基于网络结构的产业集群知识创新和扩散绩效

从网络角度研究包含二维知识的产业集群的知识创新和扩散过程,将集群内企业的知识增长分为自主创新和交易学习两种途径,并基于小世界网络模型对集群知识增长过程进行了建模,通过仿真,研究了网络拓扑结构、生产函数中的技术比例、知识交易机制、企业的自主创新能力和吸收能力等因素对集群知识创新和扩散绩效的影响,并提出了提升集群知识创新和扩散绩效的对策建议.     

Structural organization and scale-free properties in Chinese Phrase Networks

Monkey language models are defined for Chinese Phrase Networks, and scale-free features of Chinese Phrase Networks are uncovered. It is pointed out that the ratio of average degree to the total number of nodes (K/N) is close to a constant. Simulation for the evolution of phrase networks indicates that one of the important reasons for power law distributions is the word selection frequency,which, when tuned aptly, can make the monkey language present similar statistic traits as that of natural languages.Power law tails emerge at large k, and the exponent is about 6. Comparison between monkey model and natural language shows that humans are able to use Chinese words resourcesin more effective and compact ways to express their intentions. All the results demonstrate an important fact that the least effort principle is the basis of Chinese Phrase Networks.     

贝叶斯网络的建造及其在数据采掘中的应用

贝叶斯 (Bayesian)网络近年成为数据采掘引人注目的研究方向。通过剖析 Bayesian网络的结构和建造步骤 ,着重讨论用 Bayesian方法从先验信息和样本数据进行学习以确定网络的结构和概率分布的基本方法 ,分析 Bayesian网络学习的特点 ,探讨 Bayesian网络的适用性。与数据采掘的其它方法相比 ,Bayesian网络的优点是可以综合先验信息和样本信息 ,这在样本难得时特别有用 ;可以发现数据之间的因果关系 ,适合于处理不完整数据集 ,这是其它模型难以做到的。其缺点是计算开销较大 ;确定合理的先验密度比较困难 ;如何判定实际问题是否满足所要求的假设 ,没有现成的规则     

基于神经网络的智能多用户检测技术在CDMA中的应用

多用户检测技术是第 3代移动通信系统IMT 2 0 0 0中的一项关键技术。求解最优多用户检测器的目标函数的最小值问题可以转化为求解Hopfield神经网络的能量函数的最小值问题。对两种基于神经网络的智能多用户检测器进行性能分析和计算机仿真 ,通过与最佳多用户检测器和传统检测器的比较 ,证实了这两种神经网络检测器都能较好地实现多用户检测的功能 ,因此 ,神经网络多用户检测技术是一种切实可行的方案     

OpenSSL Engine安全平台下的Engine对象分析

OpenSSL Engine安全平台的主要目的是替换OpenSSL的底层加密机制．介绍了OpenSSL Engine安全平台的原理，分析OpenSSL Engine安全平台下Engine对象的关键技术，剖析了OpenSSL Engine安全平台的不足并提出了相应的解决方案，对Engine对象的开发有指导意义．     

利用定制接口的方法实现RIPv1和RIPv2的协同工作

介绍RIPv1和RIPv2协同工作的方法及CISCO RIP实现的相关知识，并通过实例说明了这种方法的应用在CISCO路由器上的具体实现。     

基于IREA的模糊神经网络及其在网络拥塞预测中的应用

将粗糙集从原始数据中提取数据的能力和模糊神经网络的推理能力有效地集成起来。使用增量式规则提取算法(IREA)从原始数据中抽取构建模糊神经网络(FNN)所需的规则集。与传统的模糊神经网络相比较,使用IREA算法构建的FNN具有较短的规则长度和更少的规则条数。网络拥塞仿真试验验证了本文所述方法的优越性。     

社会网络声望模型的分析与改进

在社会网络分析中，声望模型具有非常重要的地位，本文对目前普遍流行的声望模型进行了分析，不仅指出其本身存在理论缺陷，而且指出其普适性也不是很好。同时。本文利用最小成本原理，考虑了信息衰减、随机因素和多强度三方面因素，得到了新的声望模型，且对新声望模型和原声望模型就具体实例进行了比较，结论表明本文提出的模型决策意义明确、普适性好、可信性强。     

一种改进型无线传感器网络HCRL定位算法

节点定位是无线传感器网络应用的基础,是其关键技术之一.随着无线传感器网络应用的不断发展.改善定位算法成为最急迫和最具挑战性的工作.笔者详细地分析了HCRL定位算法的原理和过程,在继承了HCRL低系统通信开销优点的基础上,针对其在计算复杂度和定位精度方面的不足,应用四种改进策略,提出了一种改进算法IMP-HCRL.仿真实验表明:IMP-HCRL定位算法不仅保持了HCRL在节省系统通信量上的优势,同时提高了定位精度,降低了系统的计算复杂度.     

具混合时滞神经网络周期解的存在性和稳定性

避开拓扑度理论的方法,通过利用不等式技巧、矩阵理论和Banach空间的不动点理论,在去掉激活函数有界的条件下,获得周期解的存在性、唯一性和全局指数稳定性的充分条件.