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  • 简介:摘要随着信息技术、自动化技术的发展和人们用电需求的日益增长,电力系统自动化建设不断加快,电力通信安全形势有所恶化,电网建设的标准和配网通信网络安全面临新的挑战。本文简要概述了配电网自动化通信系统中的网络安全管理问题,从影响信息安全的各种因素入手,探讨了一些应对措施。

  • 标签: 配电自动化 通信 网络安全 应对措施
  • 简介:本文运用主方程等方法给出随机和择优混合演化网络模型稳态度分布存在性的严格证明,并推导度分布的表达式,进而得知该混合演化网络为无标度网络.

  • 标签: 择优演化网络 度分布 无标度
  • 简介:本文提出了一种新的离散网络平衡设计二层规划模型,模型同时考虑了新增路段及已有路段的扩容,而且允许不同等级的扩容选择。模型求解中,上层采用粒子群算法,而下层则采用本文作者提出的仿射尺度内点算法。数值计算结果显示,本文构建的算法能够快速有效地求解这类新的网络平衡设计二层规划模型。

  • 标签: 网络平衡设计 二层规划模型 仿射尺度内点算法 粒子群算法
  • 简介:研究具有时滞的细胞神经网络的稳定性问题,通过构造合适的Lyapunov函数及不等式分析技巧,给出了时滞细胞神经网络全局稳定的新的充分判据,这些结论推广了已知文献中的结果。

  • 标签: 细胞神经网络 Lyapunm 函数 时滞 全局渐近稳定性
  • 简介:以卷积神经网络为代表的深度学习算法在医学影像分析领域正引起广泛美注,并取得了令人惊叹的进步。为了进一步提高卷积神经网络在计算机辅助筛查肺结节应用的准确率,本文设计了2种改良的深度卷积神经网络,这些改进加快了神经网络的训练速度.有效地防止了算法的过拟合。相比只采用二维卷积核的其他检测模型,该模型能够有效地学习到CT影像三维重建后的图像特征。通过实验,改进的检测模型在LUNAl6数据集上的准确率明显好于其他模型,这种网络结构也可用于医学影像领域中其他三维图像的检测场景。最后,构建了一套适用于远程医疗的“计算机辅助肺癌筛查与诊断系统”,该系统能够自动检测出CT影像中肺结节,并给出结节的良恶性概率评估。通过该系统的应用,可以有效缓解放射科医生超高的劳动强度,提高阀片效率,服务更多患者;减少漏诊和误诊发生的次数,有助于提高肺结节的诊断准确率;从而促进我国肺癌早筛工作的推广。

  • 标签: 深度学习 卷积神经网络 肺癌筛查 肺结节 医学影像分析 计算机辅助诊断
  • 简介:本文针对某型陀螺启动特性进行了试验研究,在陀螺启动漂移特性试验数据基础上,用神经网络建立了启动漂移速率温度的非线性模型,并对模型进行了检验,证实了神经网络的有效性

  • 标签: 陀螺仪 启动漂移特性 神经网络 非线性模型 学习算法
  • 简介:考虑一个受控制的交通网络,一类用户属于领导者,按照系统最优原则选择出行路径;另一类用户属于跟随者且具有不完全信息,按照Logit型随机用户平衡原则选择出行路径.建立了描述这种Stackelberg博弈下的混合平衡出行行为的变分不等式模型,给出了满足此种混合平衡的交通网络的效率损失上界,结果表明,效率损失上界与被研究的交通网络拓扑结构,交通需求及控制系数有关.

  • 标签: STACKELBERG博弈 效率损失 变分不等式 混合平衡
  • 简介:本文利用复杂网络理论,采用无标度网络模拟现实的组织模型,并研究知识在这个模型中的传播演化问题。通过模拟发现:知识在组织内的传播,首先和知识传播成功的概率有关,成功传播的概率越高.知识越容易扩充到整个组织系统,但随着时间的延续,系统拥有知识的人趋近于某一确定值;其次知识在传播速度上明显表现出钟状形态,开始传播速度较低,然后传播速度逐渐加快,达到最大值,最后逐渐下降;第三组织规模对知识传播周期基本没有影响。第四当组织内存在拒绝学习知识者,则知识在系统内传播速度将大幅下降,所需周期增加明显;第五考虑知识拥有者因遗忘而退化和知识抗拒者因观念转变而进化的情景,发现遗忘对组织的传播速度的不利影响要超过进化带来的有利影响,因此组织要重点用好知识拥有者,在使用中强化知识记忆,防止知识遗忘。

  • 标签: 知识传播 复杂网络 无标度网络 传播周期 传播速度 组织规模
  • 简介:研究了神经网络对课堂教学质量进行综合评估的原理、方法和过程,并成功地应用于实际中,结果表明该方法简洁,准确,并能克服各种人为因素.

  • 标签: 神经网络 综合评估 教学质量
  • 简介:基于等级特征与可变信息板(VMS)研究了交叉巢式Logit(CNL)模型及网络交通流分配。综合幂函数与指数函数表示方法给出新的信息效用衰减因子,结合道路等级特征表示VMS对车流的影响系数及CNL模型的分配系数;给出等级结构道路网络的随机用户均衡条件下的交叉巢式Logit路径选择模型及其等价数学规划,并设计网络流分配算法。通过实例网络的计算与分析,得到一些有意义的结论:等级结构越显著的路网总出行时间费用越低且其分散参数(θ)弹性绝对值越大;对具有较强随机性的实际路网,若增加一定的确定性则节省更多网络总出行时间;道路网络中设置了VMS时总出行时间受分散参数的影响更小。

  • 标签: 交通运输规划与管理 交叉巢式Logit 随机用户均衡 等级性道路网络 路径选择行为 可变信息板
  • 简介:研究了对于三车道的高速公路,自动驾驶汽车对混合交通流的通行能力及安全性的影响。引入变道欲望值、连续刹车率、空间速度方差和时间速度方差的概念,基于交通流元胞自动机模型,针对手动和自动驾驶2种汽车,建立了单向三车道的加减速和换道规则。选取6个评价参数,针对三车道模型,研究了随着自动驾驶汽车比例的增加,车道平均速度、平均速度的方差、交通密度、连续刹车率以及变道次数的变化情况。实验结果表明:在通行能力方面,当自动驾驶汽车的比例持续增加时,整个车道的平均速度、交通密度显著增加,从而大大提高了此交通网路中的通行能力;同时空间速度方差和时间速度方差会显著减少,说明整个交通流的平稳性增加了。在安全表现方面,当自动驾驶汽车的比例持续增加时,整个交通网路中的连续刹车率、变道次数先逐渐增加,然后逐渐减少,从而很好地刻画了安全性。最后分析了模型的优缺点,并指出了改进的方向。

  • 标签: 元胞自动机 自动驾驶 连续刹车率 变道欲望值
  • 简介:本文利用BP神经网络建立起66例肝硬化治疗结果数据预测模型,并基于matlab得出预测结果。实验证明利用BP神经网络可有效地预测肝病治疗效果。

  • 标签: BP神经网络 MATLAB L—M算法
  • 简介:从模式识别的角度分析了搜索模式下水下运载体的重力匹配问题,利用模式识别神经网络实现重力匹配定位。在重力图匹配时,以惯性导航仪指示位置为中心规划真实位置的网格点搜索范围,从参考重力图上提取相应一系列的重力数据,与对应网格点的位置一起定义成多个模式类,构造相应的模式识别概率神经网络,运用该神经网络将实时重力测量数据识别到某个模式类,对比模式类的定义确定载体位置。在实测重力图上对重力辅助惯性导航系统进行了计算机仿真研究。结果表明,在重力场特征显著区域该重力匹配算法能够有效减小厄特弗斯效应的影响,其导航系统定位误差小于一个重力图网格,匹配率在80%以上,匹配效果优于一般的相关匹配算法。

  • 标签: 组合导航系统 惯性导航 重力 厄特弗斯效应
  • 简介:一、近年来全省行政政法财务工作取得很大成绩(一)理财观念不断更新。随着社会主义市场经济体制的完善和公共财政框架的建立,各级行政政法财务管理部门进一步解放思想,更新观念,在创新理财思路、完善管理机制方面迈出了可喜步伐。一是公共财政的观念进一步深化。行政政法支出多属消费性支出,在清理规范支出范围过程中,过去我们考虑更多的是压缩和控制。近几年来,尤其是党的十六届四中全会以来,各级对保障行政政法支出的重要性有了更加深刻的认识,工作中既算经济账又算政治账,对重点支出舍得出政策、拿大钱,理财观念实现了由压到保的转变。二是依法规范理财的观念更加牢固。适应建设阳光财

  • 标签: 财务工作 科学发展观 行政 保障水平 财政部门 上新台阶
  • 简介:大学数学教学过程中碰到部分学生对学习数学十分被动,不太感兴趣,为了解现在大学对数学的认识和看法,掌握他们对数学学习的心理状况,本人在非数学专业的学生中做了一次问卷调查,引起了些思考,也得到些启示.

  • 标签: 大学数学 调查 思考 启示