工作中的泥石流灾害评估技术作了探讨.并针对评估范围划分、危害程度认识、参数分析计算、预测评估技术和综合分区等技术进行了分析和研究,提出了相应的措施和解决方法,以供同行参考.     

基于NSCT与压缩感知的红外影像融合

针对红外和可见光图像在融合过程中存在质量低下、信息缺失、边缘细节不突出等问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)与稀疏表示的压缩感知图像融合重构算法.首先利用NSCT进行源图像分解,得到相应的高频子带和低频子带图像;然后针对高频子带部分,利...     

高光谱图像分块压缩感知采样及谱间预测重构

压缩感知理论提供了一种新的数据采集思路. 基于该理论提出了一种高光谱数据采集和图像重构方法,以波段分组的方式将高光谱各波段分为参考波段和普通波段,对各波段图像单独采用分块压缩感知测量以获取高光谱数据. 在图像重构过程中,参考波段采用平滑投影Landweber算法重构. 对于普通波段,结合谱间预测和平滑投影Landweber提出了一种新算法: 先采用谱间双向预测得到预测图像,然后对预测图像进行分块压缩感知测量获得测量值,并计算它与该波段原测量值之间的差值,再由测量差值重构预测差值来迭代恢复原波段图像. 该方法在数据重构过程中充分考虑了高光谱图像的谱间相关性和空间相关性,能提高图像重构精度. 实验结果表明,利用所提出的方法重构高光谱图像,其性能优于多向量压缩感知方法和分块压缩感知测量后直接对各波段图像单独重构的方法.     

基于BIM的变电站安装工程施工风险评估模型

为了提高变电站安装工程施工风险评估能力,提出并构建了基于建筑信息模型(BIM)的变电站安装工程施工风险评估模型.构建变电站安装工程施工风险评估的回归分析模型,采用大数据特征采样方法进行变电站安装工程施工风险大数据信息融合,对变电站安装工程施工风险统计数据进行采集,利用多元回归分析方法分析变电站安装工程施工风险特征,在此基础上,对变电站安装工程施工风险进行预测,根据预测结果,结合建筑信息模型(BIM)完成变电站安装工程施工风险评估.仿真结果表明,采用该方法进行变电站安装工程施工风险评估的准确性较高.