Численное решение задачи фильтрации оценок информационного воздействия на электорат

The formulation and numerical scheme for solving the problem of filtering estimates of the informational impact of mass media on the electorate, allowing with a high degree of accuracy at a given observation interval to estimate the number of individuals in society who prefer a certain political subject (opinion), are proposed in the article. A mathematical model for assessing the information impact on the electorate during election campaigns, which boils down to solving a stochastic differential equation – the equation of state, forms the basis of the formulation of the problem. When compiling a model for filtering information impact estimates, it is proposed to reduce the study of the equation of state to a numerical solution of the Duncan–Mortensen–Zakai equation by introducing an additional observation equation, which is obtained from the equation of state when evaluating its stochastic components (observed agitation intensities) by methods of polyspectral analysis. In the projection formulation of the Galerkin method, when reducing to a system of linear differential equations and obtaining its solution in a recursive estimation scheme when sampling the analysis interval into subintervals and using the matrix exponential method, the Duncan–Mortensen–Zakai equation is solved. For a visual comparison of the effectiveness of the generated numerical solution to the problem of filtering information impact assessments, calculations were carried out on test examples.В статье предложены постановка и численная схема решения задачи фильтрации оценок информационного воздействия средств масс-медиа на электорат, позволяющие с высокой степенью точности на заданном интервале наблюдения определить число индивидов в обществе, отдающих предпочтение определенному политическому субъекту (мнению). Основу постановки задачи составляет математическая модель оценки информационного воздействия на электорат при проведении выборных кампаний, которая сводится к решению стохастического дифференциального уравнения – уравнения состояния. Его исследование при составлении модели фильтрации оценок информационного воздействия предложено свести к численному решению уравнения Дункана–Мортенсена–Закаи при введении дополнительного уравнения наблюдения, которое получается из уравнения состояния при оценке его стохастических компонент (наблюдаемые интенсивности агитации от разнородных средств масс-медиа) методами полиспектрального анализа. Решение уравнения Дункана–Мортенсена–Закаи выполнено в проекционной постановке метода Галёркина при сведении к системе линейных дифференциальных уравнений и получении ее решения при дискретизации интервала анализа на подинтервалы и использования метода матричной экспоненты. Для уточнения особенностей алгоритмической реализации составленной численной схемы сформирована рекурсивная процедура численной фильтрации оценок информационного воздействия, представленная в виде псевдокода. Для наглядного сравнения результативности сформированного численного решения задачи нелинейной фильтрации оценок информационного воздействия средств масс-медиа на электорат проведены расчеты на тестовых выборках большого объема для различных значений количества политических субъектов (мнений) и числа подгрупп, на которые разделяется разнородный социум (электорат). Под результативностью решения понимается апостериорно вычисленная зависимость вероятности принятия ошибочного решения о победе политического субъекта-лидера от дисперсионных параметров нестационарных негауссовских шумов наблюдаемых интенсивностей агитации. Зависимости результативности предложенного решения сравнены с результатами непосредственного численного решения систем уравнений состояния и наблюдения

Численное решение задачи фильтрации оценок информационного воздействия на электорат

В статье предложены постановка и численная схема решения задачи фильтрации оценок информационного воздействия средств масс-медиа на электорат, позволяющие с высокой степенью точности на заданном интервале наблюдения определить число индивидов в обществе, отдающих предпочтение определенному политическому субъекту (мнению). Основу постановки задачи составляет математическая модель оценки информационного воздействия на электорат при проведении выборных кампаний, которая сводится к решению стохастического дифференциального уравнения – уравнения состояния. Его исследование при составлении модели фильтрации оценок информационного воздействия предложено свести к численному решению уравнения Дункана–Мортенсена–Закаи при введении дополнительного уравнения наблюдения, которое получается из уравнения состояния при оценке его стохастических компонент (наблюдаемые интенсивности агитации от разнородных средств масс-медиа) методами полиспектрального анализа. Решение уравнения Дункана–Мортенсена–Закаи выполнено в проекционной постановке метода Галёркина при сведении к системе линейных дифференциальных уравнений и получении ее решения при дискретизации интервала анализа на подинтервалы и использования метода матричной экспоненты. Для уточнения особенностей алгоритмической реализации составленной численной схемы сформирована рекурсивная процедура численной фильтрации оценок информационного воздействия, представленная в виде псевдокода. Для наглядного сравнения результативности сформированного численного решения задачи нелинейной фильтрации оценок информационного воздействия средств масс-медиа на электорат проведены расчеты на тестовых выборках большого объема для различных значений количества политических субъектов (мнений) и числа подгрупп, на которые разделяется разнородный социум (электорат). Под результативностью решения понимается апостериорно вычисленная зависимость вероятности принятия ошибочного решения о победе политического субъекта-лидера от дисперсионных параметров нестационарных негауссовских шумов наблюдаемых интенсивностей агитации. Зависимости результативности предложенного решения сравнены с результатами непосредственного численного решения систем уравнений состояния и наблюдения

Detection of Nonlinear Behavior in Voltage Source Converter Control in Wind Farms Based on Higher-Order Spectral Analysis

In recent years, the sub-synchronous oscillation (SSO) accidents caused by wind power have received extensive attention. A method is needed to distinguish if nonlinear behavior exists in the recorded equal-amplitude accident waveforms, so that different methods can be adopted to analyze the mechanism of the oscillation. The theory of higher-order statistics (HOS) has become a powerful tool for detection of nonlinear behavior (DNB) in production quality control since 1960s. However, HOS analysis has been applied in mechanical condition monitoring and fault diagnosis, even after being introduced into the power system and wind farms. This paper focuses on the voltage source converter (VSC) control systems in wind farms and tries to detect the nonlinear behavior caused by the bilateral or unilateral saturation hard limits based on HOS analysis. First, the traditional describing function is extended to obtain more frequency domain information, and hereby the harmonic characteristics of bilateral and the unilateral saturation hard limit are studied. Then the bispectrum and trispectrum are introduced as HOS, which are extended into bicoherence and tricoherence spectrums to eliminate the effects from linear parts in the VSC control system. The effectiveness of DNB and classification based on HOS is strictly proved and its detailed calculation and estimation process is illustrated. Finally, the proposed method is demonstrated and further discussed through simulation results

Constructive Incremental Learning for Fault Diagnosis of Rolling Bearings with Ensemble Domain Adaptation

Given the prevalence of rolling bearing fault diagnosis as a practical issue across various working conditions, the limited availability of samples compounds the challenge. Additionally, the complexity of the external environment and the structure of rolling bearings often manifests faults characterized by randomness and fuzziness, hindering the effective extraction of fault characteristics and restricting the accuracy of fault diagnosis. To overcome these problems, this paper presents a novel approach termed constructive Incremental learning-based ensemble domain adaptation (CIL-EDA) approach. Specifically, it is implemented on stochastic configuration networks (SCN) to constructively improve its adaptive performance in multi-domains. Concretely, a cloud feature extraction method is employed in conjunction with wavelet packet decomposition (WPD) to capture the uncertainty of fault information from multiple resolution aspects. Subsequently, constructive Incremental learning-based domain adaptation (CIL-DA) is firstly developed to enhance the cross-domain learning capability of each hidden node through domain matching and construct a robust fault classifier by leveraging limited labeled data from both target and source domains. Finally, fault diagnosis results are obtained by a majority voting of CIL-EDA which integrates CIL-DA and parallel ensemble learning. Experimental results demonstrate that our CIL-DA outperforms several domain adaptation methods and CIL-EDA consistently outperforms state-of-art fault diagnosis methods in few-shot scenarios