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关键词： KNN分类算法   电力系统   网络虚假数据   虚假数据注入攻击   攻击防御方法  

摘要： 以往的虚假数据注入攻击防御方法仅计算攻击模型的单一参数,导致防御效果较差。为此,设计基于KNN分类算法的电力系统网络虚假数据注入攻击防御方法。根据攻击数据的特性,设计虚假数据注入攻击的理论模型与数学模型,并计算攻击模型的复杂程度和性能参数。在KNN分类算法的支持下,计算不同防御节点之间的距离,并对节点置信度进行描述,再通过信息身份验证,从而确定防御节点的位置。计算节点的数据传输函数和趋势函数,分析不同的攻击类型,从而采用不同防御策略。实验测试结果表明,与传统方法相比,应用该方法后,攻击入侵成功率与数据损失率均较低,说明该方法的在实际应用效果较好。

关键词： 智能化矿山   数据中台   数据管理   数据同步   管控平台  

摘要： 随着信息技术的不断发展,煤矿智能管控已经成为提高煤矿安全生产水平和管理效率的重要手段。针对煤矿智能管控平台数据管理方面存在的问题,进行了技术研究与探讨,提出了构建数据中台的技术思路与方法,包括数据采集、数据传输、数据存储、数据分析与同步等关键环节,并对数据传输技术、数据中台模块进行分析,为煤矿智能管控平台数据管理提供了新的思路和方法。研究成果对于推动煤矿安全生产和管理现代化具有一定的参考意义。

关键词： 算法资本主义   数字平台   全球殖民   主体悖论   马克思主义哲学批判  

摘要： 移动终端、数字平台、算法等技术的快速发展和资本主义应用推动算法资本主义形成和发展,并创造了一种更为高级的全球治理和殖民模式。算法资本主义全球殖民的前提是构造全球化的数字垄断,技术基础是智能手机的全球化普及和算法平台的全球化搭建。可以说,算法资本主义的“数字殖民”以更加隐性的手段将殖民范围扩展至全球网络覆盖的所有地区和角落。其全球殖民的实质是借助于平台、算法等核心技术,通过算法平台的精准分析、监控和预测等功能获取资源、市场份额或影响力以攫取巨额利润。在数字技术和资本的“合谋”下,算法资本主义将殖民扩展至数据殖民、消费殖民、种族殖民、意识形态殖民、政治殖民等多种形式。尽管算法代表着迄今为止人类生产力水平发展的最高水平,算法资本主义代表着目前资本主义发展的高级阶段和形态,但是算法的资本主义应用即算法资本主义并没有实现人类普遍的自由、公平和正义,相反,它还引起了一系列的主体悖论。算法资本主义将推动自动化新自由主义的形成和发展,其根本目的是要构建数字垄断寡头和算法殖民帝国,利用算法对全球进行新一轮的控制和剥削。为此,亟须从理念、制度、技术、伦理等层面来遏制算法资本主义的全球殖民及其扩张,推进数字技术的“去资本化”应用,使算法真正成为促进和服务于全人类自由全面发展的技术手段和工具。

关键词： 竞争粒子群算法   种群状态   种群熵   惯性权重   灰狼搜索  

摘要： 为进一步提高竞争粒子群优化算法的收敛性和求解精度,提出一种种群熵竞争粒子群算法(population entropy competitive particle swarm optimization algorithm,CSOPE);提出非线性惯性权重调整策略,以均衡粒子的全局勘探能力和局部开采能力;提出一种基于熵模型的种群状态检测策略,根据种群的标准化四分位差和标准化中位数差计算种群熵,通过相邻两代种群的熵值之差监测种群状态,当种群处于收敛状态时,对赢家粒子利用灰狼搜索进行局部开采,以提高算法的收敛精度。在CEC2008和CEC2013共21个测试函数上将所提算法与其他8种优化算法进行对比,实验结果表明,CSOPE算法的求解精度和收敛性得到了显著提高。将CSOPE算法应用到无线传感器网络节点定位问题,结果表明CSOPE算法具有较高的定位精度。

关键词： YOLO v5   小目标检测   上下文增强模块   可变形卷积  

摘要： 为解决交通道路小目标检测难度大、精度低,容易出现错检漏检的问题,提出一种基于YOLO v5(you only look once v5)算法的多尺度特征融合目标检测改进算法。首先,增加小目标检测头用于适应小目标尺寸,缓解漏检情况。然后,引入可变形卷积网络v2(deformable convolutional networks V2,DCN V2)提高模型对运动中小目标的学习能力;同时,增加上下文增强模块,提升对远距离小目标的识别能力。最后,在替换损失函数、提高边界框定位精度的同时,使用空间金字塔池化和上下文空间金字塔卷积分组模块,提高网络的感受野和特征表达能力。实验结果表明,所提算法在KITTI数据集小目标类别上平均识别精度达到了95.2%,相较于原始YOLO v5,算法总体平均识别精度提升了2.7%,对小目标的检测效果更佳,平均识别精度提升了3.1%,证明所提算法在道路小目标检测方面的有效性。

关键词： 留数   围道积分   三角函数   奇点  

摘要： 受到《数学物理方法》教材上计算含有三角函数无穷积分计算公式的启发,本文主要讨论该类积分的被积函数在实轴上存在可去型奇点的情况。尽管这类问题可以使用围道积分方法完成,但比较烦琐,因此我们对这类问题的被积分函数进行处理,从形式上使被积分函数实轴上的奇点消失,使用教材上的公式先完成积分,再根据特定情况下极限与积分计算顺序可交换理论得到被积函数存在可去型奇点这类积分的值。理论与实际示例证明了我们方法的正确性。

关键词： 光伏发电系统   直流电能计量   离散采样   误差修正  

摘要： 随着光伏发电系统在全球范围内的迅速发展,电能计量的精度和实时性成为评估和优化光伏系统性能的关键因素。传统的交流电能计量方法已不能满足直流光伏系统的需求,而直流电能计量则具有更高的精度要求。文章通过深入研究光伏发电系统中的直流电能计量问题,提出了一种基于离散采样和误差修正的计量算法,能够在复杂环境下有效提高电能计量的精度。首先,文章分析了光伏发电系统中直流电能的基本计量原理,设计了数据采集与处理流程,并提出了优化算法。通过仿真和实际应用验证,该算法能够在采样波动和外部环境变化情况下,保持较高的计量精度。

关键词： 组合导航   动态差分序列   自适应扩展卡尔曼滤波   估计量测方差   平滑有界层故障检测  

摘要： 针对传统组合导航滤波算法中GNSS量测噪声方差参数不确定问题,本文基于SINS/GNSS动态差分序列原理,对传统Sage-Husa自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF)根据残差序列信息估计量测方差阵的方法做改进,利用SINS短期定位高精度特性,并结合平滑有界层故障检测算法对GNSS异常观测信息进行隔离,使得改进后的自适应滤波算法能够在GNSS不同噪声环境下保持较高的定位精度。通过实际跑车实验结果表明,在GNSS工作中低密度异常噪声环境下,本文算法相较于EKF算法和传统的Sage-Husa算法平均定位精度提高了39.9%和7.9%,在高密度异常环境下,整体定位精度提升了64.5%和31.9%。因此本文算法有效提高了组合导航系统对不同量测噪声的抗干扰能力。

关键词： 图像分类   通道注意力   全局平均池化   高效通道注意力   模型解释  

摘要： 通道注意力机制可以有效利用不同的特征通道,通过对特征图的通道进行加权和调整,使得卷积神经网络可以更加关注重要的特征通道,以提高卷积神经网络的分类能力.然而,对于使用全局平均池化来获取通道全局特征的方法,特征图中不同的通道有极大概率出现相同的均值,使得全局平均池化后的特征缺乏多样性,进一步影响网络分类性能.针对此问题,提出一种切分通道注意力机制来构建模块,该模块对全局平均池化的输出维度进行了扩展,减轻全局平均池化造成的信息丢失,增强了通道注意力中全局平均池化层的特征多样性,然后使用多个一维卷积分别计算通道维度上每个区域的注意力权重.将切分通道注意力机制与多种图像分类网络相结合,在CIFAR-100和ImageNet数据集上进行了图像分类实验.实验结果表明,切分通道注意力机制在保持轻量化的基础上仍然能有效提高模型的精度,并且与其他注意力机制相比也表现出较好的优势.

关键词： 设备更新   内部审计   设备管理  

摘要： 推动大规模设备更新和消费品以旧换新,是党中央、国务院着眼于高质量发展大局作出的重大决策。内部审计能够增加企业价值以及改善企业组织,具有独立性、客观性。在日益变化的商业环境中,为了保证自身竞争力,企业不得不时刻关注技术发展的脉搏,并适时地进行设备更新。大规模设备更新不仅意味着资金的巨大投入,更涉及到企业运营流程、风险管理和经济效益等多方面的变革。在这一过程中,内部审计作为企业内部管理的重要一环,其角色和作用愈发凸显。本文通过探讨内部审计在推动大规模设备更新中发挥的积极作用,提出一些内部审计如何推动大规模设备更新的建议,进而为企业的设备管理提供新的视角和策略。