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Sparse Adversarial Learning for FDIA Attack Sample Generation in Distributed Smart

Computer Modeling in Engineering & Sciences 2024年第5期139卷 2095-2115页

作者： Fengyong Li Weicheng Shen zhongqin bi Xiangjing Su College of Computer Science and Technology Shanghai University of Electric PowerShanghai201306China College of Electrical Engineering Shanghai University of Electric PowerShanghai201306China

False data injection attack(FDIA)is an attack that affects the stability of grid cyber-physical system(GCPS)by evading the detecting mechanism of bad *** FDIA detection methods usually employ complex neural networkmodels to detect FDIA ***,they overlook the fact that FDIA attack samples at public-private network edges are extremely sparse,making it difficult for neural network models to obtain sufficient samples to construct a robust detection *** address this problem,this paper designs an efficient sample generative adversarial model of FDIA attack in public-private network edge,which can effectively bypass the detectionmodel to threaten the power grid system.A generative adversarial network(GAN)framework is first constructed by combining residual networks(ResNet)with fully connected networks(FCN).Then,a sparse adversarial learning model is built by integrating the time-aligned data and normal data,which is used to learn the distribution characteristics between normal data and attack data through iterative ***,we introduce a Gaussian hybrid distributionmatrix by aggregating the network structure of attack data characteristics and normal data characteristics,which can connect and calculate FDIA data with normal ***,efficient FDIA attack samples can be sequentially generated through interactive adversarial *** simulation experiments are conducted with IEEE 14-bus and IEEE 118-bus system data,and the results demonstrate that the generated attack samples of the proposed model can present superior performance compared to state-of-the-art models in terms of attack strength,robustness,and covert capability.

关键词： Distributed smart grid FDIA adversarial learning power public-private network edge

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A Knowledge-Enhanced Dialogue Model Based on Multi-Hop Information with Graph Attention

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Computer Modeling in Engineering & Sciences 2021年第8期128卷 403-426页

作者： zhongqin bi Shiyang Wang Yan Chen Yongbin Li Jung Yoon Kim College of Computer Science and Technology Shanghai University of Electric PowerShanghai201306China Department of Computer Science and Engineering Guilin University of Aerospace TechnologyGuilin541004China Department of Game Media College of Future IndustryGachon UniversitySeongnam-siGyeonggi-do13120Korea

With the continuous improvement of the e-commerce ecosystem and the rapid growth of e-commerce data, inthe context of the e-commerce ecosystem, consumers ask hundreds of millions of questions every day. In order toimprove the timeliness of customer service responses, many systems have begun to use customer service robotsto respond to consumer questions, but the current customer service robots tend to respond to specific *** many questions that lack background knowledge, they can generate only responses that are biased towardsgenerality and repetitiveness. To better promote the understanding of dialogue and generate more meaningfulresponses, this paper introduces knowledge information into the research of question answering system by usinga knowledge graph. The unique structured knowledge base of the knowledge graph is convenient for knowledgequery, can acquire knowledge faster, and improves the background information needed for answering questions. Toavoid the lack of information in the dialogue process, this paper proposes the Multi-hop Knowledge InformationEnhanced Dialogue-Graph Attention (MKIED-GA) model. The model first retrieves the problem subgraph directlyrelated to the input information from the entire knowledge base and then uses the graph neural network as theknowledge inference module on the subgraph to encode the subgraph. The graph attention mechanism is usedto determine the one-hop and two-hop entities that are more relevant to the problem to achieve the aggregationof highly relevant neighbor information. This further enriches the semantic information to provide a betterunderstanding of the meaning of the input question and generate appropriate response information. In the processof generating a response, a multi-attention flow mechanism is used to focus on different information to promotethe generation of better responses. Experiments have proved that the model presented in this article can generatemore meaningful responses than other model

关键词： E-commerce ecosystem conversation generation knowledge graph graph neural network graph attention

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多区型仓库多复核台场景的拣货路径优化研究

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应用科学学报 2021年第4期39卷 581-593页

作者：叶楠毕忠勤魏恒达吴迪武汉大学测绘学院湖北武汉430079 武汉大学数学与统计学院湖北武汉430079 上海电力大学计算机科学与技术学院上海200090

与小型仓库传统的单出口、单复核台不同,大型仓库往往配设多复核台、多出口以提升拣货出库效率。该文提出了基于替换复核台的动态调整算法以解决多复核台场景下因起止点不确定而导致的遍历搜索困难的问题;并在此基础上给出了在多拣货员... 详细信息

与小型仓库传统的单出口、单复核台不同,大型仓库往往配设多复核台、多出口以提升拣货出库效率。该文提出了基于替换复核台的动态调整算法以解决多复核台场景下因起止点不确定而导致的遍历搜索困难的问题;并在此基础上给出了在多拣货员情况下多拣货单的路径优化与合理分配的动态调整策略,以满足大规模、复杂场景下的拣货作业要求。结合京东物流实例表明,所提出的基于替换复核台的动态调整算法计算效率更高,在同等条件下的拣货路径更短,拣货耗时更少,能够为仓库拣货提供更加准确的拣货路径规划。

关键词：路径优化遗传算法替换复核台动态调整

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基于量子蚁群算法的配电网故障区段快速定位技术

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上海交通大学学报 2024年第5期58卷 693-708页

作者：毕忠勤余晓婉王宝楠黄文焘张丹董真上海电力大学计算机科学与技术学院上海201306 上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室上海200240 上海海事大学物流科学与工程研究院上海201306 国网上海市电力公司电力科学研究院上海200437

分布式电源并入配电网已成为新型电力系统重要特征之一,分布式电源的接入与发电的不确定性使配电网潮流复杂多变,对配电网故障快速定位提出更高的技术要求.然而,现有智能优化算法在解决配电网故障区段定位问题时会出现收敛速度慢、易陷... 详细信息

分布式电源并入配电网已成为新型电力系统重要特征之一,分布式电源的接入与发电的不确定性使配电网潮流复杂多变,对配电网故障快速定位提出更高的技术要求.然而,现有智能优化算法在解决配电网故障区段定位问题时会出现收敛速度慢、易陷入局部最优等问题.针对这些挑战与问题,提出一种基于量子蚁群算法(QACA)的配电网故障区段快速定位技术.首先,根据状态逼近思想和最小故障集理论构建配电网故障定位的数学模型;其次,针对馈线终端单元上传信息缺失情况提出信息自修正方法,并提出分级定位模型来缩短定位时间;然后,提出3种改进技术对QACA进行针对性改进,改进量子旋转门更新机制,以函数控制形式动态调整旋转角大小,同时引入精英策略加快算法收敛速度.最后,在关键参数确定后验证了改进技术、信息自修正法、分级定位模型的有效性.将所提算法与7种不同算法进行对比,结果表明:改进的QACA可有效完成故障区段定位,具有良好的收敛速度、准确率以及容错性能.

关键词：配电网故障区段定位量子蚁群算法信息自修正法分级定位模型

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微创新引领的计算机类创新创业型人才培养模式研究

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软件工程 2017年第8期20卷 53-55页

作者：毕忠勤单美静上海电力学院计算机科学与技术学院上海200090 华东政法大学信息科学与技术系上海201620

针对目前的教育模式在创新创业型人才培养方面存在的问题,提出了微创新引领的计算机类创新创业型人才培养模式,一方面探索创新创业人才班级管理、课程体系设置、实践教学体系等方面的微创新,另一方面探索如何在人才培养过程中培养学生... 详细信息

针对目前的教育模式在创新创业型人才培养方面存在的问题,提出了微创新引领的计算机类创新创业型人才培养模式,一方面探索创新创业人才班级管理、课程体系设置、实践教学体系等方面的微创新,另一方面探索如何在人才培养过程中培养学生的微创新意识。

关键词：微创新创新型人才培养模式微IT公司建制

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非侵入式电力负荷监测技术研究

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上海电力学院学报 2017年第4期33卷 357-361页

作者：汪四仙毕忠勤上海电力学院计算机科学与技术学院上海200090

非侵入式负荷监测(NILM)技术通过分解总电力负荷数据,使电力用户了解不同时段各类设备的电能消耗,帮助决策者制定合理的节能计划,减少能源开支,并对节能减排具有重要作用.分析了NILM相对于传统侵入式负荷监测的优势,具有成本低、部署简... 详细信息

非侵入式负荷监测(NILM)技术通过分解总电力负荷数据,使电力用户了解不同时段各类设备的电能消耗,帮助决策者制定合理的节能计划,减少能源开支,并对节能减排具有重要作用.分析了NILM相对于传统侵入式负荷监测的优势,具有成本低、部署简单、扩展容易等特点.概述了NILM的基本框架,从监督和非监督算法两个方面进行了详细介绍.讨论了现有的数据集和算法评价指标,并指出了目前NILM面临的挑战.

关键词：非侵入式负荷监测基本框架评价指标数据集

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关键词有序排列的全文检索算法

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上海电力学院学报 2013年第4期29卷 395-398,403页

作者：杨珺毕忠勤杜海舟上海电力学院计算机科学与技术学院上海200090

针对各检索词在整个查询中的权重不同和由检索词组合顺序不同而导致的暗含语义差异的问题,利用正排索引和倒排索引的结构特点,在基于倒排索引和向量空间检索模型的基础上加入相应的预处理算法,提出了查询步进和文档步进的概念,并分析了... 详细信息

针对各检索词在整个查询中的权重不同和由检索词组合顺序不同而导致的暗含语义差异的问题,利用正排索引和倒排索引的结构特点,在基于倒排索引和向量空间检索模型的基础上加入相应的预处理算法,提出了查询步进和文档步进的概念,并分析了由此对检索带来的影响,给出了与检索词排列顺序相关的全文检索方法.

关键词：倒排索引向量空间模型语义检索

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基于改进隐马尔可夫模型的非侵入式负荷监测

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电气工程学报 2023年第2期18卷 157-163页

作者：郭嘉谢景海袁敬中姜宇孙密毕忠勤国网冀北电力有限公司经济技术研究院北京100038 北京京研电力工程设计有限公司北京100038 上海电力大学计算机科学与技术学院上海200090

细粒度的能源消耗监测是智能电网建设的重要环节之一。非侵入式负荷监测作为一种能源消耗监测方法,能够深入分析用户细粒度的负荷成分,对用户端的电力优化具有非常重大的意义,同时还具有实施快捷、成本低的特点。首先通过放宽模型的假... 详细信息

细粒度的能源消耗监测是智能电网建设的重要环节之一。非侵入式负荷监测作为一种能源消耗监测方法,能够深入分析用户细粒度的负荷成分,对用户端的电力优化具有非常重大的意义,同时还具有实施快捷、成本低的特点。首先通过放宽模型的假设条件,对隐马尔可夫模型进行改进,然后基于改进的隐马尔可夫模型对家庭电力负荷进行建模,最后用改进的Viterbi算法求解负荷设备的最佳状态转移序列,进而求解出每种设备的所消耗的功率。试验结果显示所提改进算法不仅具有较高的精度,还具备较好的稳定性,同时分解出的功率曲线与实际的功率曲线更加贴合,具有很好的效果。

关键词：非侵入式负荷监测隐马可夫模型能源消耗监测智能电网

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基于树莓派的物联网ZigBee网关的设计与实现

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上海电力学院学报 2016年第6期32卷 599-602页

作者：陈诠毕忠勤刘大明上海电力学院计算机科学与技术学院上海200090

利用树莓派这种体积小、成本低、便于携带的微型主机实现了一个电能监测ZigBee网络的多网融合网关,并基于非阻塞异步I/O,实现了PC端和手机端的并发访问.各部分功能均通过实验进行了验证.

关键词：树莓派物联网网关电能监测

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电能能耗实时监测系统的设计与实现

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上海电力学院学报 2016年第2期32卷 203-209页

作者：翁同洋刘大明毕忠勤上海电力学院电子与信息工程学院上海200090 上海电力学院计算机科学与技术学院上海200090

随着智能电网的发展,用户侧对设备能耗的监测要求越来越高.为了能实时监测电能的使用情况,设计了一种电能能耗实时监测系统.结合无线传感器网络技术,在硬件上采用RN8209G计量芯片+Telos B节点,在软件上使用TinyOS操作系统nesC编程语言+C... 详细信息

随着智能电网的发展,用户侧对设备能耗的监测要求越来越高.为了能实时监测电能的使用情况,设计了一种电能能耗实时监测系统.结合无线传感器网络技术,在硬件上采用RN8209G计量芯片+Telos B节点,在软件上使用TinyOS操作系统nesC编程语言+C#终端显示.将节点实物设计成插座形式,完成了对用户侧电能的实时监测.

关键词：电能能耗实时监测无线传感器网络 TinyOS系统

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