作為國家關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成成分,工業(yè)控制系統(tǒng)（Industry Control System,ICS）對(duì)工業(yè)生產(chǎn)而言至關(guān)重要,電力生產(chǎn)和分配、供水和處理等等都依靠工業(yè)控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化控制。工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)是整個(gè)工控系統(tǒng)最關(guān)鍵的部分,它決定了整個(gè)工業(yè)控制系統(tǒng)信息是否能夠正常穩(wěn)定地傳輸和運(yùn)行。隨著工業(yè)化與信息化進(jìn)程的不斷交叉融合,工業(yè)控制系統(tǒng)開始逐漸采用通用的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和通用的軟硬件,由此一來,ICS封閉性被打破。如果工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)流量長時(shí)間出現(xiàn)異常,不僅影響工業(yè)現(xiàn)場對(duì)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)性、確定性,而且可能造成嚴(yán)重的安全事故。從可靠性角度來講,通過預(yù)測把握網(wǎng)絡(luò)流量變化趨勢,是工控系統(tǒng)可靠性的基本需求之一;從安全角度來講,流量預(yù)測模型可與工業(yè)控制系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)異常檢測系統(tǒng)相結(jié)合,從而提高避免惡意攻擊的可能性;從確定性角度來講,在某些特定的安全控制系統(tǒng)中（如核電廠安全級(jí)儀控系統(tǒng)）,相關(guān)安全控制行為需要保障確定性需求,在系統(tǒng)安全狀況極端惡化時(shí)必須在確定時(shí)間內(nèi)完成保護(hù)動(dòng)作,因此對(duì)網(wǎng)絡(luò)通信的確定性有較高的要求。本論文源于國內(nèi)某設(shè)計(jì)院提出的從理論建模、仿真等方面對(duì)某型安全級(jí)數(shù)字化儀控系統(tǒng)（Digital Contro... 

【文章來源】：南華大學(xué)湖南省

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

人腦神經(jīng)元抽象結(jié)構(gòu)

南華大學(xué)碩士學(xué)位論文10圖2.4是由輸入層、隱藏層以及輸出層構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中輸入層有三個(gè)輸入特征1、2和3，它包含了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入；隱藏層有四個(gè)結(jié)點(diǎn)（神經(jīng)元），它負(fù)責(zé)對(duì)輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和優(yōu)化，由于無法在訓(xùn)練集中看到他們，故被稱為隱藏層；輸出層只有一個(gè)結(jié)點(diǎn)，它負(fù)責(zé)產(chǎn)生預(yù)測值。圖2.4簡單人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.2.2循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），是一種將前一時(shí)刻隱藏層的輸出作為當(dāng)前時(shí)刻隱藏層的輸入的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，上一層和下一層之間是全連接的，每一層內(nèi)各節(jié)之間是無連接的。而RNN能將隱藏層輸入和輸出在時(shí)間維度上關(guān)聯(lián)起來，能記住時(shí)間序列相關(guān)的一些信息。普通RNN的抽象結(jié)構(gòu)如圖2.5所示，其中x表示輸入層的輸入向量值，s表示隱藏層的向量值（這里隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)與向量s的維度相同），U代表輸入層和隱藏層之間的權(quán)重矩陣，o是輸出層的向量值，V是隱藏層和輸出層之間的權(quán)重矩陣，而W則為隱藏層上一時(shí)刻的值作為當(dāng)前時(shí)刻輸入的權(quán)重矩陣。圖2.5RNN抽象結(jié)構(gòu)將圖2.5展開如圖2.6所示：

RNN 抽象結(jié)構(gòu)


本文編號(hào)：3111308