上海电力学院计算机科学与技术学院 作品数:274 被引量:857 H指数:13 相关作者: 袁仲雄 毕忠勤 徐菲菲 殷脂 张安勤 更多>> 相关机构: 同济大学电子与信息工程学院 同济大学电子与信息工程学院嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室 同济大学软件学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 上海市自然科学基金 上海市教育委员会创新基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电气工程 文化科学 电子电信 更多>>
面向用电采集系统终端的可信度量方案 被引量:1 2019年 针对可信计算中可信度量的研究现状,对如何将可信计算引入用电采集终端的问题进行了深入研究,提出并构建了一种面向用电采集系统终端的可信度量方案。该方案以可信密码模块(TCM)为终端的可信芯片,以传统的可信度量技术为核心,并在可信度量环节引入了基于属性的远程证明方法。通过理论与实验分析可知,该方案可以有效改善二进制远程证明隐私性差、效率低、平台不可扩展等问题,提高了电力移动终端的信息安全主动防御能力。 李红娇 王晓飞关键词:可信密码模块 高等院校实验中心管理方法的探索 被引量:13 2009年 高等院校实验中心管理是一门复杂的科学,结合上海电力学院计算机与信息工程学院近年来实验中心建设的实践经验,从实验设备、教师队伍和实验室开放这三个方面对实验中心管理方法进行了探讨。 张建平 陈发堂 唐忠智能电网中面向安全计量的数据聚合方案 被引量:2 2019年 针对现有的大部分学者主要关注用电数据的安全性而忽略了数据的可用性,而在实际电力系统的应用中大部分只关注数据的可用性而忽视了数据安全性的问题,基于门限ElGamal同态加密和动态加密提出了一种面向安全计量的数据聚合方案。本方案既能保护智能电能表数据的安全性,同时由于扩展数据聚合的层次,提高了数据可用性,又便于电网运营人员对社区用电情况进行分析。通过与其他电能安全计量方案对比分析,该方案能够在保护用户隐私的前提下保证电网运营人员能够对用户用电需求进行了解,这将有助于电力负荷预测。 朱丹 温蜜关键词:智能电网 同态加密 隐私保护 数据聚合 基于Arc-LSTM的人职匹配研究 2021年 提出了一种基于改进的长短时记忆神经网络(Arc-LSTM)和词嵌入(Word2Vec)模型相结合的自动匹配方法。首先采用连续词袋(continuous bag of words,CBOW)模型提取中文简历文本特征,从而构建词向量,提出一种基于ArcReLU激活函数和LSTM深度神经网络优化的Arc-LSTM网络,利用该网络构建分类模型,实现文本分类。实验证明,提出的模型能有效地提高分类精度和收敛速度,实现中文简历和职位的精准匹配。 徐菲菲 许赟杰关键词:激活函数 人职匹配 基于随机森林的用电行为分析 被引量:7 2017年 长期以来窃电问题一直困扰着电力企业,它不仅损害了供电企业的合法权益,扰乱了正常的供用电秩序,而且给安全用电带来了威胁.通过机器学习算法,对电力用电数据进行分析处理,可以预测用户是否存在窃电行为.基于电力数据中用户用电量提取相关特征,结合随机森林算法,提出了一种预测用户是否具有窃电行为的方法.对比多组实验数据,调节特征数量以及算法参数,以提高预测准确率和预测速度. 陈晶晶 李红娇 许智基于快速傅里叶变换和db小波变换的谐波检测 被引量:10 2017年 在电力系统谐波检测中,使用快速傅里叶变换法(FFT)可以得到平稳谐波信号中的频谱,从而可以确定该信号中谐波的频率和幅值等信息.但FFT局限于得到信号的频域信息,很难检测到谐波发生的具体时刻,而小波变换可以捕捉到信号中的细节部分.针对复杂谐波信号,提出了一种将快速傅里叶变换和小波变换相结合的检测方法.由Matlab仿真结果可知,该方法可以检测稳态谐波,确定暂态谐波的突变时刻. 金攀 雷景生关键词:电力系统 谐波检测 快速傅里叶变换 小波变换 基于三支决策的序列数据代价敏感分类算法 被引量:2 2019年 代价敏感分类区别于一般分类方法,更关注高代价类别的分类准确性而容忍全局分类的准确性。三支决策作为一种代价敏感分类问题的解决思路,缺乏对序列数据的支持。结合LSTM模型处理序列数据的能力,提出一种使用三支决策(3WD)改进的序列数据分类方法。方法经过LSTM网络对原数据进行粗分类;对分类结果进行整体代价评估;最终,对高风险分类进行延迟或拒绝处理。方法在4个数据集上进行了测试,并进行了2组对比实验。实验结果表明:本文方法在不改变LSTM模型的情况下,对LSTM模型的分类结果进行了代价区分。 刘牧雷 徐菲菲行并行可重构单元阵列流水映射性能评估 被引量:3 2017年 针对粗粒度单元阵列流水映射问题,设计了三种行流水结构阵列,并分析了其执行步骤,提出了一种基于行流水阵列通用的流水映射算法.该算法综合考虑混合多层迭代启动间距、块间流水通信成本、块配置成本等多个因素,一组测试基准程序实验结果表明了文中算法的合理性,与多目标优化映射算法相比,该算法消耗总时延平均节省了4.0%(可重构单元阵列RCA_(4×4))和4.3%(可重构单元阵列RCA_(8×8));与满射映射相比,该算法消耗总时延平均节省了52.1%(RCA_(4×4))和56.2%(RCA_(8×8)). 陈乃金 冯志勇 冯志勇 江建慧 王真关键词:映射 多约束 流水段 基于Spark的大数据三枝决策分类方法 被引量:1 2018年 针对大规模的数据,借助Spark平台的分布式快速处理能力,提出了基于Spark的大数据三枝决策分类方法。该方法基于三枝决策理论,使用Spark对数据进行并行化处理。由经验数据获得数据的决策边界后,通过并行的方式进行正例和反例的判断,从而提高了在大数据集上的决策效率。采用多轮的分步决策方法提高了决策的效率与准确率。通过在UCI公开数据集mushroom和connect-4上的试验结果表明,新方法适用于大数据情况下的决策问题,大大提高了三枝决策分类算法的效率。 刘牧雷 徐菲菲关键词:SPARK 大数据 基于模糊聚类算法的智能电网用户分类 被引量:3 2018年 随着智能电网建设的深入,许多智能仪表被接入电网以获取用户的实时负荷数据。由于用户数量众多,单独对个体进行数据处理和分析是不现实的,所以需要对用户进行分类。采用模糊聚类算法来处理负荷侧不同用户的用电负荷数据,随机抽取了某小区的25个用户数据,并对其用电行为进行了分类。结合聚类有效性指标得到了算法的最佳聚类数,并进行了仿真分析。结果表明,模糊聚类算法在负荷侧不同用户用电行为分类中有着较好的表现。 谷涛 刘大明关键词:模糊聚类算法 智能电网 聚类有效性指标