一种基于扩展区域查询的密度聚类算法

针对DBSCAN算法中最小点数和最大邻域半径难以确定,算法时间开销大,对起始数据点的选择比较敏感,以及难以发现不同密度下的邻近簇等问题,本文提出一种基于扩展区域查询的密度聚类算法(GISN-DBSCAN)。该方法首先提出扩展区域查询算法,随后采用最近邻域和反最近邻域的邻域关系,建立每个点的k-影响空间域,最后提出一种异常点判定函数,使得算法能够准确的识别边界点和噪声点。实验结果表明：GISN-DBSCAN算法能够有效的解决DBSCAN算法的不足。     

基于决策树的网络故障诊断专家系统模型

针对传统网络故障诊断专家系统在知识获取方面的固有不足,结合决策树算法和专家系统的特点,提出一种基于决策树的网络故障诊断专家系统模型,讨论网络故障诊断专家系统模型的推理机制和推测算法以及知识获取的实现方法。实践结果表明,模型在知识获取方面具有获取过程简单、计算复杂性低、适应性强的特点。     

B/S体系结构中统计Excel报表的生成模型和实现

阐述了在具有三层分布式体系结构的B／S软件系统中如何对用户上传的Excel报表实现数据提取、数据分析、数据统计,以及依据这些上传报表生成统计Excel报表的方法。     

基于Parlay的NGN电信业务应用系统的研究

基于NGN的下一代电信业务应用是NGN发展的最大动力,因此NGN业务在电信行业中扮演着及其重要的角色。以Parlay为核心详细介绍了基于Parlay的NGN电信业务应用系统的体系结构,着重描述了Parlay API的构架接口的实现过程,同时以MPCC接口和GUIS接口为例介绍了基于Parlay的由应用发起的呼叫流程。     

智能化远程教育系统的研制

应用现代远程教育的理论,提出了基于B／S模式的远程教学系统解决方案。系统方案包括网络体系结构和数学系统软件的设计。采用WEB编程技术和数据库技术,实现了基于Web的远程学习环境所必须具备的功能,重点完成了在教师辅导下,根据学生的需要组织学习的功能。     

基于Spark的电力调度数据整合模型

随着大数据理念在电力行业的应用,构建电力调度数据仓库是支撑电力调度中心统一数据平台的基础,针对电力调度中心的数据仓库将多源数据整合时面临的重复冗余和不一致问题,提出一种基于Spark的电力调度数据整合模型。设计并行化正向最大匹配去冗算法,对多个系统内冗余数据进行过滤操作;给出面向关联度的数据一致性处理方法,依据特征向量的夹角余弦值判断数据间的联系,进而对不一致数据修复。通过对某电力调度中心的数据进行整合实验,验证了该数据整合模型的可行性。     

基于FKNN算法的风电功率短期预测

风电场输出功率预测精度的提高能够极大的减轻风力发电对电网的冲击,提高风电并网的安全性和可靠性。针对KNN(K-Nearest Neighbor algorithm)算法存在的不足进行改进,提出了FKNN(Fast K-Nearest Neighbor algorithm)算法并将其应用到风电短期功率预测当中。首先,FKNN算法基于相似数据原理,针对每个预测样本,只需遍历一次训练样本集,得出K值最大时的相似历史样本优先级队列。然后,通过逐渐缩减优先级队列的长度,产生其他K值对应的相似样本优先级队列。其次,从产生的优先级队列中获取多数类样本,并应用其输出功率的平均值对预测样本的输出功率进行预测。最后,通过对吉林省某风电场的大量历史数据进行预测分析,充分证明该算法的简单性和实用性。     

基于改进雷达图法的电力信息运维技能综合评价模型

针对电力信息运维技能评价结果不够形象直观的问题,提出了基于改进雷达图法的电力信息运维技能综合评价模型。该模型的评价过程如下:首先建立电力信息运维技能评价指标体系,然后基于主客观组合赋权法确定每个子系统的综合权重,最后使用改进雷达图法构建综合评价模型对电力信息运维技能进行评价。经实例验证,该模型能够形象直观地评价电力信息运维技能,其计算速度快,可靠性高,具有实际意义。     

基于贝叶斯网络的智能变电站风险关联模型

鉴于在整体上进行智能变电站风险自动分析对日渐复杂的电力系统安全运行有着十分重要的意义,提出并设计了基于贝叶斯网络的智能变电站风险关联模型。首先,基于专家群决策方法确定智能变电站的设备风险及风险诱发因素,建立风险分析决策表,利用粗糙集求取最佳风险约简组合;然后,根据约简决策表自动建立风险关联贝叶斯网络图,提出了采用伽玛分布函数联合专家知识并融入监测数据来更新模型的条件概率分布的方法。最后,对220kV变电站进行实例分析,利用贝叶斯网络的反向推理功能实现风险诱发概率推理,实验结果证明了该模型的有效性和适用性。     

变电站三维可视化培训平台的实现

针对当前变电站培训领域存在的:内容和形式枯燥单调、缺少必要的操作演练与效果评价、投入较高但效果不佳等问题,设计了变电站三维可视化培训平台。基于JME(JMonkey Engine)3D引擎以及Maya三维建模软件完成对变电站设备模型库及知识库的构建;并对平台中模型格式优化、场景动态搭建、场景存储与复用等功能进行设计。实践证明,该平台实用性强且具有较好的扩展性,能够根据实际变电站场景及任务的需要对设备模型及知识进行扩充,对场景进行动态构建。