无线传感器网络节点命名算法的研究

针对无线传感器网络节点的命名问题,在分析出现同名现象的数学原理基础上,提出一种以概率理论为基础的命名算法.得出任意两个节点名字相同概率在极小的条件下,网络节点数和名字空间大小两者间的函数关系.并在此基础上,给出当两个无线传感器网络合并时,是否需要对新网络的节点进行重新命名的判别公式.算法的实现满足分布性和高效节能的要求.仿真试验表明,该算法是行之有效的.     

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。     

障碍物下辅助力导引IWD优化传感器部署策略

为进一步提升传感器节点部署算法性能,提出基于智能水滴优化(Intelligent water drop algorithm,IWD)辅助力导引的传感器节点部署算法.首先,对障碍物存在情况下的结构模型进行设计,给出该模型的路径损耗指数和通信半径的计算策略,同时对传感器节点IWD优化部署策略进行流程设计;其次,为增强传统IWD算法性能,采用辅助力导引方式对传统IWD进化泥土参数更新进行重新设计,增强泥土更新后水滴多样性保持效果,从而实现算法性能提升;最后,利用MATLAB制作了大小为60m×70m,规模为100组节点,包含障碍物4个的仿真算例,并选取标准IWD优化策略和差分进化算法作为对比算法,对所提算法在传感器节点部署上的覆盖率和效率优势进行验证.     

基于节点标号的Koch网络结构性质研究

针对正多边形Koch分形岛所映射成的Koch网络,根据节点接入网络的时间和位置信息给节点标号。在节点标号的基础上,研究网络的最短路由及计算最短路径长度;并分析网络的主要结构性质,如节点的度、度分布和累积度分布函数,以及网络的聚类系数、平均最短路径长度、度关联函数和介数中心性,得出结构性质的解析解。结果表明,所构建的Koch网络是无标度和小世界的;其聚类系数趋向于比较大的常数值;平均路径长度与网络节点数的对数呈正比关系,度相关函数、点介数和边介数都随节点度的变化而指数变化。     

微波接力组网的节点再优化研究

为进一步完善常规方法构建的微波接力网组网拓扑,提出了一种基于最优链路集的网络节点再优化方法。该方法综合考虑节点吸引系数、链路衰落概率、节点通信冗余等因素,借助网络拓扑优化的思想,采用遗传算法构造了微波接力网的最优链路集;以节点在该集合中的度为依据,通过对节点的合理排序,以部分用户节点代替非必要的干线节点,完善了组网拓扑。在修改链路和节点价值集后,该方法还可解决其他网络干线、中继节点的选择问题。     

基于图注意力网络的案件罪名预测方法:CP-GAT

案件罪名预测任务是基于文本数据去预测案件所属罪名.针对现有方法在相似罪名和长尾数据集上表现不佳的问题，提出了一种基于图注意力网络的案件罪名预测方法CP-GAT(charge prediction based on graph attention network).该方法首先使用司法文书数据集中的案例事件描述文本和案例对应的法条信息建立异质图结构数据，构建后的异质图包含两种类型的节点(词节点、案例节点)，两种类型的边(词节点与词节点相连的边，词节点与案例节点相连的边).在基于法律文本构建后的异质图上使用图注意力网络进行图特征提取，最后将得到的特征向量输入到罪名预测的分类器中，得到案例所属的罪名.在CAIL2018法律数据集上的实验结果表明，基于图注意力网络的罪名预测方法优于对比实验使用的方法，准确率和宏观F1值分别达到了95.2%和66.1，验证了提出的方法有利于提升案件罪名预测任务的性能.     

基于红外光的语音传输及中继系统设计

设计的红外通信及中继装置是以红外光为传输媒质,运用数字锁相环集成电路,实现红外语音的直接通信和经过多个中继节点的间接远距离通信。该装置由红外发射、接收以及中继部分组成,能够实现远距离的多方向、多节点语音传输,并且具有较高的传输速度、干扰小、系统稳定可靠、成本低廉、制作简单和传输距离可根据需要、利用多个中继节点延长的特点,在实际中有着很好的应用前景。     

凝聚度——描述与测度社会生态系统抗干扰能力的一种新特性

研究一个网络系统抵抗干扰的能力,系统科学里有＂鲁棒性＂的概念,社会—生态系统里用＂脆弱性＂、＂恢复性＂和＂适应性＂等概念.这些已有的概念是否已经全面地描述了系统抵抗干扰的能力呢？在综合灾害风险管理的实践中,整个社会凝心聚力,行动协调一致,往往发挥着至关重要的决定性作用.然而,现有学术研究中所用到的各种系统属性,都不能很好表述一个系统凝心聚力的能力或水平.鉴于此,本文提出一种全新的网络系统属性：网络凝聚度（consilience degree）,专门用以度量一个如社会—生态系统一样行为的网络系统凝心聚力,行动协调一致,以抵抗干扰的能力.网络凝聚度实际上是一种更具普遍意义的＂联结度＂.它可以象联结度一样,派生发展出一系列的系统新属性和网络新模型,从而形成一个研究复杂系统的新的理论体系.本文将重点阐述这个体系的雏型.理论分析和仿真研究都证明：本文所提出的网络凝聚度是现有各种系统属性所无法涵盖或替代的,是研究现实复杂系统所必需的新理论工具.     

基于复杂网络理论的水网节点重要性评价研究

复杂水网节点的重要性排序在工程应用中有重要实践意义,对于水网调度、安全管理有重要借鉴意义.为此,本文在复杂网络理论基础上,以山西大水网节点重要性排序问题为背景,对水网节点重要性评价进行研究.首先从整体角度出发,不考虑水网方向和干支斗毛级别差异,基于水网全局网络拓扑结构,从局部属性、全局属性、传播属性和网络位置四个方面定义了节点重要性评价指标.其次,分别根据这四个指标,对水网节点重要性进行排序分析,结合分析结果对网络位置指标进行了改进.然后,由于单指标评价结果不够全面且适用范围具有很大的局限性,给出了基于TOPSIS的多属性决策方法来综合评价节点的重要性.最后,考虑水网方向和级别差异,提出对水网进行干支斗毛级别划分,基于Page Rank算法对同一级别的有向赋权水网节点重要性评价进行研究.