15、专家系统CRIPS与依赖CORAS图:情境评估、决策支持与风险分析

专家系统CRIPS与依赖CORAS图:情境评估、决策支持与风险分析

在当今复杂的网络环境和安全风险背景下,有效的情境评估和决策支持至关重要。专家系统CRIPS在网络情境评估和决策支持方面发挥着关键作用,而依赖CORAS图则为安全风险分析提供了新的视角和方法。

专家系统CRIPS:情境评估与决策支持

在网络管理中,快速识别关键情况并做出及时决策是应对危机的关键。专家系统CRIPS旨在支持情境评估和决策制定,以预防危机的发生。

情境评估

在网络管理中,及时准确地评估当前情况对于预防危机至关重要。关键情况需要快速识别,并且要能立即判断是否需要进一步决策。当前情况评估的目标是通过正确评估当前情况来预防危机。决策制定者的首要任务是识别网络中的特殊情况是否为“关键情况”。关键情况通常具有以下特点:
- 控制中心屏幕上的消息和报告显示的信息与日常操作控制不同,这可能使控制中心人员难以正确评估这些异常消息。
- 消息和报告的数量超过正常情况,且在没有IT支持的情况下,很难及时解读如此大量的异常报告。

从IT支持的角度来看,情境评估应基于以下几点:
- 可以利用专家通过分析演习、业务游戏或实际情况(如过去的停电事件)获得的经验,生成一组预定义的关键情况。
- 可以分析网络的当前数据,以确定是否存在关键情况,例如利用CRIPS支持的上述经验。
- 需要有一个接口来保证待评估数据的时效性。

虽然有许多模拟系统支持决策制定者,但应将专家知识和实际情况分析的经验集成到IT支持中。

决策支持

CRIPS支持的决策制定目标是“战略决策制定”,即在关键情况

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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