高维流形视角下采用ISOMAP降维的配网户变关系辨识

准确的户变关系是配网线损计算、故障定位和三相平衡等高级应用的基础.低压配网的户变关系辨识算法大多基于电压相关性原理,而电压相关性随供电半径增加而减弱,电压采集频次较低无法可靠捕获电压的"共性波动",使得辨识准确率普遍不高.提出了一种基于等距特征映射(isometric mapping,ISOMAP)降维和改进K-mea...     

基于蒙特卡罗法的机械可靠性仿真

机电设备的高可靠性,是确保工业企业安全生产的前提．为了提高机电设备的可靠性,提出了一种实现机械可靠性仿真的新方法．新方法的基本思想是：在样本数据有限时,应用蒙特卡罗法补克若干随机数据,从而可以确定机械零部件的可靠度及其置信水平．文中将这一新方法应用到一个实例——工程机械轮胎可靠性仿真,所得可靠度与实际作业的统计数据甚为接近．     

两通道软件无线电信道器的优化方法

提出一种新的两通道信道器优化设计方法。该方法以现有两通道FIR滤波器组设计方法为基础,通过减小阻带能量的优化算法得到性能更好的信道器。数值仿真表明,有效地增加了信道器中各滤波器的阻带衰减,得到高性能的两通道软件无线电信道器。     

基于遗传算法的水火弯板工艺参数预报方法研究

以钢板加工时间和铜板收缩率曲线拟合优度作为两个目标函数．建立水火弯板工艺参数优化问题数学模型,并应用权重系数变化法．将问题转化为单目标优化问题．基于分层遗传算法（HGA）,应用三次样条插值、误差分析等方法,将目标函数转化为群体中个体的适应度函数．由加热线条数、相邻加热线之闻距离（加热线间距）和加热线收缩量作为3个约束条件,构造分层遗传算法编码,并且内外层编码在遗传运算时分别采用不同的遗传算子,最终得到钢板水火弯板加工工艺参数预报结果．经算例验证,该方法可以对船体外板作出良好的水火弯板工艺参数预报．     

应急设计框架:卫星总体方案设计

以卫星有效载荷总体方案变型设计为背景,探讨在人为或自然灾害的非正常情况下的应急设计方法．首先给出应急设计系统定义,然后给出实现应急设计基本依据：一是基于演化算法、Agent、人机结合和协同设计理论;二是仿蚁群社会应急行为．本系统的关键是,构造基干人与演化算法相结合的Agent（human—computer cooperation Agent,HC—Agent）,进而基于混合P2P网络模型构成多HC—Agent的协同设计系统,以使该应急设计系统具有抗干扰、自适应、快速响应的设计能力．     

一种抗弱曲线故障攻击的SM2数字签名算法设计

SM2数字签名算法是中国版的椭圆曲线数字签名算法,尽管该算法的设计在数学理论是安全的,但在算法的具体实现时却容易遭受物理攻击。因此,加强SM2数字签名算法在实现过程中的抗攻击性具有重要意义。本文基于故障感染思想提出了一个针对SM2数字签名算法的抗故障攻击策略,通过改变算法中的标量运算操作,使得算法遭受攻击后故障将在签名过程中扩散,从而破坏攻击者利用错误签名快速检索签名私钥的条件。实验结果表明,此防御策略不仅可以抵御弱曲线故障攻击,还可以防御弱曲线故障和二次故障注入的结合攻击。此外,本文还将椭圆曲线算法中常用点检测抗故障攻击策略和本文提出的故障感染防御策略都在现场可编程逻辑列阵上实现,对两种策略的硬件面积开销、单次签名时间开销进行比较,结果显示,本文提出的策略在硬件性能上比基于点检测的策略更优越。     

实时交通数据的噪声识别和消噪方法

以常用的交通数据———交通量时间序列的实测数据为例,给出多个噪声识别及消噪预处理的实验结果.为提高建模的准确度,采用模糊减法聚类对交叉口实测交通量进行噪声识别.对实测交通量采用奇异值分解的滤波方法进行除噪预处理,并通过训练径向基函数网络进行预测.与数据未经滤波直接训练网络相比,预测结果的平均绝对相对误差降低了3.31%.用小波变换对交通量数据进行消噪处理,即通过多分辨率的小波分解和重构来实现消噪.实验表明,若对原始交通量时间序列消噪后再建立预测模型,将获得更好的预测结果,这说明研究的噪声识别和消噪方法的可行性和有效性.     

一种基于标记点的近景摄影测量系统

给出了一种基于标记点的鲁棒三维重建摄影测量系统;采用编码点和非编码点等标记点方式.为了减少不同图像间误匹配的概率,采用一种新的基于编码点的匹配方法,不同图像间非编码点的匹配从编码点开始,并通过相似性准则、模糊度准则和距离误差准则来剔除误匹配,可获得非常高的正确匹配率.采用一种新的基于标记点的加权迭代特征算法,用编码点恢复相机的投影矩阵,从而可以确定相机的外部姿态参数;用非编码点恢复3D坐标.与已有的加权迭代特征算法比较,该算法避免了所有点参与计算相机的投影矩阵,运算速度更快.由于采用标记点的亚像素定位方法,提高了3D重建精度.实验结果表明,在3D重建方面,该系统是强壮和精确的.     

模板技术在量子逻辑电路优化中的应用

为了提高量子逻辑电路的优化技术,减小量子逻辑电路的代价,对现有的模板技术进行了研究与分析,发现Maslov等人的模板并不完整,体现在模板控制线的寻找不完全.通过引入模板控制线库的概念,重构了模板,重构后的模板并不实现恒等的函数功能,但通过模板生成法则,可以动态生成更多的有效模板.同时给出了利用该方法优化量子逻辑电路的算法.数值实验结果表明,应用重构后的模板优化所有的3×3可逆电路,电路门数量均值减小到6.22.该方法在利用模板优化量子逻辑电路方面具有更高的效率和匹配成功率.     

基于已实现半协方差的投资组合优化

在传统的风险度量方法中,常见的协方差估计量并未区分资产收益的下侧风险和上侧收益,而一般的下偏矩估计量则存在非对称性和难以加总的缺点.本文引入已实现半协方差矩阵(RSCOV)作为风险度量进行波动率预测和投资组合研究.本文将RSCOV应用于两种常见的风险分散投资策略—风险平价(ERC)策略和全局方差最小(GMV)策略,并将机器学习中的在线加权集成(OWE)算法用于提升已实现波动率预测方法HAR-RV的样本外预测表现.通过研究发现,相比起已有的其他风险衡量方式,仅包含负向波动信息的下半RSCOV能够更好地被用于平衡组内各资产的风险贡献.基于A股市场2011-2018年的高频数据,本文通过实证研究发现,OWE-HARRV在月度预测步长下的效果优于HAR-RV,而下半RSCOV则能够使ERC策略以及GMV策略在保证一定平均收益的同时,降低了组合收益的极端损失.