基于贝叶斯分类的分布式网络故障诊断模型

该文提出了一个基于Agent的分布式网络故障诊断系统模型框架，该模型对贝叶斯分类理论进行了推广。模型将先验知识和观察数据结合起来，从而大大改进了系统的诊断性能。模型采用一定的状态检查和验证策略，保证了Agent的自身安全和通信安全。Agent之间各自独立，相互协作，合作完成诊断任务。该模型与特定的系统应用环境无关。因此，该文提供了一个通用的网络故障诊断系统框架。     

3连通图生成树上的可去边

摘要：设G是3连通图，e是G中的一条边．若G—e是3连通图的一个剖分．则称e是3连通图G的可去边．否则，称e是G的不可去边．本文给出某些3连通图的生成树上可去边的分布情况及数目。     

基于特征频率功率谱方差的故障实时检测

针对火力发电厂湿法除灰系统中柱塞泵的泄露问题,介绍了频域和时域相结合检测故障的方法.文中对比了声音样本的波形特点,利用加窗傅立叶变换分析了时域短时能量和频域短时自相关函数、功率谱函数,提取了声音样本的频率特征量,证明了利用特征频率点附近功率谱函数方差值检测故障的可行性,并提供了利用工程简化实现多路信号实时检测的方案.     

新甘交界北山地区大泉断裂走滑特征及ESR测年证据

卫星图片显示穿过大泉断裂的水系有被左行扭曲的特征,结合野外断层面上擦痕、断裂带中劈理观测统计和室内对断层岩显微构造的分析,确定了大泉断裂是以左行为主的走滑断裂带。对断层泥的ESR年代学测定,确定了大泉断裂开始活动时间为早更新世1.2～1.5Ma,其分支断层的活动时间在晚更新世300ka左右。大泉断裂活动时间与青藏高原在上新世末-早更新世初开始强烈隆升时间一致,表明大泉断裂的形成与青藏高原的隆升过程密切相关,是晚新生代印度和欧亚两大板块持续碰撞挤压和青藏高原隆升的远程效应。     

转子系统松动故障特征分析

针对工程中经常出现的一类轴承盖松动故障,综合考虑各种支座松动模型的优缺点,提出了一种新的松动模型.采用有限元方法对发生松动故障的转子系统进行模拟,得到系统的故障特征.结果表明:当等效松动质量振动位移小于松动间隙值,松动刚度减小时,系统经历了周期1、周期2最后达到周期4运动,且低频成分幅值在逐渐增大,轴心轨迹由椭圆变为螺旋状;当等效松动质量位移大于最大间隙值,松动间隙减少时,系统出现了高倍频成分和连续谱,轴心运动受到双面约束,在松动间隙很小时,呈一个"梯形"状.这些在不同情况下得到的故障特征,有助于对该类故障的诊断分析.     

人工免疫算法在洪水分类中的应用

 在总结洪水分类研究的基础上,提出了一种新的洪水分类方法,以人工免疫网络对洪水样本进行免疫学习和记忆,提取表征洪水强度的有用特征得到抗体库和相似度矩阵,利用最小生成树方法,依据抗原与记忆集的亲和度确定洪水的分类。以宜昌站12场典型洪水过程和广东石狗站17场典型洪水过程为例进行了洪水聚类分析,结果表明：所提算法有效提取了同类型洪水的模糊特征和规律,去除了不必要的信息冗余,较好地将同类洪水聚集在了一起;与进化粒子群优化算法相比,该法有更快的收敛速度。     

雷公藤优良单株选择技术(Ⅱ)——雷公藤的选择方法、选择标准

以雷公藤人工同龄林为选择群体,以枝数量、地径、平均藤径、平均藤长为选优性状,采用小样地调查方法并用指数选优法进行雷公藤优良单株选择,研究结果表明:雷公藤选优的合理对比株数量为16株;雷公藤枝数量、地径、平均藤长、平均藤径选优标准的性状比分别为1.5,1.45,1.45,1.85;通过多性状联合选择,从36株候选株中选出23个优良单株,入选率为1.05%,选择强度为1.388 9~1.756 2,优良单株各生长性状为林分平均水平的1.47~1.8倍.     

基于相似依赖度的属性加权决策树算法

粗糙集分析方法利用数据本身提供的信息,不需要任何先验知识即可对已有的知识进行处理,在保留关键信息的前提下,对数据进行简化并求得属性组合。在此基础上提出了一种基于相似依赖度的属性选择算法,从约简出的属性组合中选择与决策属性最为相似的核集,根据属性的相似依赖度作为决策树的加权值,从而建立决策树。通过对影响学生成绩因素的数据进行分析表明,所提出的算法是易于实施的,而且形成的决策树的准确率也有了一定的提高。     

一种新的故障诊断专家系统

为了在新的环境中建造一个更加有效的故障诊断专家系统,在一般故障诊断专家系统的基础上,根据智能模拟器综合测试的特点和故障诊断要求,提出了一种新的专家系统知识分类和表示的方法．按照这种方法,利用ＨＰＶＥＥ（可视化工程环境）编程语言在Ｗｉｎｄｏｗｓ平台上建造了一个实用系统．该系统的仿真运行得到了很好的结果,故障诊断率达到１００％,诊断速度完全满足系统要求．     

基于第一原理的实用故障诊断算法

根据基于第一的多故障诊断理论,针对具有固定测量点的连续物理系统,提出一种实用诊断算法,算法分３步：（１）根据系统的结构和测量点分布等不变知识,离线识别最小冲突集候选;（２）测量数据,在线确定最小冲突集合组;（３）由系统的部集合组求出诊断集,算法可大大节省时间资源,便于实时故障诊断。