关键词： 变电站   油泄漏   监控系统   数据处理   实时监测  

摘要： 本文研究了变电站油泄漏三级监控系统的设计与实现。在变电站运行过程中,油泄漏问题可能会导致安全事故和设备损坏,因此进行油泄漏监控具有重要意义。该研究旨在开发一种高效可靠的监控系统,用于实时监测变电站中的油泄漏情况,并及时发出告警。首先,介绍了变电站油泄漏问题的重要性和挑战,以及进行监控的必要性和优势。接着,详细描述了三级监控系统的设计与实现。进一步对三级监控系统的性能进行评估与优化。评估数据的准确性和可靠性,分析系统的实时性和响应能力,并提出性能优化策略和改进措施。

关键词： 地震预警   地震波信号   地震观测仪器   新型传感器   技术依托   地震动强度   数据处理   信号传输  

摘要： 地震预警技术利用最初几秒的地震波信号预测地震动强度为潜在的受影响地区发布警报信息,以达到减灾的目的.传统的地震预警技术依托于实体的地震观测仪器网络,仪器的布设运维、信号传输、数据处理、信息发布和针对预警信息的响应技术在一定时间内制约了地震预警的发展.1868年***提出了为旧金山建设地震预警系统的设想(Nakamura et al.,1988;Kanamori,et al.,1997).

关键词： 个人信息跨境流动   外在因素   业务模式   价值诉求   立法者   数据处理   动态变化   判定  

摘要： 个人信息跨境规制相关问题已引起广泛关注及讨论,但对于如何判定具体数据处理行为是否构成个人信息跨境流动仍未形成明确共识。这是因为,立法者对个人信息跨境流动活动存在多元且动态变化的价值诉求,造成了在面临诸如技术发展、业务模式迭代等外在因素时,个人信息跨境流动活动无法被清晰识别的困境。

关键词： 智能网联汽车   新型燃料   终端用户   数据处理   车企   商业价值   关注要点   出货量  

摘要： 数据,正成为影响智能网联汽车发展的关键因素,以至于在部分业内人士看来,“数据已成为一种新型燃料,同锂矿一样具有高开拓价值”。据IHS Markit统计,依照当前全球每年新车出货量中智能网联汽车的增幅情况,预计到2025年,全球市场智能网联汽车渗透率将达60%,其中,中国市场将超过75%。由此,因可预期的良好前景,部分车企已将数据看作既能提升自身与终端用户互动水平,又可创新汽车智能化技术的关注要点,加快对数据处理及应用潜力的研究,深度挖掘其中蕴含的商业价值。

关键词： 无人船   海洋水下地形测量   数据处理  

摘要： 该系统已被用于紧急救援、航道淤泥清除、应急测绘等领域,并具备自动避险、多样化测绘、自主和手动切换等多种功能,适用于浅水、水库、海湾等水域;在码头、近海等险滩上进行操作,可以避免由于油船的渗漏对水域造成的环境影响,在水况复杂的情况下,可以保障船只和船员的生命财产的安全。本文首先阐述了无人船舶测量原理和工作流程,并通过具体的例子对其在实际中的应用及数据的处理进行了分析。

关键词： 深度学习   无线通信网络   网络安全   数据处理  

摘要： 当前无线通信网络入侵检测系统内的智能体,均依托于简单机器学习理念构造而成的,面对网络环境中的确定性问题无法自适应调整检测模式,导致入侵检测结果F1评分较低。对此,针对无线通信网络,设计以深度学习为核心的入侵检测系统。建立数据处理模块,完成对原始通信网络入侵数据的独热编码、Min-Max归一化处理和特征矩阵转换。结合深度学习理念,构造包含环境状态模型和价值函数入侵检测智能体,根据网络风险环境动态调整入侵检测模式。再运用合理的入侵检测智能体训练策略,更新智能体参数,将智能体调整为最优状态。最后,通过包含多个区分器的Softmax回归层,生成网络入侵检测结果。系统测试结果表明:所提系统的检测结果F1评分最大值为0.994,最低F1评分也达到了0.958。

关键词： 智能电网   用电负荷数据   商业用户   负荷曲线聚类   负荷模式提取   密度峰值聚类算法   SNN   数据处理  

摘要： 对商业用户典型负荷进行精确、迅速、高效地提取及分类,是电网公司摸清商业用户用电行为和需求规律不可或缺的重要工作。大数据背景下传统聚类算法用于高维汇集、类簇结果差别大的商业用户负荷曲线时,存在截断距离选取困难、聚类效果不够清晰、负荷模式提取效率低等问题,为此,提出一个改善局部密度测量和聚类中心点选取的算法。首先,将数据预处理,剔除掉完整程度较低的负荷曲线;接着,运用PCA分析方法降低处理后的商业用户负荷曲线维度,并在构建样本点共享邻域集合的基础上利用改进SNN-DPC算法计算出距离矩阵,代替原算法的距离矩阵作为输入数据;然后在重新定义SNN相似度、样本局部密度ρ和距离最大密度点距离δ的算法计算基础上,利用拐点确认聚类中心,并完成对抽样曲线的聚类分析。总之,改进算法通过样本点之间的共享近邻定义样本的相似性,精准分析了一些多维异构的负荷数据,通过拐点实现了真实聚类中心点的确定,解决了主观意志择取聚类中心的问题,从而大幅度提升负荷聚类效果。算例结果表明:1)对于商业用户实测负荷数据集,所提算法能够更加准确选择聚类中心,运行效率高。2)相对于传统的算法,基于该改进算法所提出负荷模式识别模型可以更好地帮助电网公司分析用户的用电特性,验证了该模型针对不同商业用户典型负荷模式可以进行更加精确地识别。综上,所提策略在现实商业用户场景下存在效能优势。

关键词： 泵闸站数据处理   边缘计算   任务分发   樽海鞘群算法(SSA)  

摘要： 传统泵闸站系统采用的“端-主站”信息传输及处理体系容易导致网络堵塞以及时延的增加,而边缘计算可将泵闸站中大量实时的数据处理任务在终端或边缘端进行处理。分析了基于边缘计算的泵闸站数据处理任务分发机制,将其建模为混合整数非线性规划问题。为求解该问题,首先使用拉格朗日乘子法得到给定任务分发决策下的最佳计算资源分配,然后利用樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)得到优化计算资源下的任务分发决策,通过不断迭代寻找最优解。仿真结果表明,与其他算法相比,所提算法能有效减少任务处理总时延,提高泵闸站整体的性能。

关键词： 输电线路选线   Visual Lisp   断面图  

摘要： 输电线路选线与数据处理是线路勘测工作中一项重要内容,分析当前选线与数据处理方法的基础上,利用Visual Lisp For AutoCAD开发环境,开发选线与数据处理功能,实现等高线和高程点数据输出为org格式的平断面图。系统功能可靠、准确,运行稳定且自动化,在输电线路工程勘测设计过程中具有较好的应用价值。

关键词： 数据处理   技术文献   测试仪器   信号分析   参数识别   学术动态   专题报告   测试与诊断  

摘要： 一、内容范围主要介绍国内外以振动测试与故障诊断为中心的动态测试理论、方法和手段研究及应用方面的技术文献、专题报告和学术动态,包括实验测试技术、测试仪器的研制、方法和系统组成、信号分析、数据处理、参数识别与故障诊断以及有关装置的设计、使用、控制、标定和校准等。二、投稿约定1.来稿必须具有创新性、学术性、科学性、规范性和可读性,具有一定的实际应用价值。