一种新的人工免疫网络动态聚类在MIS评价中的应用

从人工免疫网络原理出发,建立MIS分类模型与生物免疫系统的对应关系,提出了一种新的人工免疫网络动态聚类算法,并将算法应用到MIS评价中.实例分析表明,该算法能有效地从大量待评价的MIS指标属性数据中得到MIS分类,以及不同类型的数据特征.另外,该算法还为评价指标的隶属度函数制定提供了有力的理论依据.     

结合免疫聚类和免疫进化规划的RBF网络设计方法

提出了一种结合免疫聚类和免疫进化规划的径向基函数(RBF)网络设计方法.该方法采用人工免疫聚类机制根据输入数据集合自适应地确定RBF网络隐层中心的数量和初始位置,并通过提取RBF网络核函数宽度的先验知识作为疫苗构成免疫算子.该算子可以缩小进化算法搜索空间的范围,提高算法的收敛速度.仿真结果表明,采用本方法设计的RBF网络结构精简,具有较强的泛化能力.     

多元数据的多点表示模型

提出了多元数据的多点表示模型.该模型采用多个平面矢量来表示多元数据的各个属性变量.每个平面矢量用一个复变函数来描述,整个数据集表达为一个复变函数矩阵.该模型可以统一描述多种常用的图表示方法,如平行坐标、雷达图、星座图等.该表示模型的参数可以利用机器学习算法进行优化,从而有效地揭示,数据结构并进行可视化模式识别.     

人工免疫网络算法的改进及免疫优化应用

基于人工免疫网络算法(aiNet)模型,借鉴禁忌搜索算法(TS)的思想,提出一种禁忌搜索与人工免疫的混合算法,即人工免疫网络算法(TS-aiNet).在算法中引入禁忌表,禁忌那些在网络迭代中亲和度连续不再增加的细胞,并通过特赦准则赦免一些被禁忌的优良状态;增加1个记忆表,用于保存成熟的记忆细胞;重新定义高斯变异方式,以保证多样化的有效搜索.利用Markov链证明算法全局收敛性,通过对多个典型系统测试函数的仿真实验定量分析该算法的性能,并与经典克隆选择算法和opt-aiNet算法进行比较研究,分析特征参数对算法性能的影响.实验结果表明,该算法在多模态搜索空间中具有更强的全局收敛性、稳定性和寻找极值点能力,能够克服早熟现象,是一种有效的全局优化搜索方法.     

基于独特型网络动力学模型的人工免疫算法

针对传统人工免疫算法中相似度、浓度以及抗体现有评价方式存在的缺陷，采用独特型网络动力学模型，通过改进亲和力计算方法，使之综合表达函数值和抗体相似程度的信息，以抗体的浓度作为适应值，提出了一种基于独特型网络动力学模型的人工免疫算法．仿真结果表明，这种算法对多模态函数优化是有效的，其搜索效率及收敛速度均优于常见的人工免疫网络算法Opt—aiNet．     

基于层次聚类和人工免疫的无监督结构故障分类算法

目的利用层次聚类与人工免疫模式识别相结合的方法解决无监督结构健康监测中对结构故障识别和分类的问题.方法通过凝聚型层次聚类实现样本数据的分类,通过模仿生物免疫识别和学习机理来训练记忆细胞集合,进而实现对结构故障的识别与分类.结果在benchmark结构模型上的仿真实验测试结果表明在抗原样本数据中采用凝聚型层次聚类和方法能够成功地确定抗原样本数据的模式数目,继而采用人工免疫模式识别算法对实测数据进行模式识别与分类,分类成功率为81%.结论基于层次聚类和人工免疫的无监督结构故障检测与分类算法通过免疫学习和进化产生高质量的记忆细胞,从而有效地识别结构故障模式.     

基于自组织选取中心的广义RBF神经网络学习算法

根据RBF网络要学习的3个参数:基函数的中心、方差和权值,提出了广义RBF网络自组织选取中心的学习算法.该算法首先学习隐层基函数的中心与方差,然后学习输出层权值,仿真结果表明了该算法的有效性.     

RBF网络在电喷发动机故障诊断中的应用

阐述了神经网络的模型、算法和分类,利用电喷发动机实测数据作为学习样本,采用径向基函数神经网络建立发动机的故障诊断模型,通过该模型对电喷发动机的参数进行了辨识,表明RBF网络学习速度很快,适于在线实时监测与诊断.     

一种用于模式识别的动态RBF神经网络算法

对径向基函数（RBF）神经网络在数据分类中的应用进行了研究．提出一种应用于模式识别的动态RBF训练算法，该算法使用区域映射误差函数并结合资源分配网络（RAN）的“新性”（novelty）条件动态调整网络的隐层节点数，从而可以更加有效地进行模式识别．二分类样本和建筑材料CaO-Al2O3-SiO2系统仿真表明，该改进算法使误差下降更快，减少了训练次数，可以获得精简的网络结构，从而使网络具有较高的泛化能力．     

基于粒子滤波的分布式智能故障诊断系统研究

针对传统故障诊断系统硬件结构以及故障识别算法过于复杂的问题,提出并研究了一种基于粒子滤波的分布式智能故障诊断系统.该系统采用ZigBee无线传感网络实现系统分布式多变量参数的实时采集,基于粒子滤波算法在线处理各变量数据,并基于简易模式识别算法获得系统真实状态的准确估计,实现系统故障的智能诊断与故障预示.智能故障诊断系统由ZigBee无线传感数据采集网络、粒子滤波算法、系统状态模型和故障模式识别四部分构成.粒子滤波算法基于粒子序贯重要性重采样和蒙特卡洛方法对传感器采集数据滤波,抑制或消除干扰及显著性误差对系统状态估计的影响,可避免粒子退化.故障模式识别就是求取与粒子滤波输出的系统状态估计曲线残差之和最小的系统状态模型.智能故障诊断系统的实现和实例实验结果表明该系统能实现对象的远程监测、对象状态的精确估计、对象故障的准确诊断,拓宽了分布式传感网络的应用范围,并具有成本低、可靠性高、实时性好和易实现的优点.     

建立企业网应考虑的因素

基于对建立企业计算机网络系统的体系结构、布线、网络协议等因素的分析，讨论了建立管理企业计算机网络系统的方法与思路     

主动网络管理和控制模型的研究

提出了一种主动网络的层次化管理和控制模型，从主动节点和网管中心两个角度分别描述了模型层次功能和相互关系，并对整个系统的工作流程进行了描述，特别突出了安全网络控制这一突破传统网管功能的实现，说明了基于此模型的主动网络管理控制软件可以很好地满足主动网络管理和控制的需求。     

计算机网络信息资源的利用

简述了网络信息资源具有的特点,针对网络信息资源管理面临的问题,提出了网络信息资源的管理和利用方法。     

扬州市公共交通网络复杂性分析

城市公共交通系统可以抽象为由公交线路和停靠站点构成的网络,公交网络构成了一个典型的复杂网络。本文以扬州市的公共汽车交通系统中的停靠站点为研究对象,对其进行了复杂性分析,计算了网络的度分布、平均路径长度、聚集系数等指标。结果表明,扬州市公共交通网络的度分布符合幂律分布,并且具有较小的平均路径长度和较大的聚集系数。从而证实扬州市公交网络符合小世界特性和无标度特性。     

网站访问速度量化指示系统的设计

为了统一用户和网管人员对网络速度的评判标准 ,文章介绍并实现了一种通过测量网站访问速度来指示网络速度的方法 ,使用户可以具体地了解网络运行状态 ,为网络的规划建设提供了量化的依据     

浅谈校园网络的安全

介绍了搞好校园网络安全的主要措施,包括加强网络监控、注意密码的安全、及时修补漏洞、设置共享时一定要设定访问密码等。     

寄宿制学校接触网络的生成

根据寄宿制学校的实际情况,针对SIS与SIR2种疾病模型,比较在切换网络和随机网络中疾病的传播结果,从而得到网络对疾病的影响.通过随机模拟的方法证明了在人数不变、平均度也不变的情况下,切换网络可以减缓染病者的增长并且减少染病者的数量,而不同网络对最终规模的影响不大.但是,切换网络会使疾病的最终规模大面积扩散的时间延后.     

中波天线双工网络的设计关键

中波发射台受发射场地的限制,已考虑使用双工网络．本文详细介绍中波天线双工网络设计中的关键环节——阻塞网络的设计过程．     

校园网网络技术的选择

校园网络的建设好坏直接关系到将来校园网使用的效能和稳定性,因此,在构建校园网络之前,了解和规划将来构建校园网所涉及到的网络技术问题,如网络体系及通讯协议、主干网技术及网络设备、综合布线系统等,是建设好一个稳定的校园网的必要条件.     

基于NS的网络仿真

介绍网络仿真平台N S(N etw ork S im u lation)仿真原理、仿真方法和一般过程,结合基于M ob ileIP模型的无线网络与有线网络间的仿真实例,给出利用N S进行网络仿真的方法。仿真结果显示,通过N S能得到很好的网络性能仿真效果。