一类复杂网络的弹性分析

现实复杂网络，如生态系统网络，其恢复能力与结构有关联，但关联性又很难被量化，因此系统的崩溃往往是不可预测的。本文基于节点最邻近信息，通过弹性函数将高维方程映射为一维方程来度量生态系统网络的弹性，并探索了一类具有普遍意义的生态网络。通过分析弹性函数的不动点，得到了对应系统的弹性区域，进而讨论了相同物种间的相互作用对互惠网络和竞争网络的影响。研究发现，网络最邻近平均值越大的系统所对应的弹性函数越稳定。该研究对于揭示生态系统稳定性具有一定的参考意义。     

智慧环境下的大学物理教学研究

随着智慧教室的普遍使用，多媒体技术与大学物理教学的有机融合已成为不可逆转的趋势。多媒体辅助大学物理教学，优化了教育教学资源，使教学环境更为网络化、智能化、直观化和生动化；课堂教学形式多样、生动高效，激发了学生的学习兴趣和积极性，突出了学生的主体地位，变革了学习方式；教师的教学思想得到更新和转化，同时由知识的灌输者转变为学生学习的引导者，促进了师生互动，有利于学生创新能力的培养。     

两类图的无符号拉普拉斯谱充分条件

该文研究了图的两种特殊性质,这两种特殊性质均具有稳定性.首先对原图进行了闭包运算并构造了原图的闭包,将原图是否具有某性质转化到了闭包补图中;其次对闭包补图的结构进行了合理的分类讨论;最后找到了在一定条件下当补图的无符号拉普拉斯谱半径不大于2k时,原图的独立数不超过k,或在一定条件下当补图的无符号拉普拉斯谱半径不大于n－2时,原图是哈密尔顿-连通的.     

基于小波特征匹配的短时人体行为识别

在人体行为识别研究中，特征选取是关键。为了获取充分且稳定的行为特征，往往对超过一个行为周期的长时行为数据进行处理，而小于一个行为周期的短时行为数据特征通常不稳定，难以做到准确稳定识别。提出一种基于小波变换和模板匹配相结合的短时人体行为识别方法。使用小波变换方法提取系数特征，将短时测试样本的特征与模板库中的特征进行匹配，根据相似性对行为动作做出分类识别。实验结果表明，此方法对于短时行为动作具有较为准确和稳定的识别性能，有助于实现对人体行为动作的实时识别。     

代数函数域上快捷恢复LRC码的构造

分布式存储系统已经发展到了较大规模,只有引入冗余和编码技术,才能保证系统的稳定性.目前最为先进的编码技术就是局部恢复码(LRC).将LRC码引入分布式存储系统中,就可以实现较低的恢复成本和较高的恢复效率.利用代数函数域上的三项式构造一类线性LRC码,这类LRC码的恢复过程只要经过一次减法运算.然后,在Her-mite函数域上,利用这种快捷恢复的方法,得出当q越大,相对距离越接近最优的LRC码的结论.     

无线传感器网络的HBase数据存储模型性能分析

基于HBase数据存储结构的特点,设计了一个有效的实时存储模型,实时的数据流在集群数据库中存储速度更快,满足了用户对数据存储性能的多种需求.使用可拓学原语整合存储在HBase数据库中的异构数据集,存储管理目录研究双层分布式存储架构,提高了存储和访问的效率.研究了在存储空间不够或者集群文本系统的存储空间太大的情况下,HBase数据库集群如何动态地更新或优化数据库空间.仿真结果表明,简单的动态更新HBase数据库集群有助于优化数据库空间使用.