一种小样本集可信向量机3S—CSVM

利用支持向量机中的拉格朗日系数,从系数所表达的意义出发,根据Kolmogorov算法随机性理论,定义了可信度和可靠性,提出了一种小样本集可信向量机,该向量机在预测对象类别的同时,给出本次预测的可信程度和可靠性,丰富了支持向量机的输出信息。同时通过在预测的过程中有限增加训练集中的有用特征信息,提高了预测的准确率,在只有少量训练样本的情况下具有较好的性能。     

混沌易碎水印的图象可靠性研究

文章讨论了易碎数字水印在数字图象防篡改中的应用，提出了一种新的混沌易碎数字水印算法以及相应的篡改检测方法。构造了一种新的水印预处理的方法，使处理后的水印信号具有对初值敏感的混沌特性。在图象离散小波域的低频中嵌入混沌水印信号，可以检测图象的局部变化，给出篡改相应的位置信息，并且对有损压缩和加噪有一定的抵抗能力。实验仿真证明该方法是有效的。     

基于网络自聚类的PBFT算法改进

联盟链是区块链技术在实际行业应用的主要形式,其共识机制多采用实用拜占庭容错算法(PBFr),在节点数量大时共识成功率与共识效率不高,存在扩展性问题.为此,提出一种基于网络自聚类拜占庭容错共识算法NAC-PBFT.利用行业应用中网络结构、系统节点等确知信息,在联盟链审核节点时指定种子节点,再以种子节点为中心自聚类为若干分组,组内通过优化实用拜占庭容错算法选举出代理人,由各组代理人共同完成全局共识.其中,组内选举时,通过定义可信度指标衡量节点作为筛选候选代理人的标准,确保每次选出的代理人具有良好的状态.通过对系统分析与性能测试,NAC-PBFr算法能有效降低消息量,在共识时间、系统吞吐量指标上有更好的表现,具备较好的扩展性.     

信源可信度对核电公众接受影响的研究

公众对核电的态度受各种信息的影响,信息源可信度是说服力的重要决定因素.在我国,核安全监管机构、核电企业和专家是主要的核信息发布源,研究不同信息源可信度对公众核电态度的影响对核电的可持续发展十分重要.本研究基于源可信度理论,考察了公众对不同信源的可信度认知,构建了核电公众接受回归模型并开展实证研究.研究发现,不同源的可信...     

基于非线性的电子商务可信性研究

模糊综合评价法是常用的分析方法,它在人工智能、系统评估、决策等多方面有很好的应用。正确评价一个网站的可信性的过程,需要从界面、功能、物流、系统等各方面来评价,即综合评价的过程。考虑到模糊方法的特点,其在模拟人脑思考,评价多因素影响的综合指标值等方面有很好的应用。因此,提出了一种结合特征根方法和非线性模糊综合评价的方法来分析电子商务的可信度。与此同时,将实验结果与其他的线性模糊评价法进行对比,充分说明了在对电子商务可信性评价过程中,利用非线性方法的重要性。     

基于信度融合和滑模控制的暂态电压扰动源容错性定位

提出了一种基于信度融合和滑模控制的含分布式电源(DG)智能配电网中实现暂态电压扰动源(TVDS)容错性自动定位方法。在基于网络化电能质量监测系统平台的TVDS容错性自动定位系统框架下,对其中关键功能模块的实现原理进行详细分析,包括基于电能质量监测点优化布置的电能质量动态状态估计、扰动方向判定信度影响因素分析及信度融合、DG接入对扰动方向判定影响规律分析与归纳。然后,提出一种基于滑模控制的TVDS容错性定位算法,实现综合考虑了扰动方向融合信度、DG接入方向误判校正的TVDS容错性自动定位。最后,通过IEEE 34节点含DG配电网络算例,分析验证了所提TVDS容错性定位方法的可行性和有效性。     

电网连锁性故障发生可能性的模糊模拟评估方法

蒙特卡罗模拟评估法大多采用经典概率测度或模糊测度刻画连锁性故障发生的可能性,要达到一定精度需进行大量的抽样计算。为弥补其不足,以可信性理论为基础,提出一种模糊模拟评估电网连锁性故障发生可能性的新方法。以隐性故障模型作连锁性故障的传播机制,对其不确定属性的物理和数学本质进行详细分析,以可信性测度作为刻画故障发生可能性的评价测度。对WSCC 9节点测试系统和某西部地区电网进行仿真分析,并与传统方法比较,结果证明,该方法仅需少量的抽样计算就能准确识别出发生可能性较小的连锁性故障,具有适应性、有效性和准确性的特点。     

一种基于节点推荐可信度的P2P信任模型

提出了一种基于节点推荐可信度的信任模型,通过对推荐节点的服务质量和推荐质量进行区分,实现节点推荐行为的量化评估,最大程度地降低虚假反馈对提供服务节点的诋毁或吹捧,有效保证服务节点全局信任值的真实可靠性。仿真分析表明,该模型可以有效抑制信任模型中不诚实反馈行为的危害性。     

全光网中采用可信度模型的故障定位技术

宽带业务的飞速发展推动着光网络向着超大容量、超高速率方向演进．与此同时,在透明节点增加、光电再生设备减少的全光网络中,多故障定位的非完全多项式属性、网络拓扑的复杂性以及承载业务的多样性使得故障定位变得尤为困难．如何根据收集的告警信息,确切地找出故障的准确数目及其位置成为网络管理人员的难题．针对全光网中故障与告警的关系展开研究,在多故障定位的相关方向上完成了采用可信度推理方法对故障与告警之间的复杂映射关系进行梳理,建立了一种多故障条件下全光网故障定位模型,并以此为基础,提出了基于模糊隶属度以及联合可信度的两种启发式故障定位算法．通过不同的网络拓扑以及与其他的算法对比,对这两种算法以及可信度模型的正确性进行了验证．仿真结果表明,该模型能够很好地处理多故障定位问题的不确定性,且定位性能优越,具有很强的实际意义．