基于改进生成式对抗网络的电网异常数据辨识方法

基于数据驱动的电网异常数据辨识方法已成为电网安全领域研究的重点,由于实际电力发电统计数据中异常数据样本数极少,给通过数据挖掘方法辨识异常数据情况带来了极大困难。文章提出了一种基于Wasserstein生成式对抗网络(Wasserstein generative adversarial networks, WGAN)和孤立森林算法(isolation forest,iForest)的发电统计异常数据辨识方法。首先,利用WGAN交替训练生成器和判别器学习发电统计数据的分布特性并生成样本,用生成异常样本对原始异常样本进行增强,根据异常数据辨识精度确定异常样本的扩充比例;然后,在扩充后得到的平衡数据集上利用孤立森林算法实现异常数据辨识;最后,通过扩充样本前后模型的准确率、查全率以及查准率来比较模型异常数据的辨识效果。算例结果表明,文章提出的异常样本增强方法能够有效地改善辨识模型对于多数类的分类偏好问题,提升整体辨识精度。     

基于分形理论的玻璃纤维增强树脂复合材料-混凝土组合梁损伤特性

工程实际中,玻璃纤维增强树脂复合材料(GFRP)-混凝土组合梁往往出现较大的损伤而破坏,有必要对其破坏过程进行研究。为了研究此类构件的损伤特性,通过声发射仪器对1片GFRP工字梁和6片不同螺栓连接的GFRP-混凝土组合梁的四点弯曲试验加载的全过程进行了监测。并基于分形理论对试验梁加载过程的声发射能量信号进行了相空间重构,计算了试验梁各加载阶段的声发射能量信号分形维数值。研究表明,试验梁的声发射能量时间序列具有分形特征,且关联维数可很好地描述GFRP-混凝土组合梁损伤破坏的整个阶段;归纳各试验梁的声发射能量时间序列分维曲线的演化模式:纯弯段区域的损伤演化模式为“早期峰”至“低幅波动”;剪跨区的损伤演化模式为“低幅波动”至“持续高幅波动”;将试验梁加载过程的试验现象与分维值的演化相对照,则可将分维值的“持续高幅波动”作为试验梁失稳的前兆。根据关联维数,提出“损伤预警”的可能。其相应的分维值出现“持续高幅波动”,则损伤“预警点”出现,结构的承载力已达到其极限的70%左右,需要加强监测。      

变角度混杂复合材料层合板振动特性研究

研究了由碳纤维(Carbon Fibre)和Kevlar纤维(Kevlar Fibre)制备的变角度混杂层合板的模态参数,以改善复合材料层合板振动特性。基于模态试验基本理论,采用模态力锤法获得了变角度混杂层合板的频响函数,拟合函数获得前三阶频率阻尼比。研究分析可知：变角度铺层作为芯层时,纤维角度变化对固有频率变化较平缓,均在0.9%左右。而变角度层作为面层时,纤维角度的变化可以有效提高层合板的固有频率,增加44.0%。刚度更高(与Kevlar纤维相比,杨氏模量是其2倍左右)的CF作为面层材而KF作为芯层时,固有频率增加,一阶固有频率最多提高62%,三阶固有频率最多提高57.1%。当铺层顺序为[±<60|75>/0_k/90_k]_s整体振动特性最佳达到(基频为17.83Hz),相对于纯CF直线铺层提高了74.0%。     

基于VMD与时间序列分析的滚动轴承故障特征提取方法

为了在非线性、非平稳的滚动轴承故障振动信号中有效提取出敏感的故障特征,提出了基于变分模态分解(VMD)与时间序列分析相结合的特征提取方法。首先通过VMD将原始信号分解为不同预设尺度的本征模态分量(IMF),对各个IMF分量建立时间序列预测模型,通过叠加重构得到最终的预测模型,比较评价指标确定最优参数的选取。最后,通过仿真信号与滚动轴承实际故障数据分析,并与经验模式分解(EMD)进行对比,结果表明该方法能够有效的提取到故障特征频率。     

心外科手术患者重症监护室住院时间预测模型研究

心外科患者重症监护室ICU住院时间的影响因素分析和预测有利于住院患者的早期干预和成本控制,对心脏外科患者的治疗和护理具有重要意义。本文使用重症监护数据库MIMIC-IV作为实验数据集,纳入7567名患者数据,采用最小绝对收缩选择算子Lasso从126个影响因子中筛选出41个重要预测因子。基于梯度增强决策树GBDT算法构建了心外科重症监护室住院时间预测模型。实验结果显示,训练全部预测因子的GBDT模型平均准确率为0.688,高于传统逻辑回归LR算法平均准确率0.603,基于筛选出的重要预测因子的GBDT算法与基于全体因子的GBDT算法在最终平均准确率上效果相同,说明该方法可优化数据采集,准确预测住院时间,为临床决策支持系统提供算法支撑。     

JT-CoMP场景中以用户为中心的半动态分簇方法

为消减超密集网络中小小区间的干扰,提出多点协作联合传输场景中一种以用户为中心的半动态分簇方法。对网络内的所有小基站进行不重叠分簇,将簇内的小基站及位于簇外但与该簇存在较大干扰的小基站作为用户的备选服务基站,采用迫零预编码消除备选服务基站中的非服务基站对用户的干扰,用户从备选服务基站中选出若干待选服务基站,簇头以最大化簇内用户吞吐量之和为目标从待选服务基站中为用户选择服务基站簇。同时给出一种次优的为用户选择服务基站簇的方法以降低复杂度。仿真结果表明,与相同场景中的已有方案相比,该方法明显提高系统吞吐量。     

提高发票使用的专业素养

<正>发票存根联不可随意销毁大型企业每年的发票用量很大,而税务机关对该公司领用发票实行旧售新的方式。因此,公司库存发票存根联数量较大,但又不敢轻易销毁,该企业会计向税务机关咨询该如何处理发票存根。根据《发票管理办法》(国务院令第587号)第二十九条的规定,开具发票的单位和个人应当按照税务机关的规定存放和保管发票,不得擅自销毁。已开具的发票存根联和发票领购簿,应当保存5年。保存期满,报     

基于RISC-V的嵌入式智能小车行进控制系统

本文介绍了基于RISC-V的嵌入式智能小车控制系统的硬件连接方案、基于状态机的智能小车状态分析方法和不同应用场景下的电机控制方案.系统以运行RISC-V软核的FPGA开发板作为智能小车的主控板,通过RISC-V的GPIO模块采集智能小车的超声波传感器和红外传感器信号来分别检测小车前方和后方的障碍物,利用GPIO中断对碰撞检测传感器和倾斜角传感器信号作出快速响应,利用PWM模块实现不同场景下的电机控制.测试结果表明,本文介绍的控制系统能够实现智能小车的自主避障、碰撞检测和姿态检测等功能.     

手机游戏外挂技术研究与运用

随着手机游戏行业的迅猛发展,游戏外挂开发的重心也从端游转向了手游,手机游戏安全问题愈发严重,与此同时,手机游戏外挂领域的研究仍较薄弱。为营造一个公平的游戏环境,手机游戏外挂技术的研究愈发重要。本文对手机游戏外挂进行分类,并分析其实现原理,罗列其主要功能点,为反外挂提供了理论支持。     

基于阻抗谱加窗傅里叶变换的电缆多段缺陷识别方法

电缆各类潜伏性缺陷的识别和定位对电力运维具有重要意义,然而现有电缆检测方法无法在故障产生前对电缆老化、局部破损等缺陷检测进行定位。提出了一种基于电缆宽频阻抗谱的无损局部缺陷检测方法,可以有效地定位电缆早期缺陷,避免演变产生电缆故障事故。建立电缆分布参数的数值模型,研究了电缆阻抗谱特征规律,对比分析不同老化程度的潜伏性缺陷的出现对电缆阻抗谱的影响,分析了不同潜在缺陷的频域阻抗谱特征;对含有缺陷的电缆阻抗谱进行离散傅里叶变换,并以切比雪夫窗函数对积分变换的结果进行处理,实现了对多段潜伏性缺陷的准确定位。实验和仿真结果表明：该方法可以实现电缆上多段潜伏性缺陷定位,通过窗函数算法可以显著抑制噪声,提升定位精度。为电缆故障定位技术改进提供了新的技术手段。