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干線(xiàn)動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)控制的深度Q網(wǎng)絡(luò)方法

干線(xiàn)動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)控制的深度Q網(wǎng)絡(luò)方法[人工智能][工業(yè)自動(dòng)化]

為有效降低城市交通干線(xiàn)的車(chē)均延誤與停車(chē)次數(shù),將深度Q網(wǎng)絡(luò)引入干線(xiàn)協(xié)調(diào)控制,給出了一種干線(xiàn)動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)控制的DDDQN(Dueling Double Deep Q Network)方法。該方法結(jié)合雙重深度Q網(wǎng)絡(luò)與基于競(jìng)爭(zhēng)架構(gòu)深度Q網(wǎng)絡(luò),并將干線(xiàn)作為整體處理,通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘干線(xiàn)各交叉口協(xié)調(diào)控制的相關(guān)性,基于Q學(xué)習(xí)進(jìn)行交通信號(hào)控制決策。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn),在近飽和流量和干線(xiàn)存在初始排隊(duì)的情況下,將DDDQN方法與現(xiàn)有綠波方法,以及經(jīng)典深度Q網(wǎng)絡(luò)、雙重深度Q網(wǎng)絡(luò)、基于競(jìng)爭(zhēng)架構(gòu)深度Q網(wǎng)絡(luò)的干線(xiàn)協(xié)調(diào)控制算法進(jìn)行對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于DDDQN的干線(xiàn)動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)控制算法性能優(yōu)于其他四種方法。

發(fā)表于:12/15/2020 4:30:49 PM

基于云平臺(tái)的壓磚設(shè)備健康狀態(tài)分析方法設(shè)計(jì)

基于云平臺(tái)的壓磚設(shè)備健康狀態(tài)分析方法設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

基于運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)壓磚設(shè)備健康狀態(tài)進(jìn)行分析,對(duì)于降低設(shè)備故障率、提升壓磚成品質(zhì)量具有重要意義?,F(xiàn)有方案大多數(shù)局限于離線(xiàn)人工分析,實(shí)時(shí)性差且推廣效率低。針對(duì)上述問(wèn)題,基于阿里云機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)設(shè)計(jì)了壓磚設(shè)備健康狀態(tài)分析方法,基于聚類(lèi)方法構(gòu)建了壓磚設(shè)備健康狀態(tài)模型,在無(wú)需先驗(yàn)知識(shí)的情況下,對(duì)于壓磚設(shè)備的工作、待機(jī)、異常等健康狀態(tài)實(shí)現(xiàn)了建模。進(jìn)而,將該模型部署于云計(jì)算平臺(tái)上,通過(guò)周期性的數(shù)據(jù)導(dǎo)入與分析實(shí)現(xiàn)了壓磚設(shè)備健康狀態(tài)的在線(xiàn)分析。最后通過(guò)實(shí)例證明了該方法的有效性。

發(fā)表于:12/15/2020 4:30:48 PM

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的Modbus_TCP通信異常檢測(cè)方法研究

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的Modbus_TCP通信異常檢測(cè)方法研究[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)工業(yè)控制系統(tǒng)中Modbus_TCP協(xié)議存在的諸多安全隱患問(wèn)題,提出了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的Modbus_TCP通信異常檢測(cè)方法,分析了Modbus_TCP報(bào)文類(lèi)型與結(jié)構(gòu)特點(diǎn),介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)中決策樹(shù)分類(lèi)模型算法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程,建立了Modbus_TCP協(xié)議的模擬通信,使用了Scapy工具構(gòu)造偽報(bào)文實(shí)現(xiàn)異常檢測(cè)。設(shè)置了樸素貝葉斯分類(lèi)模型、邏輯回歸分類(lèi)模型和傳統(tǒng)支持向量機(jī)分類(lèi)模型的實(shí)驗(yàn)與之對(duì)比,并且對(duì)模型的準(zhǔn)確率、誤報(bào)率、漏報(bào)率和時(shí)間性能進(jìn)行分析。分析結(jié)果表明,決策樹(shù)分類(lèi)模型準(zhǔn)確率高,消耗時(shí)間短,具有一定的優(yōu)越性。

發(fā)表于:12/15/2020 4:23:58 PM

一種基于UKF的SOC估算方法

一種基于UKF的SOC估算方法[其他][汽車(chē)電子]

隨著新能源汽車(chē)市場(chǎng)規(guī)模的增長(zhǎng),電池管理系統(tǒng)(Battery Management Systems,BMS)的市場(chǎng)需求也進(jìn)一步擴(kuò)大。作為保障電池安全及延長(zhǎng)電池壽命的BMS而言,動(dòng)力鋰電池組的荷電狀態(tài)(State of Charge,SOC)估算是BMS研究的重點(diǎn)。在研究了安時(shí)積分法估算SOC時(shí)受SOC初始值影響較大,且具有累積誤差的問(wèn)題,以及擴(kuò)展卡爾曼濾波算法(EKF)估算SOC時(shí)收斂較慢的基礎(chǔ)上,采用二階RC等效電路模型對(duì)鋰電池進(jìn)行建模分析,針對(duì)鋰電池各參數(shù)受SOC變化的影響,引進(jìn)無(wú)跡卡爾曼濾波(UKF)算法,給出了鋰電池的SOC仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該種基于UKF的估算方法對(duì)SOC的估算更準(zhǔn)確,誤差更小且收斂速度快,對(duì)傳統(tǒng)采用定值電池參數(shù)BMS的改進(jìn)具有重要意義。

發(fā)表于:12/15/2020 4:16:26 PM

基于GWO-SVM算法的物聯(lián)網(wǎng)入侵檢測(cè)研究

基于GWO-SVM算法的物聯(lián)網(wǎng)入侵檢測(cè)研究[其他][物聯(lián)網(wǎng)]

物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代悄然而至,然而物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在給人們帶來(lái)方便的同時(shí),其安全問(wèn)題也日趨突出。針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)存在的網(wǎng)絡(luò)入侵安全問(wèn)題,提出GWO-SVM算法實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)?;依莾?yōu)化算法(GWO)具有收斂速度快、全局搜索能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),將GWO用于優(yōu)化支持向量機(jī)(SVM)的參數(shù)選擇,有助于提升分類(lèi)模型的準(zhǔn)確率。同時(shí)通過(guò)調(diào)整適應(yīng)度值函數(shù),避免分類(lèi)模型過(guò)擬合。在UNSW-NB15數(shù)據(jù)集上,將GWO-SVM分類(lèi)算法與SVM、PSO-SVM、GA-SVM分類(lèi)算法進(jìn)行對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,GWO-SVM算法具有更高的分類(lèi)準(zhǔn)確率和性能,適用于物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)。

發(fā)表于:12/15/2020 4:08:16 PM

云計(jì)算中心運(yùn)維數(shù)據(jù)可視化研究

云計(jì)算中心運(yùn)維數(shù)據(jù)可視化研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

針對(duì)云計(jì)算中心運(yùn)維數(shù)據(jù)分散、可視化程度低等問(wèn)題,提出了建設(shè)基于InfluxDB和Grafana的云計(jì)算中心運(yùn)維指標(biāo)可視化平臺(tái)。該平臺(tái)從多個(gè)維度對(duì)運(yùn)維數(shù)據(jù)進(jìn)行展示,使用戶(hù)能夠全面了解云計(jì)算中心運(yùn)行情況,提高運(yùn)維管理工作的效率。

發(fā)表于:12/15/2020 4:02:00 PM

油田工業(yè)控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全解決方案研究

油田工業(yè)控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全解決方案研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][安防電子]

工業(yè)控制系統(tǒng)現(xiàn)已廣泛應(yīng)用在油田行業(yè),隨著兩化融合、智慧油田建設(shè)進(jìn)程的加速,油田工控網(wǎng)絡(luò)從相對(duì)封閉到趨于開(kāi)放,工控系統(tǒng)的脆弱性和外部威脅被進(jìn)一步放大,嚴(yán)重影響著國(guó)家油田行業(yè)的安全生產(chǎn)、穩(wěn)定運(yùn)營(yíng)。從油田工控實(shí)際需求出發(fā),依據(jù)工業(yè)控制系統(tǒng)等級(jí)保護(hù)擴(kuò)展要求,結(jié)合油田工業(yè)控制系統(tǒng)協(xié)議多樣、設(shè)備可靠性要求高、安全機(jī)制不能影響實(shí)時(shí)性等特點(diǎn),從安全通信網(wǎng)絡(luò)、安全區(qū)域邊界、安全計(jì)算環(huán)境、安全管理中心等方面著手,研究貼合油田行業(yè)特征的工控網(wǎng)絡(luò)安全解決方案。

發(fā)表于:12/15/2020 3:59:27 PM

淺談信息系統(tǒng)安全集成服務(wù)能力建設(shè)

淺談信息系統(tǒng)安全集成服務(wù)能力建設(shè)[通信與網(wǎng)絡(luò)][安防電子]

網(wǎng)絡(luò)安全已是國(guó)家戰(zhàn)略。從事信息系統(tǒng)安全集成服務(wù)企業(yè)的服務(wù)能力,對(duì)于信息系統(tǒng)建設(shè)具有重要的影響。安全集成服務(wù)認(rèn)證作為一項(xiàng)自愿性認(rèn)證受到廣大IT企業(yè)的認(rèn)可。在從事安全集成服務(wù)認(rèn)證審核中,發(fā)現(xiàn)依然存在一些共性方面的問(wèn)題。剖析安全集成服務(wù)內(nèi)涵,總結(jié)分析企業(yè)在安全集成服務(wù)能力方面存在的問(wèn)題及產(chǎn)生問(wèn)題的主要原因,對(duì)于企業(yè)安全集成服務(wù)能力提升提出一些建議。

發(fā)表于:12/15/2020 3:53:00 PM

基于控制圖的有軌電車(chē)能耗分析方法研究

基于控制圖的有軌電車(chē)能耗分析方法研究 [其他][智能交通]

針對(duì)傳統(tǒng)的有軌電車(chē)能耗分析方法缺少對(duì)異常數(shù)據(jù)的判斷分析,難以有效發(fā)現(xiàn)能耗數(shù)據(jù)特點(diǎn)以及各數(shù)據(jù)之間潛在關(guān)系等問(wèn)題,提出結(jié)合控制圖與灰關(guān)聯(lián)分析法的有軌電車(chē)能耗分析集成方法。利用控制圖對(duì)能耗數(shù)據(jù)波動(dòng)情況進(jìn)行分析,并結(jié)合灰關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分析算法對(duì)影響能耗數(shù)據(jù)因素進(jìn)行分析,通過(guò)利用已開(kāi)通運(yùn)營(yíng)的廣州有軌電車(chē)能耗數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明有軌電車(chē)能耗分析法能夠更好地對(duì)各項(xiàng)能耗數(shù)據(jù)波動(dòng)情況進(jìn)行監(jiān)測(cè),實(shí)現(xiàn)對(duì)能耗異常數(shù)據(jù)識(shí)別、找出影響能耗的相關(guān)因素,為有軌電車(chē)系統(tǒng)節(jié)能提供輔助決策,可為已運(yùn)營(yíng)的有軌電車(chē)系統(tǒng)能耗數(shù)據(jù)分析提供一定參考。

發(fā)表于:12/15/2020 3:48:00 PM

立方攻擊研究進(jìn)展

立方攻擊研究進(jìn)展[其他][其他]

立方攻擊是一種新型的代數(shù)分析方法,剛提出時(shí)對(duì)密碼算法的分析效果并不理想。但是在引入多重集合可分性、可分路徑的概念之后,立方攻擊的過(guò)程轉(zhuǎn)化為求解混合整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃問(wèn)題,再使用數(shù)學(xué)軟件進(jìn)行計(jì)算,大大提高了其分析能力。梳理了立方攻擊的技術(shù)脈絡(luò),論述了其最新進(jìn)展,給出了立方攻擊亟待解決的研究問(wèn)題,這將有助于掌握立方攻擊的最新技術(shù),便于開(kāi)展對(duì)分組密碼、序列密碼和哈希函數(shù)等密碼算法的分析工作。

發(fā)表于:12/15/2020 3:47:26 PM

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