某水电站导叶关闭规律寻优研究

在考虑关闭规律鲁棒性的情况下进行导叶关闭规律优化,绘制多个控制变量极值与折点位置的云图,通过云图的叠加可以清晰区分出考虑多种调节保证参数下的有利和不利的关闭规律域。折线导叶关闭规律虽然在很大程度上能够优化调节保证参数,但在用数值模拟的方法为电站实际运行情况制定并优化关闭规律时,应使关闭规律具有较好的鲁棒性,特别是对于抽水蓄能电站,机组存在倒S等的过流特性使得其压力升高出现多峰性,常常需要设置延时等复杂的关闭规律,同时压力对关闭规律的变化特别敏感,从关闭规律域的角度来优化关闭规律,可以在一定程度上避免未知因素可能引起的数值计算与实际运行之间存在差异的风险,考虑一定变动幅度的关闭规律具有更好的适应性和安全性。     

南昌市公交网络的鲁棒性分析

城市公交网络的鲁棒性是考核城市公交性能的重要性指标,对其进行研究有助于更好地提出优化措施.以南昌市公交网络为例,构建了L-space网络模型,并对网络在度攻击、介数攻击和随机故障3种方式下进行了鲁棒性分析.结果表明,公交网络在度攻击和介数攻击下鲁棒性要差于随机故障,而基于初始网络和重新网络的攻击,则有RB>RD>ID>IB的特点.     

广州轨道交通的鲁棒性分析

当今,城市轨道交通与城市居民的日常生活联系愈加紧密,了解轨道交通的通达效率,部分故障时对整个交通路网的影响等对轨道交通的规划均具有启示意义。通过分析随机性、选择性和蓄意性攻击下轨道交通网络在受到相同的有限次数(或比例)攻击时的效率,得知何种特性的节点须重点维护,通过对比指出了轨道网络的复杂性对交通网络鲁棒性会产生影响。     

区域协同创新网络结构的鲁棒性研究

文章运用复杂网络结构理论分析了区域协同创新网络的结构特征,文章以度分布、聚集系数和平均最短路径长度为变量进一步探究了结构变量对区域协同创新网络结构的鲁棒性影响。     

基于置乱变换和纠错编码技术的数字水印算法

本文提出了一种新的图像数字水印算法。利用置乱技术和纠错编码变换对二值水印图像进行预处理,将其作为水印嵌入到原始灰度图像的小波变换中,提高了算法的安全性。通过置乱变换对最佳置乱度的计算生成密钥K,生成和再现水印嵌入位置,实现了水印的盲提取。仿真和攻击检测试验表明,该算法对常见的噪声干扰和图像处理方法,如高斯噪声、滤波、JPEG压缩、剪切等具有鲁棒性。     

基于混沌的图像空间域隐藏算法

针对空间域算法虽然嵌入容量大,但鲁棒性和安全性差这一问题,提出了基于混沌映射的图像空域信息隐藏算法。算法利用广义Amold猫映射将待隐藏信息的每一个比特的嵌入位置随机置乱到整个载体图像的像素空间,再用Logistic混沌映射并结合像素点最高非0位位置,将待嵌入的比特随机嵌入到像素点的某一个不会明显影响视觉感知效果的比特位,提取水印只需要密钥,且密钥空间大。实验结果表明：本算法信息隐藏量大．视觉不可感知性好,对剪切攻击有很好的鲁棒性,抗椒盐噪声攻击能力也非常理想。     

供应链鲁棒性作用模型及衡量研究

供应链安全问题日益成为生产实践和学术研究的热点课题,然而目前研究多局限于分析供应链的脆弱性、故障危害性、供应链中存在的风险及其控制措施。本文提出,增强供应链自身鲁棒性是降低供应链故障及风险带来的危害性的重要途径;在给出了供应链鲁棒性定义之后,建立了供应链鲁棒性作用模型和供应链鲁棒性评估指标体系来达到减少供应链故障及风险、增强供应链整体绩效的目的。     

基于小波随机森林的非侵入式工业负荷识别及其鲁棒性研究

非侵入式工业负荷识别技术能在不改变现有电路结构的前提下对电力系统中的负荷组成进行识别,从而获取不同工业用户用电信息,对于工业园区的用户优化用电计划、节能降本具有重要意义。为解决目前针对工业负荷的非侵入式识别准确率低且实用性差等问题,提出一种基于小波随机森林(wavelet transform-randomized forest, WRF)的非侵入式多目标工业负荷识别方法。通过分析工业负荷波形特性,选取有效特征变量,使用小波变换提取变量的局部暂态和稳态特征,使用随机森林对所有特征进行多目标分类匹配,实现工业负荷识别。为验证所提出方法的有效性,将WRF算法的识别效果与目前常用的方法进行了对比,并对其鲁棒性做了进一步分析,结果表明所提出方法具有更高的准确性与更强的实用性。