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期刊信息/Journal information
自动化与仪器仪表
自动化与仪器仪表

孙怀义

双月刊

1001-9227

auto81@163.com

023-63050371

401121

重庆市渝北区人和杨柳路2号B区

自动化与仪器仪表/Journal Automation & InstrumentationCSTPCD
查看更多>>本刊是技术刊物。旨在加强学术交流，促进中国自动化与仪器仪表的发展，为自动化和仪器仪表工作者服务。
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    基于高速公路联网收费数据OD合成及流向数据分析的交通量预测

    张磊
    52-57,61页
    查看更多>>摘要：为了研究高速公路某断面的交通流量,通过对联网收费数据库的出入口刷卡时间、车型数据及收费站地理位置数据进行采集,提出了一种基于收费数据的道路交通流量的计算方法.首先提出了 OD数据采集流程与处理,然后论述了 OD合成及区域交通流向分析,最后设计了交通量预测方法与模型.该方法可对高速公路的任意断面进行较为高效准确的流量计算,可在交通规划、设计、管理、维修养护以及经济评价等方面.

    交通量预测OD数据交通流向分析数据合成

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    高温气冷堆仪控电设备电磁兼容性要求适应性研究

    邵拓石琦孙艳飞唐立学...
    58-61页
    查看更多>>摘要：高温气冷堆核动力厂自江苏徐圩项目(HTR-PM600S)起将大规模引入5G信号设备作为通信手段,同时随着大规模集成电路、智能化部件等更多地出现在核动力厂的仪控电设备中,电磁兼容性问题越来越凸显.为了使得后续新建高温气冷堆核动力厂能够形成和谐的电磁环境,从总体视角(顶层要求、高温气冷堆机组自身特点等)上确立了 EMC要求制定策略,并结合具体要求(特殊频段、高频现象、远期规划等),在分析比对各类EMC标准的基础上适应性明确高温气冷堆适用的电磁兼容性要求.

    高温气冷堆EMC要求仪控电设备

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    融合Canopy的K-means算法在电力设备故障检测中的应用研究

    朱愈张耘
    62-66页
    查看更多>>摘要：为提高故障检测方法的准确性和效率,研究将Canopy算法与K-均值算法进行融合,对基于簇的局部离群因子算法进行改良,构建改良电力设备故障检测算法.对改良电力设备故障检测算法进行实证分析,发现该算法的运算时间为118.3 s,故障检测正确率为0.91,优于其他对比算法.综上,研究提出的改良电力设备故障检测算法可提高故障检测准确性与计算效率,可为电力设备故障检测领域的研究和实践提供参考,为智能电网的建设提供理论依据.

    Canopy算法K-means算法电力设备故障检测性能提升

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    基于数据挖掘技术的区块链数据推荐算法

    赵东生张荣荣黄晓明李敬轩...
    67-70,75页
    查看更多>>摘要：随着区块链技术在金融领域的应用越来越广泛,产生的交易数据和区块信息也越来越多,如何有效地管理和利用这些数据成为一个重要的问题.此次研究提出了一种基于数据挖掘技术的区块链数据推荐算法,旨在提高区块链数据推荐的精准度和效率,帮助金融监管机构更好地实现监管目标.研究将基于LightGBM算法的区块链数据推荐算法与其类似算法进行性能测试,实验结果表明,LightGBM算法的PR曲线值最大,为0.956;LightGBM算法的AUC值最高,为0.958;LightG-BM 算法的KS值曲线值最大,为0.718 5;LightGBM算法的准确率值最高,为0.925.由此表明,此次研究算法可以提高区块链数据推荐的精准度和效率,为金融监管机构实现监管目标提供强有力的支持.

    数据挖掘技术区块链数据推荐构造决策树算法LightGBM算法

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    基于属性重加密方案的云存储数据安全共享研究

    徐竟航谢凝芳颜迪
    71-75页
    查看更多>>摘要：随着新技术和计算力的提升,为了保证医疗数据的安全共享,在密文策略属性基加密和代理重加密技术基础上,提出了一种多机构授权的云存储医疗数据安全共享方案.结果表明,当策略属性数量为200时,改进方案的重密钥生成时间为11 000 ms.改进方案在属性数量为300时,用户计算消耗的总时间为19 000 ms.改进方案在属性数量为300时,用户存储消耗的总长度始终保持在常量不变.在重加密密钥生成方面,改进方案运行时间高,但在解密阶段的运行有着较好的效率.同时在计算和存储的总开销上,改进方案性能较好,有效降低云存储系统中用户的资源消耗.因此,改进方案云存储医疗数据安全共享具有实际的应用价值.

    属性基加密代理重加密云存储安全共享密文策略多授权机构

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    基于多源信息融合的蓄能机组水轮机轴承故障检测方法

    贾海军沈华哲王志楠
    76-81页
    查看更多>>摘要：针对蓄能机组水轮机轴承故障检测准确率不足的问题,提出对多源信息特征进行提取和检测.具体则是对NMD算法进行改进设计,以提升分解信号的准确度,保证故障诊断的准确度.改进的NMD算法中,完善了主谐波与次谐波的提取终止条件,并对信号分解流程作出了调整,使其信号分解逻辑更为清晰;基于GMP拟合进行时频脊线提取,可有效避免噪声对时频脊线提取的影响,提升后续重构信号的准确度.仿真实验证明,改进的NMD算法具有较好的信号去噪性能,且重构的振动信号的准确度较高,不存在失真的情况,基本满足改进需求;经实体实验证明,改进的NMD算法能够从含有噪声和异常尖峰信号的原始信号中,准确将振动较大的振动信号准确提取出来,在蓄能机组水轮机轴承故障检测中具有一定的应用效果.

    NMD算法信号去噪信号分解故障诊断

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    面向数据挖掘应用的改进BACO高维数据降维模型设计

    罗康刘帮富李嘉
    82-86页
    查看更多>>摘要：随着医疗卫生信息化建设的不断深入,医疗数据无论在种类上,亦或者是在规模上,都呈上升态势.而这些海量数据往往是高维的,因此,此次研究针对高维数据降维问题,设计了一种改进的二进制蚁群优化算法模型.首先,对基于二进制蚁群优化算法的特征选择算法进行研究,然后,利用该算法的特征权重进行改进,以降低高维数据的维度.对改进后的算法进行性能测试,当最大迭代次数达到50时,该算法性能就趋于平稳,性能优于对比算法.之后对研究提出的高维数据降维模型进行时间成本开销对比实验,结果显示,研究提出的高维数据降维模型相比对比模型降低的时间成本约为62％.上述实验结果表明,研究提出了一种改进的二进制蚁群优化算法模型,该模型在减少数据维度的同时,能够保持数据结构的有效性,提高数据挖掘的性能和效率.

    数据挖掘BACO高维度数据降维模型RBFACO

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    基于STM32的太阳能供电晾衣系统设计

    尚亚飞潘绍明
    87-91,96页
    查看更多>>摘要：为解决因天气阴晴变化而带来的晾衣困扰等问题,设计了 一款基于太阳能发电且具有环境感知功能的晾衣系统.以STM32F103C8T6单片机为主控芯片,采用太阳能供电,二维度实时追踪太阳,提高采光率缩短蓄电池充电时间并提供稳定电源;采用菱形机械结构,通过检测温湿度、光照强度、雨水以及实时时间等外界信息,控制步进电机实现晾衣架的收放等功能.针对阈值附近电机抖动和电机运行影响其他模块正常工作的问题,采用了双阈值法和产生1 ms中断分步执行方法解决.制作了蓝牙手机APP,可实现短距离手机无线控制、系统模式配置以及数据互传等功能,同时通过WIFI模块与阿里云物联网平台相连,通过阿里云平台的云流转服务可实现手机APP远程控制步进电机的开关.

    太阳能自动追光环境感知远程控制智能晾衣架

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    基于EPICS的机房动力环境监控系统的设计与实现

    姜凯庄玉昆郁尹欢黄丽...
    92-96页
    查看更多>>摘要：在云计算、大数据和人工智能等前沿技术的推动下,数据中心机房正面临着规模扩张与功能升级的双重挑战,以满足不断攀升的数据存储需求和日益复杂的业务处理需求.确保机房内部系统和设备的持续稳定运行,已成为亟待解决的关键问题,对于提升数据中心的运行效率和降低运营风险具有显著的研究意义和经济价值.本研究针对上述挑战,提出了一种基于 EPICS(Experimental Physics and Industrial Control System)的创新监控系统框架.该框架利用 SNMP(Simple Network Management Protocol)协议进行数据传输,采用CSS(Control Studio System)构建直观的人机交互界面,并选用Archiver Appli-ance作为历史数据库解决方案,同时引入CSS-BEAST以强化报警系统的功能.本框架不仅在稳定性和可靠性方面表现出色,而且具有良好的扩展性,能够适应不同类型和规模的机房环境,为数据中心的高效运营提供了坚实的技术支持.

    EPICS机房监控SNMPCSSBEASTArchiverAppliance

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    基于深度学习的舞弊识别模型缺陷自动检测方法

    孙玉娇
    97-101页
    查看更多>>摘要：财务舞弊是当今商业领域中的一个严峻问题,为了预防和发现此类行为,此次研究利用深度学习中的极致梯度提升树算法(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)搭建了财务舞弊识别模型.首先,研究利用国泰安数据库中的财务报表数据,建立了综合评价指标体系.其次,采用XGBoost算法搭建了财务舞弊识别模型.研究结果表明,利用XGBoost搭建的舞弊识别模型对于两所企业的财务数据舞弊情况识别精度分别高达9.11和9.58.此外,XGBoost舞弊模型能够准确识别对于企业舞弊现象影响较大的财务指标,并且其识别时间均在2 min以内.综上,此次研究所搭建的舞弊识别模型具有一定的应用价值,对于财务舞弊识别领域的发展具有重要的理论和实践意义.

    财务舞弊识别模型神经网络自动检测

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