基于马尔科夫模型的分布式电网CPS网络攻击动态检测 被引量：4

1

作者 常杰 刘硕 郭禹伶 《河北电力技术》 2022年第1期20-22,共3页

传统信息物理系统(cyber physical systems, CPS)网络攻击检测方法存在隐性攻击因子漏检的情况。为此引进马尔科夫模型,设计一种针对分布式电网CPS网络攻击的动态检测方法。考虑到分布式电力资源属于隐性资源,因此要在马尔科夫模型的应... 传统信息物理系统(cyber physical systems, CPS)网络攻击检测方法存在隐性攻击因子漏检的情况。为此引进马尔科夫模型,设计一种针对分布式电网CPS网络攻击的动态检测方法。考虑到分布式电力资源属于隐性资源,因此要在马尔科夫模型的应用下,对隐性参数进行提取,并利用模型的统计功能,对攻击因子进行总结与归纳。同时,绘制CPS网络攻击因子概念模型图,以此为参照,描述CPS网络攻击下分布式电网运行,并结合攻击的可检测性,定位不同CPS网络攻击因子的入口。此外,通过对比实验证明,设计的检测方法可以准确地检测不同类型CPS网络攻击因子,平均检测准确率可高达96.0%。 展开更多

关键词 分布式电网 马尔科夫模型 cps网络攻击 动态检测方法

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应用CP网络进行岩性识别 被引量：7

2

作者 陆万雨 黄盛仁 覃世银 《吉林大学学报（地球科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期100-102,共3页

为通过测井解决岩性识别问题 ,引入了具有分类准确、算法简练等优点的CP(Counter -Propagation)网络。在详细介绍CP网络的网络模型和算法的基础上 ,结合某油田的实际测井资料 ,进行了CP网络岩性识别研究。应用结果表明 :CP网络训练周期... 为通过测井解决岩性识别问题 ,引入了具有分类准确、算法简练等优点的CP(Counter -Propagation)网络。在详细介绍CP网络的网络模型和算法的基础上 ,结合某油田的实际测井资料 ,进行了CP网络岩性识别研究。应用结果表明 :CP网络训练周期短、识别准确率高、不存在收敛问题。通过试验研究得出结论 :CP网络完全可以用于解决岩性识别等问题 。 展开更多

关键词 cp网络 cp算法 岩性识别 测井资料处理 网络模型

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CP神经网络在图像边缘检测中的应用 被引量：11

3

作者 甘玲 李涛 +1 位作者 赵辉 肖康 《四川大学学报（工程科学版）》 EI CAS CSCD 2003年第3期93-96,共4页

利用CP神经网络分别实现了对二值图像和灰度图像的边缘检测。利用神经网络提取二值黑白图像的边缘,对于灰度级为256的灰度图(灰度值在8个位面上分别为0或1),采用已学习好的二值神经网络在8个面上分别进行边缘检测,然后综合各个面的检测... 利用CP神经网络分别实现了对二值图像和灰度图像的边缘检测。利用神经网络提取二值黑白图像的边缘,对于灰度级为256的灰度图(灰度值在8个位面上分别为0或1),采用已学习好的二值神经网络在8个面上分别进行边缘检测,然后综合各个面的检测结果,解决了直接用灰度图学习造成的训练样本数量过大而难以收敛的问题。试验结果表明,该方法得到的边缘图像边界连续性较好,边界封闭性好,而且对于任何256级灰度图的检测都可以得到很好的效果。 展开更多

关键词 cp神经网络 图像边缘提取 SOBEL算子 cp算法

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CP组合神经网络在基于DGA的变压器绝缘故障诊断中的应用 被引量：13

4

作者 汪晓明 何萍 +3 位作者 吴花 陈振刚 欧阳瑾 李彦明 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期543-547,共5页

对向传播(CP)算法是一种有教师学习和无教师学习算法的混合体,既具有良好的模式识别性能,又能很好地解决反馈型神经网络的收敛问题。笔者提出了基于CP分类器人工神经网络的变压器故障诊断方法,建立了CP组合神经网络模型,通过比较不同训... 对向传播(CP)算法是一种有教师学习和无教师学习算法的混合体,既具有良好的模式识别性能,又能很好地解决反馈型神经网络的收敛问题。笔者提出了基于CP分类器人工神经网络的变压器故障诊断方法,建立了CP组合神经网络模型,通过比较不同训练情况下的正判率来确定CP网络中的训练次数和竞争层神经元的个数。实例证明该模型诊断结果的正判率比改良电协研法和IEC三比值法有较大的提高,具有较高的诊断准确率和应用价值。 展开更多

关键词 变压器 故障诊断 油中溶解气体分析 cp组合神经网络

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油水层快速识别改进的CP网络方法初探 被引量：1

5

作者 陆万雨 管志宁 宋子齐 《物探与化探》 CAS CSCD 2002年第1期53-56,共4页

CP网络具有分类快速、准确等优点。文中详细介绍了CP网络的算法 ,并对其进行了部分改进 ,增加了误差检验和网络测试功能 ;使用VisualBasic 6 .0开发了相应仿真软件 ,并将其用于某油田的油、水层快速识别。实际应用表明 :改进的CP网络训... CP网络具有分类快速、准确等优点。文中详细介绍了CP网络的算法 ,并对其进行了部分改进 ,增加了误差检验和网络测试功能 ;使用VisualBasic 6 .0开发了相应仿真软件 ,并将其用于某油田的油、水层快速识别。实际应用表明 :改进的CP网络训练周期短、识别准确率高 ,完全可以用于油、水层等的快速识别 ,具有广阔的应用前景。 展开更多

关键词 cp网络 cp算法 误差检验 油水识别 技术改进 测井资料

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一种基于改进CP网络与HMM相结合的混合音素识别方法 被引量：1

6

作者 邓伟 赵荣椿 《数据采集与处理》 CSCD 2000年第1期6-11,共6页

提出了一种基于改进对偶传播 (CP)神经网络与隐马尔可夫模型 (HMM)相结合的混合音素识别方法。这一方法的特点是用一个具有有指导学习矢量量化 (L VQ)和动态节点分配等特性的改进的 CP网络生成离散 HMM音素识别系统中的码书。因此 ,用... 提出了一种基于改进对偶传播 (CP)神经网络与隐马尔可夫模型 (HMM)相结合的混合音素识别方法。这一方法的特点是用一个具有有指导学习矢量量化 (L VQ)和动态节点分配等特性的改进的 CP网络生成离散 HMM音素识别系统中的码书。因此 ,用这一方法构造的混合音素识别系统中的码书实际上是一个由有指导 L VQ算法训练的具有很强分类能力的高性能分类器 ,这就意味着在用 HMM对语音信号进行建模之前 ,由码书产生的观测序列中已经包含了很强的分类信息 ,这将极大地改进 HMM系统在音素层上的识别性能。另一方面 ,由于这一训练是对一个具有诸多改进的 CP网络进行的 ,这就使得训练过程中的 LVQ学习能够自动地在有指导的方式下进行 ,而且加快了学习过程、改进了收敛性能、提高了分类精度 ,同时有效地减小了码书的大小 ,使得HMM的参数估计更为容易。最后 ,通过两个特定说话人的音素识别实验 ,将混合方法与使用 K -means聚类算法生成码书的 VQ- HMM传统音素识别方法进行了比较 ,实验结果表明混合系统的识别率能够达到 98%～ 99% ,误识率要比使用同样大小码书的 VQ- HMM识别系统的误识率低 4～ 6倍。 展开更多

关键词 隐马尔可夫模型 音素识别 cp网络 语音识别

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混成时空Petri网的CPS实时事件模型 被引量：3

7

作者 谭朋柳 汪亚亚 朱明 《传感器与微系统》 CSCD 2016年第10期32-35,共4页

在分析网络物理系统(CPS)特点的基础上,提出了一种新的CPS体系结构,并对事件进行形式化定义。提出了一种新的CPS物理实体的形式化建模方法。在Petri网的基础上引入时空因素和连续变量,构造了混成时空Petri网(HSPN)模型,使其不仅能够描... 在分析网络物理系统(CPS)特点的基础上,提出了一种新的CPS体系结构,并对事件进行形式化定义。提出了一种新的CPS物理实体的形式化建模方法。在Petri网的基础上引入时空因素和连续变量,构造了混成时空Petri网(HSPN)模型,使其不仅能够描述物理实体逻辑和时间层次的行为,而且能够描述物理实体位置变迁所引起的状态变化。将其应用于实时事件CPS模型设计,以医疗控制系统为例,分析建模方法的可行性。 展开更多

关键词 混成时空Petri网(HSPN) 网络物理系统(cps) 实时事件模型 体系结构

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CP神经网络在柴油机故障诊断中的应用

8

作者 杨冠鲁 黄小彬 周燕芳 《福建电脑》 2003年第7期57-58,共2页

对向传播(CP)神经网络具有分类快速、准确等优点。文中首先介绍了CP神经网络的算法,然后将其应用于柴油机的故障诊断中,给出了一种利用CP神经网络的故障模式识别方法。应用实例表明了它的有效性和快速性。

关键词 柴油机 故障诊断 cp神经网络 模式识别 计算机 人工神经网络

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一种改进的CP网络学习算法 被引量：2

9

作者 邓伟 赵荣椿 《信号处理》 CSCD 1998年第2期141-145,共5页

本文针对学习CP网络在训练过程中出现的不稳定性提出了一种改进的CP网络学习算法。由于这种改进的学习算法在训练过程中将希望输出的信息传递给第一层权值，因此它有效地克服了CP网络训练过程中的不稳定性，避免了网络在训练过程中陷于... 本文针对学习CP网络在训练过程中出现的不稳定性提出了一种改进的CP网络学习算法。由于这种改进的学习算法在训练过程中将希望输出的信息传递给第一层权值，因此它有效地克服了CP网络训练过程中的不稳定性，避免了网络在训练过程中陷于局部最小点。本文最后给出了一个实例，通过这一实例可以看出改进的学习算法明显地优于传统的学习算法。 展开更多

关键词 聚类 cp网络 学习算法 神经网络

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CP神经网络在机械故障模式识别中的应用 被引量：1

10

作者 姚钟麟 孙国平 石成江 《抚顺石油学院学报》 2002年第4期45-48,共4页

机械设备状态监测与故障诊断技术是保证机械设备安全稳定运行的一项重要措施。由于机械设备结构越来越大型化和复杂化 ,依靠人自身的经验和能力难以判断其征兆与故障之间的关系。随着计算机技术在各个领域的应用 ,智能型的自动监测与诊... 机械设备状态监测与故障诊断技术是保证机械设备安全稳定运行的一项重要措施。由于机械设备结构越来越大型化和复杂化 ,依靠人自身的经验和能力难以判断其征兆与故障之间的关系。随着计算机技术在各个领域的应用 ,智能型的自动监测与诊断技术在机械设备中得到了广泛应用。根据几种典型神经网络特点 ,选择了CP神经网络作为机械故障模式识别器。以大型机组典型故障的频率域特征参数作为网络的训练样本 ,对CP网络进行了训练 ,再将实际的一组频率域特征参数输入到模式识别器中 ,对故障类型进行识别。结果表明 ,以CP神经网络构筑的故障模式识别器有很强的非线性映射能力 ,可对机械设备故障模式进行正确分类。 展开更多

关键词 cp神经网络 机械故障 模式识别 应用

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基于CP神经网络的边缘检测 被引量：1

11

作者 李艳玲 张永梅 《山西电子技术》 2006年第1期52-54,共3页

边缘检测是图像分析识别必不可少的环节,是一种重要的图像预处理技术。虽然传统的算子算法对边缘的检测速度快,但其得到的往往是断续的,不完整的边缘信息,且这类检测方法对噪声比较敏感,在检测噪声污染图像时会得到许多虚假的边缘。利... 边缘检测是图像分析识别必不可少的环节,是一种重要的图像预处理技术。虽然传统的算子算法对边缘的检测速度快,但其得到的往往是断续的,不完整的边缘信息,且这类检测方法对噪声比较敏感,在检测噪声污染图像时会得到许多虚假的边缘。利用CP神经网络对灰度图像的边缘进行检测,但考虑到神经网络训练量过大的问题,先利用传统算子对图像进行边缘处理,将处理后的图像做为神经网络的输入。实验结果表明,该方法得到的边缘图像边界封闭性好,具有较好的抗噪特点。 展开更多

关键词 边缘检测 ROBERTS算子 SOBEL算子 cp神经网络

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岩质边坡稳定性判别和砂土液化预测的CP神经网络法 被引量：1

12

作者 胡贤忠 郑文瑾 何玉敖 《福建建筑》 2000年第B10期50-51,48,共3页

本论文采用人工神经网络的一个模型—CP网络来进行岩质边坡稳定性判别和砂土液化预测。本论文有CP网络成功地建立土体的各影响因素与判别之间的高度非线性映射。应用结果表明 ,CP网络为木工结构模式分类提供了良好的应用前景 ,使模式分... 本论文采用人工神经网络的一个模型—CP网络来进行岩质边坡稳定性判别和砂土液化预测。本论文有CP网络成功地建立土体的各影响因素与判别之间的高度非线性映射。应用结果表明 ,CP网络为木工结构模式分类提供了良好的应用前景 ,使模式分类过程更为直观。 展开更多

关键词 砂土液化 岩质边坡 cp神经网络法 稳定性

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TCP网络端口映射的实现机制

13

作者 姜文平 王香刚 《电脑编程技巧与维护》 2005年第9期67-68,共2页

一、概述 在现在的企业网络内,网络安全日益成为了网络管理人员关注的重点.为了保证企业核心网络内数据与主机的安全,对核心网络的控制访问是常用的手段之一,一般只有特定的网段或网址才能访问企业的核心网络.

关键词 端口映射 cp网络 INTERNET 机制 企业网络 网络安全 核心网络 管理人员 控制访问

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Linux DHCP网络故障排除一例

14

作者 张宏 《网管员世界》 2005年第6期73-73,共1页

一天在网络中部署了一台SuSE Linux 9．1 DHCP服务器。DHCP就是动态主机配置协议，这个协议用于向计算机自动提供IP地址，子网掩码和路由信息。软件在服务器和客户机安装过程都很简单。但是网络中的客户机（使用操作系统：Mandrake Linu... 一天在网络中部署了一台SuSE Linux 9．1 DHCP服务器。DHCP就是动态主机配置协议，这个协议用于向计算机自动提供IP地址，子网掩码和路由信息。软件在服务器和客户机安装过程都很简单。但是网络中的客户机（使用操作系统：Mandrake Linux 9．0，SuSE Linux 9．1)却没办法取得IP地址。 展开更多

关键词 LINUX 故障排除 cp网络 动态主机配置协议 MANDRAKE DHcp服务器 SuSE IP地址 路由信息 子网掩码 安装过程 操作系统 客户机 计算机 软件

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基于改进ELM算法的水电站数字孪生系统仿真实验

15

作者 胡恢武 《粘接》 CAS 2024年第7期185-188,192,共5页

为提高水电站数字孪生系统信息物理融合网络安全检测的准确率,提出一种基于改进极限学习机(ELM)的检测方法。以ELM算法为基础检测算法,通过改进其加权方式,同时引入头脑风暴优化算法(BSO)确定ELM的最佳输入权重和隐含层偏置参数;最后,... 为提高水电站数字孪生系统信息物理融合网络安全检测的准确率,提出一种基于改进极限学习机(ELM)的检测方法。以ELM算法为基础检测算法,通过改进其加权方式,同时引入头脑风暴优化算法(BSO)确定ELM的最佳输入权重和隐含层偏置参数;最后,将改进的ELM算法应用于水电站CPS网络安全检测中。仿真结果表明,改进ELM算法在数字孪生的CPS网络安全检测中具有明显的优势,检测准确率、检测率、召回率更高,误报率更低,且检测时间仅为0.39 s,表现出良好的实时性。改进的BSO-ELM方法可实现水电站数字孪生系统CPS网络的安全检测,提高数字孪生系统的安全性。 展开更多

关键词 数字孪生系统 cps网络 网络安全检测 ELM算法 BSO算法

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组合神经网络在变压器故障诊断中的应用 被引量：16

16

作者 张伟政 汪晓明 +1 位作者 吴晓辉 李彦明 《高压电器》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期364-367,共4页

针对油中溶解气体分析数据的归一化预处理,利用可靠性数据分析特征气体浓度和累积频率的概念,提出了两种新的归一化方法:特征浓度归一化法和混合归一化法,引入Fisher准则函数来评价两种预处理方法的效果。检验结果表明,这两种归一化的... 针对油中溶解气体分析数据的归一化预处理,利用可靠性数据分析特征气体浓度和累积频率的概念,提出了两种新的归一化方法:特征浓度归一化法和混合归一化法,引入Fisher准则函数来评价两种预处理方法的效果。检验结果表明,这两种归一化的数据预处理方法可获得类间均值差值较大、类内离散度小的效果。运用不同的归一化预处理方法对故障变压器的色谱数据进行处理后作为训练样本,对CP算法的组合神经网络进行训练。检验样本的诊断结果表明,新的归一化预处理方法能够提高网络诊断的准确率。 展开更多

关键词 变压器 可靠性数据分析 cp组合神经网络 故障诊断

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模糊对向传播神经网络及其应用 被引量：7

17

作者 张志华 史罡 +1 位作者 郑南宁 王天树 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第1期56-60,共5页

通过把对向传播(CP)神经网络的竞争层神经元的输出函数定义为模糊隶属度函数,提出了模糊对向传播(FCP)神经网络.该网络是CP网络的推广,它不仅能有效克服CP存在的问题,而且具有全局函数逼近能力.在结构上,FCP网络同径向基函数(RBF)网络... 通过把对向传播(CP)神经网络的竞争层神经元的输出函数定义为模糊隶属度函数,提出了模糊对向传播(FCP)神经网络.该网络是CP网络的推广,它不仅能有效克服CP存在的问题,而且具有全局函数逼近能力.在结构上,FCP网络同径向基函数(RBF)网络是等价的.实际上,它是一种RBF网络,而且还是一种模糊基函数网络.FCP在时间序列预测中的应用表明,FCP不仅在学习精度上,而且在泛化能力方面较之CP和RBF均有较大的改善. 展开更多

关键词 神经网络 cp神经网络 模糊隶属度函数 时间序列

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基于虚假数据注入攻击的网络安全检测 被引量：3

18

作者 胡凯波 於立峰 +1 位作者 郑美芬 崔娜 《系统仿真技术》 2022年第1期58-63,共6页

为提高智能电网的安全性,结合传感器量测数据和攻击向量服从正态分布的特性,提出了一种基于高斯混合模型的虚假数据注入攻击(False Data Injection Attacks,FDIA)检测方法。在该方法中,通过EM算法求解出高斯混合模型参数,然后根据判断准... 为提高智能电网的安全性,结合传感器量测数据和攻击向量服从正态分布的特性,提出了一种基于高斯混合模型的虚假数据注入攻击(False Data Injection Attacks,FDIA)检测方法。在该方法中,通过EM算法求解出高斯混合模型参数,然后根据判断准则,利用测试数据对高斯混合模型的分类效果进行验证。仿真实验结果表明,在IEEE-18和IEEE-30系统节点网络攻击检测中,基于高斯混合模型的FDIA检测相较于SVM的FDIA检测精度更好,但攻击强度和协方差矩阵是关键影响因素。 展开更多

关键词 FDIA检测 高斯混合模型 EM算法 仿真实验 cps网络

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基于数学形态学的图像边缘检测新方法 被引量：2

19

作者 孙李辉 李钊 +1 位作者 史德琴 李俊山 《无线电通信技术》 2008年第5期49-51,共3页

经典数学形态学的边缘检测方法虽然具有较好的去噪能力,但却存在计算量大,计算时间长等缺点,并且其得到的结果具有不连续、不完整等缺点,不能较为准确地提取图像的边缘特征。在研究数学形态学的基础上,利用数学形态学方法对图像进行边... 经典数学形态学的边缘检测方法虽然具有较好的去噪能力,但却存在计算量大,计算时间长等缺点,并且其得到的结果具有不连续、不完整等缺点,不能较为准确地提取图像的边缘特征。在研究数学形态学的基础上,利用数学形态学方法对图像进行边缘处理,然后将处理后的图像作为神经网络的输入,利用CP神经网络对图像的边缘进行检测。实验结果表明,该方法得到的边缘图像边界细腻完整,具有较好的抗噪性,实现了提高精度与抗噪性能的协调统一。 展开更多

关键词 边缘检测 数字形态学 cp神经网络

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Performance Evaluation of FDL Effect in the Optical Switch

20

作者 Jih-Hsin Ho 《通讯和计算机（中英文版）》 2015年第1期33-36,共4页

关键词 性能评估 光开关 光纤延迟线 数据包传输 CSMA cp网络 WDM网络 网络系统

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