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关键词： DBSCAN算法   网络数据   数据增量   并行化聚类   Chernoff bounds准则   增量合并规则  

摘要： 传统的聚类算法在面对动态递增的数据时,需要重新运行整个聚类过程,耗时且效率低。为有效应对这一挑战,提出基于DBSCAN算法的海量网络数据增量并行化聚类方法。采用Chernoff bounds准则分区网络数据,确保均衡且具代表性。应用DBSCAN算法聚类,精准识别高密度区域,同时处理噪声数据,实现网络数据的初始化聚类。针对动态数据,设定增量合并原则,高效合并新数据与原始聚类,保持聚类结果实时更新。实验结果表明,所提出的方法具有较高的置信水平(不低于97%),并且在聚类时间复杂度上表现出色,成功实现了对海量网络数据的增量并行化精准快速聚类。

关键词： 〕系统性红斑狼疮   XGBoost算法   随机森林算法   中医证候  

摘要： 〕目的通过XGBoost算法构建系统性红斑狼疮(systemic lupus erythematosus,SLE)中医证型判别模型,探索XGBoost模型用于证型分类的可行性。方法通过问卷调查法,收集符合标准的病例,建立SLE数据集。通过XGBoost算法构建SLE中医证型判别模型,采用随机森林(random forest,RF)算法作为对照,比较两种算法的准确性。结果本研究共纳入400例SLE患者,其中男性33例,女性367例。SLE患者排名前3的中医证型为:脾肾阳虚证、阴虚内热证和风湿热痹证,XGBoost算法模型分类指标和性能曲线评分总体优于RF算法。结论XGBoost算法用于证候建模准确度较高,可用于证候研究中的分类研究。

关键词： 便携式近红外拉曼光谱   PSO-GRNN   牡丹籽油   掺假  

摘要： 目前针对牡丹籽油掺假量化的研究工作仍集中于单一普通植物油的掺假行为,因此有必要考虑更加复杂的掺假造假情况。本文采用便携式近红外拉曼光谱技术结合粒子群优化广义回归神经网络算法(PSO-GRNN)助力解译牡丹籽油复杂掺假行为。首先,采用廉价葵花籽油和玉米油的混合油品作为掺假对象,并制备涵盖由低到高的牡丹籽油掺假浓度,且浓度梯度变化相对均匀。其次,使用便携式近红外拉曼光谱仪分别采集所有油品样本的拉曼光谱信号,并基于谱学分析对拉曼光谱进行人工降维和权重修正。最后,建立基于PSO-GRNN算法的定量分析模型。结果表明基于便携式近红外拉曼光谱技术结合PSO-GRNN算法可以实现对牡丹籽油复杂掺假行为的解译,该方案不仅可以实现对牡丹籽油浓度的预测,还可以有效评估多种掺假廉价植物油的浓度,其中测试集R^(2)>0.94,RMSE<0.036。本文深入研究了牡丹籽油可能存在的复杂掺假行为并提出了相应的解决方案,该方法对牡丹籽油市场监管和品质检测具有一定的借鉴意义。

关键词： 预制舱   无人值守   消防系统   信息安全   超混沌加密  

摘要： 35 kV预制舱无人值守消防系统在电力行业中得到了广泛应用,而确保其信息安全性对于整个系统的平稳运行至关重要。因此,研究在介绍35 kV预制舱的结构和材料基础上,构建了智能消防监控系统模型。此外,引入了超混沌加密算法进行信息加密,构建了一种新型预制舱消防系统信息加密模型。实验结果表明,加密算法密钥敏感性最大值为2.5,最低值为-1,迭代次数最低为600次。而信息加密模型的加密时间最短为0.73 s,密钥长度最大为270 bit,标准化像素变化率最大为99.57%,统一平均变化强度值最低为33.21%。加密图像相较于其他模型更为随机和不可预测,因此,可以说明研究所构建的消防信息加密模型在安全性方面取得了较为优异的性能效果,为该领域的技术发展提供了新思路。

关键词： 磁共振成像   髋关节   人工智能   压缩感知   加速因子  

摘要： 目的探讨人工智能压缩感知技术(CS-AI)在单髋关节三维质子密度加权成像(3D PDWI)中对图像质量的影响。方法2023年1至7月纳入于四川大学华西医院行单髋关节高分辨MR检查的健康志愿者67名,分别行加速因子(AF)为4、6、8、10的CS-AI 3D PDWI扫描,按上述AF分为CS-AI 4、CS-AI 6、CS-AI 8、CS-AI 104组,并以CS-AI 4作为标准。记录扫描时间,由1名高年资医师对股骨头、肌肉及皮下脂肪的信号强度及噪声进行测量,计算图像信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR),同时由2名观测者对4组图像的整体图像质量及伪影进行主观评分,并采用Friedman秩和检验进行统计学分析。结果CS-AI 4、CS-AI 6、CS-AI 8、CS-AI 10的采集时间分别为5 min 49 s、3 min 54 s、2 min 56 s、2 min 22 s。相较于CS-AI 4,CS-AI 6、CS-AI 8、CS-AI 10的扫描时间分别缩短了32.95%、50.14%、59.31%。在客观评价方面,CS-AI 6、CS-AI 8、CS-AI 103组的股骨头、肌肉的SNR、CNR稍低于CS-AI 4(P<0.05),差异有统计学意义,但CS-AI 6、CS-AI 8、CS-AI 103组间差异无统计学意义(P>0.05)。在主观评价方面,CS-AI 8的图像整体质量评分3(3,4),与CS-AI 4和CS-AI 6差异无统计学意义(P>0.05);CS-AI 4和CS-AI 6的评分均为4(4,4)分;CS-AI 10评分为3(3,3)分,与其他组间差异有统计学意义(P均<0.05)。CS-AI 4、CS-AI 6、CS-AI 8、CS-AI 10的伪影评分分别为4(4,4)、4(4,4)、3(3,4)、2(2,3)分,AF=10时伪影较大(P<0.05),其余组间差异无统计学意义(P>0.05)。结论AF为8时,CS-AI技术的3D PDWI序列可获得满足临床诊断要求的单髋关节高分辨率图像,同时缩短扫描时间。

关键词： 设备管理   四大目标   数字化   智能化  

摘要： 随着工业4.0和智能制造的深入发展,设备管理数字化技术改造已成为企业转型升级的重要方向。本文将探讨设备管理数字化技术改造的意义、现状、问题与对策,着力设备管理信息平台的建设、整合提升,通过两化融合,即数字化转型与智能化升级,实现四大目标,数字化布局、数字化管控、数字化维保、数字化分析,以四大目标为切入点探讨设备管理数字化智能化改造的具体实施方案,以期为企业实现高效、智能的设备管理提供借鉴。

关键词： 位置精度   中误差   置信概率   t分布   卡方分布  

摘要： 随着地理信息领域软硬件快速发展,地理信息大数据成为支撑多项重大工程的主要数据源。对海量数据成果进行高效、可靠的质量评价一直是研究热点。位置精度作为地理信息数据质量的核心指标之一,表征数据坐标与真实坐标相似度量程度,中误差是目前位置精度的主要量化指标。本文对检测点样本量、中误差及置信概率间关系开展对比研究,基于t分布-卡方分布尺度转换提出面向同一置信概率的中误差归一化算法。通过试验验证,在68.3%置信概率下对不同检测点样本量的位置精度尺度进行了稳定表征,对不同尺度下地理信息数据位置精度表征稳定性进行了探索,为不同检测点样本量下位置精度的高可信比较统一了尺度,有利于增强地理信息数据位置精度比较的公平性。

关键词： ISRSAC⁃PSS   顺序聚合签名   随机预言模型   可证明安全性理论  

摘要： 聚合签名算法允许多个签名被压缩成一个单一的签名,从而提高签名的效率和隐私性。基于PSS(Probabilistic Signature Scheme)算法的顺序聚合签名算法是一种高效的签名方案,具有减少签名数据量、提升验证效率以及支持顺序化处理的特点,然而这种方案在安全性保证和算法实现上可能面临挑战。因此,本文基于ISRSAC⁃PSS(Identity⁃based Sequential RSA with PSS)签名算法,采用身份基础和伪随机序列生成技术,提出一种顺序聚合签名算法,算法具有高效的数据压缩、顺序处理能力和增强安全性的特点,可以被证明是安全的,在自适应选择明文攻击下,算法安全性保持良好。通过分析得出,该算法与基于PSS算法的可证明安全顺序聚合签名算法的效率接近且安全性更高。

关键词： 配电网   谱范数   相量测量装置   故障区域辨识  

摘要： 为实现有限同步相量测量装置(phasor measurement unit,PMU)布局下的配电网快速故障区域辨识,研究了一种低PMU数量依赖的配电网故障区域在线辨识算法。提出了PMU布局与区域划分原则,分析了故障发生前后流入正常区域与故障区域的三相电流变化差异,利用所采集电流数据构建了多维时空状态监测矩阵,并定义了基于2-范数的谱范数比值系数,用于对多维状态监测矩阵降维、量化各区域故障前后的电气状态变化差异,从而实现快速、准确的配电网故障区域在线辨识。利用IEEE 33节点配电仿真系统以及6节点实际试验平台验证了所提方法的有效性,仿真结果与实际试验结果表明:在有限PMU量测信息下所提方法受故障类型、中性点接地方式、过渡电阻影响较小,具备一定抗噪性;在通信不满足严格同步等情况下所提方法依然能够快速、准确地完成配电网故障区域在线辨识。

关键词： 地下排水   工程造价   时间序列模型   区间   价格预测自适应控制  

摘要： 道路地下排水工程实践中,项目内容不同所用造价预测模型也存在明显差异,而现在排水工程开展造价控制工作多为自适应造价,造价结果和工程决算总额之间均会受到造价模型的直观影响.为进一步保障地下排水工程造价效果和实际情况之间贴近程度,依托时间序列模型提出一种新的道路地下排水工程造价自适应控制算法.该算法的应用能够精确分析和造价相关的各项影响因素,并基于主要影响因素制定特征体系,依托最小二乘支持向量机算法即可进一步优化造价区间并实现高质量的造价自适应控制效果.对北京某道路工程项目进行了自适应造价控制研究,结果显示文章算法相较于常规算法具有良好应用效果,最终工程决算额度大幅下降.