一种工业控制系统的信息安全风险评估方法

    公开(公告)号:CN109359469A

    公开(公告)日:2019-02-19

    申请号:CN201811203136.7

    申请日:2018-10-16

    IPC分类号: G06F21/57 G06N3/08

    摘要: 本发明涉及一种工业控制系统的信息安全风险评估方法,包括以下步骤:S1、获取风险评估值及其对应多个风险评估要素的多组评估分数,作为初始样本数据集;S2、对初始样本数据采用KPCA处理,根据累计贡献率选取主成分,得到降维后的样本数据集;S3、将降维后的样本数据集作为训练样本,训练遗传算法优化的BP神经网络,得到预测模型;S4、将多个风险评估要素的评估分数输入预测模型中,得到风险评估值的预测值。与现有技术相比,本发明不仅改善了神经网络中参数选择的问题,还有效提高风险评估模型的评估精度,该风险评估模型为常规建模与智能方法的结合,对工业控制系统具有重要的意义。

    锅炉燃烧含氧量建模方法

    公开(公告)号:CN107742000B

    公开(公告)日:2021-01-05

    申请号:CN201710783879.5

    申请日:2017-08-31

    IPC分类号: G06F30/20 G06K9/62 G06N3/08

    摘要: 本发明公开了一种锅炉燃烧含氧量建模方法,先通过采集锅炉燃烧系统的总风量、总煤量、炉膛氧量的历史大数据作为原始数据,然后利用最优匹配增权法删选出表征系统特性的样本数据集,再在经典神经网络模型的基础上,利用贝叶斯算法进行改进,将权值作为整个权空间的概率分布,利用随机模拟的计算方法得到概率意义下的近似全局最优解,将权值寻优问题转化为求解正则误差函数最小值问题,最终获得锅炉燃烧含氧量建模结果。本发明能够使数据集得以简化,为大数据与智能辨识方法结合进行动态系统辨识提供了参考,实用性较强,对提高火电厂的燃烧效率具有重要的现实意义。

    锅炉燃烧含氧量建模方法

    公开(公告)号:CN107742000A

    公开(公告)日:2018-02-27

    申请号:CN201710783879.5

    申请日:2017-08-31

    IPC分类号: G06F17/50 G06K9/62 G06N3/08

    摘要: 本发明公开了一种锅炉燃烧含氧量建模方法,先通过采集锅炉燃烧系统的总风量、总煤量、炉膛氧量的历史大数据作为原始数据,然后利用最优匹配增权法删选出表征系统特性的样本数据集,再在经典神经网络模型的基础上,利用贝叶斯算法进行改进,将权值作为整个权空间的概率分布,利用随机模拟的计算方法得到概率意义下的近似全局最优解,将权值寻优问题转化为求解正则误差函数最小值问题,最终获得锅炉燃烧含氧量建模结果。本发明能够使数据集得以简化,为大数据与智能辨识方法结合进行动态系统辨识提供了参考,实用性较强,对提高火电厂的燃烧效率具有重要的现实意义。