基于远洋渔船作业场景的机会网络移动模型

在分析现有移动模型性能的基础上,针对远洋渔船机会网络中节点运动作业时的特点,提出了一种符合远洋渔船移动特征的平滑转弯半马尔科夫移动模型(Smooth Turn Semi-Markov Smooth Mobility Model,简称STSMS模型).从节点运动方程和平均稳态速率两方面进行了理论分析,并对节点运动轨迹和平均稳态速率进行了仿真验证.仿真结果表明,构建的STSMS模型能较好地反映节点的运动特点,并具有速率不随时间延长发生衰减的特性,适用于远洋渔船机会网络的模拟仿真.     

静态全符号网络的社群结构

为解决传统社群结构理论难以分析集群行为中的个体与关系特征等问题,在原有社群结构理论的基础上提出全符号网络下的社群结构理论,从而反映出个体聚类的综合特征。首先,基于带有关系属性与节点属性的全符号网络,在综合考虑网络个体、关系与结构属性的基础上,定义出全符号网络社群结构的定义,即一个可以被分为不同子网络的结构,其中子网络内部节点属性大致相同,关系连接稠密,且大部分由正边相连,而子网络之间节点属性不同,关系连接稀疏,且由负边相连;其次,基于Newman提出的模块度指标,结合网络的节点、关系、结构这3层因素构建出全符号网络下的模块度指标,同时利用遗传策略对该的指标优化实现了全符号网络的社群结构探测。基于不同网络属性的实验发现,相比传统社群结构指标,新指标可以有效识别出这些属性的差异,解决了传统社群结构探测方法不能分辨网络节点属性与关系属性的问题,为个体聚类研究提供新的路径与方法。     

有向加权供应链网络演化模型

利用BBV加权网络的演化机制和BA模型的线性择优连接机制,新节点进入网络时的入边和出边服从二项分布,建立了子网络具有流量补偿的有向加权供应链网络模型。利用泊松过程理论分析了网络的出入强度分布,结果表明,有向加权供应链网络的稳态平均入强度分布和稳态平均出强度分布服从幂律指数在[1,3]之间的幂律分布。对有向加权供应链网络模型进行仿真研究,仿真结果与理论预测相一致,符合供应链网络的幂律特性。     

PVA改性半纤维素-g-AA/膨润土复合高吸水树脂合成研究

为使再生纤维和造纸行业生产过程中产生的带碱半纤维素废液得到有效利用,解决传统高吸水树脂成本高、耐盐性差、凝胶强度低等问题,以半纤维素、部分中和的丙烯酸、膨润土为原料,过硫酸铵-亚硫酸氢钠为氧化还原引发剂,N,N′-亚甲基双丙烯酰胺为交联剂,引入聚乙烯醇（PVA）,在微波辐射条件下合成了聚乙烯醇改性半纤维素-g-丙烯酸/膨润土半互穿网络高吸水树脂,采用FTIR,TG和SEM对产物结构和性能进行表征和测试,考察PVA的引入及其与黏土的协同作用对树脂网络结构和吸液、保水性能的影响。结果表明：在半纤维素-g-丙烯酸/膨润土基础上引入适量的PVA,可以成功制得聚乙烯醇改性半纤维素-g-丙烯酸/膨润土复合高吸水树脂;当PVA质量分数为3%时,树脂的吸水率和吸盐水率分别提高了40.6%和34.7%;改性后树脂的三维网络结构得到有效改善,表现出良好的吸液性能和保水性能。在纤维素综合利用中,利用半纤维素废碱液制备高吸水树脂,可以变废为宝,经济效益和社会效益明显。     

基于粒子群优化算法的井下目标定位方法

针对矿井结构复杂,井下未知节点定位存在信标节点布置冗余、定位精度低等问题,提出了一种基于粒子群优化算法的井下目标定位方法。根据矿井环境特点区块化布置信标节点,通过引入线性递减权重的粒子群算法对未知节点与信标节点的测量距离和估计距离的误差进行优化,降低定位误差。与四边测量法、加权最小二乘法和RSSI加权质心算法进行Matlab仿真对比实验。仿真结果显示:信标节点为5个,节点总数为15时,平均定位误差为0.877 m。高斯白噪声标准差取值范围从5递增到20,平均定位误差由1.21 m增长到4.65 m,增长幅度最小,抗噪性最好。信标节点密度由10%增加到40%,平均定位误差从2.82 m下降到0.76 m,定位精度明显好于其他三种算法,稳定性好于RSSI加权质心算法。定位精度更高,抗噪性更好,可靠稳定,在井下巷道环境中适应性更强。     

网络餐饮服务食品安全监管相关法规解读

经过十几年的发展,我国网络餐饮服务行业已颇有规模,高频市场需求已经形成。从我国网络餐饮服务食品安全相关法规——《网络食品安全违法行为查处办法》和《网络餐饮服务食品安全监督管理办法》入手,对网络餐饮服务第三方平台提供者、入网餐饮服务提供者、自建网站餐饮服务提供者、送餐人员和送餐过程等方面的要求进行深入阐述,以达到促进网络餐饮服务行为规范、保证公众饮食安全、引导网上订餐健康发展的目的。     

切换网络下加速分布式在线加权对偶平均算法

研究了切换网络下加速分布式在线加权对偶平均算法,提出了A-DOWDA算法。首先利用加权因子对对偶变量进行加权,其次在有向切换网络是周期强连通,且对应的邻接矩阵是随机的而非双随机的条件下,加速了算法的收敛速率,最后通过数值实验验证了算法的可行性。     

贝叶斯预测蜂群算法在无线传感器网络优化中的应用

针对无线传感器网络(WSN,wireless sensor network)节点分布不合理,存在较多的监测盲区等不足,提出了利用贝叶斯预测人工蜂群算法(BPABC,Bayesian predictive artificial bee colony algorithm)制定节点分布方案。BPABC算法借鉴贝叶斯预测算法的思想对蜂群算法中各蜜源存在最优解的概率进行预测,并以此为依据指导跟随蜂寻优工作。采用BPABC算法对WSN中的节点分布进行优化,与人工蜂群算法、全局人工蜂群算法制定的优化方案进行比较。结果表明,BPABC在平均覆盖率、最差覆盖率等方面均优于其他两种算法,并且BPABC算法在迭代收敛速度方面也有明显的优势。为了进一步验证改进算法的实用性,采用BPABC制定不同监测区域的WSN节点分布方案。WSN的覆盖率均在97%左右,并且标准差不超过0.005%。由此可见,基于BPABC的WSN节点分布优化方案具有较高的覆盖率、良好的适应性和稳定性。     

基于传输贡献矩阵的城市路网节点重要性评估方法

 在城市道路中,通常采用交叉口流量或道路连接数等单一指标确定路口重要性,很难保证突发事件下道路网络运行的可靠性。鉴于城市道路网络的无标度特性,以交通阻抗为权重,将城市道路网络抽象为加权网络,提出节点重要度传输贡献矩阵方法,评估道路交叉口重要性。该方法综合考虑交叉口所处路网位置、道路连接数及关联路段交通阻抗,采用节点效率值表示其位置信息,通过融合节点度值和交通阻抗值,构建交通信息传播过程中节点之间的重要度关联,以表示相邻路口间重要性依赖关系。以天津市区域路网为例计算各交叉口重要度,采取连续移除重要节点方式,模拟连锁故障过程,并将结果与节点收缩法进行对比。实证分析表明：在移除最重要的8个节点后,路网最大连通子图规模较节点收缩法降低9.10%,验证了该方法的有效性。     

基于神经网络的社交网络用户动机与行为关系研究

 以社交网络用户为研究对象,扩充了用户的“获利性”动机和“社交获利”行为,通过调研问卷,利用神经网络模型分析社交网络用户动机与行为的关系。结果表明,不同动机对不同行为的影响程度不同,动机对行为的整体贡献度呈现出有用性 > 自我呈现 > 娱乐性 > 易用性 > 获利性 > 从众性 > 社交性的趋势。建议管理人员持续完善网站的社交和娱乐功能,从用户心理出发构建品牌辨识度高、有特色的社交网络。