3、构建清晰安全论证的新视角

构建清晰安全论证的新视角

在安全案例的构建与评估领域,当前存在一些常见问题,同时科学方法也为安全案例的审视带来了新的思路。接下来,我们将详细探讨这些内容。

安全案例论证结构的问题与解决方法

在现有的安全案例论证结构中,存在一个普遍的问题,即安全案例作者常常将两种不同类型的论证混淆在一起,这两种论证分别是直接的安全行为论证和间接的“提升信心”论证。这种做法带来了一系列不良后果。

后果 详情
关联薄弱 信心论证与直接的风险降低论证之间的关联性往往较弱。
结构混乱 最终的论证常常显得“冗长杂乱”,论证结构不明确,停止标准也不清晰。只要觉得某个观点或证据可能与系统安全有任何关联,就会不断添加,没有明确的边界。

为了解决这个问题,引入了有保证的安全论证这一机制。该机制将安全案例论证明确地分为两个部分:安全论证和配套的信心论证。
- 安全论证 :只能围绕风险降低的因果链展开论述,不允许包含一般性的“提升信心”论证。
- 信心论证 :相对于安全论证构建,并且根据安全论证的断言进行清晰的结构化组织。同样,信心论证也不能是毫无限制的,不允许包含与核心安全论证结构无法明确关联的一般性“提升信心”论证。

采用这种分离和明确构

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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