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基于家族基因的网格信任模型 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有基于PKI (Public Key Infrastructure)的网格信任系统的不足,证书主体信息不明确, 认证过程复杂等缺陷提出了一种新颖的基于家族基因的网格信任模型。该模型解决了传统信任模型存在的问题,如采用将用户的全部身份信息放在用户的基因里方法解决了证书主体信息的不明确,用基因检测解决了认证过程的复杂,用基因指派解决了访问控制的繁琐,并且给出了网格家族、家族基因、基因指派、基因鉴别和信任等概念,并建立了模型的形式化描述,理论分析和实验结果表明这种模型是网格信任领域一种较好的解决方案。 相似文献
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建筑立面信息是指建筑物与外部空间接触面的空间分布及属性信息,如何从点云数据中提取建筑立面信息是点云数据处理中的热点和难点。为解决传统格网密度算法在建筑立面点云提取时评价标准单一、适应性不强的问题,综合分析建筑区各类典型地物点云的高程分布、投影密度、法向量分布等局部及整体空间特征,构建由点云单点语义、格网语义及区域语义组成的多层次语义特征描述子,在此基础上提出一种建筑立面点云提取方法,针对建筑立面点云在不同层次语义上的特点设置合理阈值,通过逐层筛选实现建筑立面点云的精确提取。试验结果表明:该算法能在低层、高层以及超高层建筑区等不同场景海量点云中快速准确地实现建筑立面点云提取,算法精度、效率、适应性良好。 相似文献
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65.
异步互联格局下,送端电网惯性大幅下降,因直流闭锁引发的高频问题较为严重,传统应对高频问题的稳控切机策略存在切机量不精确(过切或欠切)以及切机后系统转动惯量匮乏等风险。针对现有稳控切机方案的不适应性,提出一种计及系统频率稳定需求的多直流异步外送电网切机容量优化模型。模型中耦合大容量直流闭锁故障下各种频率指标约束、网络潮流约束、备用及切机量约束,考虑系统内各类型机组调节性能及位置的差异性,利用理想点法和优序图法得到各类型机组的切机惩罚因子,通过切机综合代价最小化目标确定大容量直流闭锁事故下送端电网的最优切机方案。以改进的IEEE RTS-79系统为例进行了算例分析,验证了所构建模型的有效性与频率适应性。 相似文献
66.
探讨和研究电网安全事故的影响因素及控制已成为预防电网安全事故发生的热点问题。为揭示电网安全事故发生的深层机理,基于事故致因理论,采用质性分析和灰色关联分析的方法,分析中国电网安全事故的关键致因。研究发现,电网安全事故的影响因素主要包括主体因素(认知因素、行为因素和身体因素)、过程因素(组织氛围因素和组织过程因素)、对象因素(设备可靠性低和设备管理松懈)及情境因素(作业环境因素和非作业环境因素)。灰色关联分析表明:电网安全事故的致因因素可以分为红色危险因素(r≥0.8)、橙色警备因素(0.7≤r<0.8)和黄色警告因素(r<0.7),其中,组织氛围因素、认知因素和行为因素是电网安全事故的关键致因因素。在此基础上提出电网安全事故管理的政策建议,以期推动中国电网安全发展进程。 相似文献
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电网故障处置预案是电网故障处置的重要参考,对电网故障处置预案文本中各类电力设备、名称编号等细粒度的关键实体信息进行抽取,是实现计算机学习理解预案内容并进一步支撑故障处置智能化的重要基础。文中提出一种基于深度学习的电网故障处置预案文本命名实体识别技术,首先采用字向量表征预案文本,然后将注意力机制以及双向长短期记忆网络相结合,有所侧重地提取实体词深层字符特征,最后采用条件随机场求解最优序列化的标注。算例表明:文中所提预案文本命名实体识别模型不依赖人工特征,能够自动高效地提取文本特征,准确识别预案文本中细粒度的实体词,满足预案文本中关键实体信息精确定位和识别的要求。 相似文献
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交直流混合电网的实时仿真既要考虑电力电子设备的开关特性,又要保证适应较大的电网规模,在实际工程中面临诸多困难.给子网络赋予动态可变的关注标志,对关注子网络采用存储压力小的节点消去法,对非关注子网络采用计算量少的线性组合法,从而保证骨架型节点电压法的实用性.在Xilinx公司的Virtex-7 FPGA VC709开发板中,采用无缝的并行化仿真计算程序对接方式和灵活的结构参数查询方法解决了现场可编程逻辑门阵列资源的紧缺问题,设计了一种关注区可变的实时数字仿真平台.以典型的交直流混合电网为例,仿真验证了所提方法的可行性与所研发平台的有效性. 相似文献
69.
70.
电网中不同设备的故障概率存在差异,影响智能诊断技术的准确性.为解决此问题,提出了一种基于代价敏感学习和模型自适应选择融合的电网故障事件智能识别方法.首先,利用Word2vec模型将预处理后的电网告警信息向量化,并搭建2个双向长短期记忆网络作为基础分类器;然后,设计代价敏感损失函数,将交叉熵损失函数与代价敏感损失函数分别应用于2个分类器中;最后,提出一种模型自适应选择融合法,融合上述分类器,得到故障事件识别结果.实际数据测试表明,所提方法能够有效降低故障事件识别中样本类别不平衡的影响. 相似文献