计算通信网络可靠性的分解技术

本文应用分离节点的概念将图分解成两个子图，使通信网络端对可靠性的成功函数简化为两个子网络的可靠性成功子函数，并且进一步导出由子网络不交化表示的原网络的不交化表达式，最后得到通信网络更简便更紧凑的端对可靠性表达式，此简化方法适用于任意系统可靠性的计算．     

The Application of Spanning Tree Algorithm in Arabic Language Rules for Contextual Analysis

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局域演化的加权网络模型

在BA模型的基础上研究了兼顾局域演化、增长，以及局域与局域外存在较弱连接等3方面因素的加权网络。在这个模型中，引入了参数a，P1，P2，P3，通过理论分析，导出了这个加权网络模型的节点的强度分布，发现它服从幂律指数为2～3的幂律分布。数值仿真验证了理论分析的正确性；并通过调节参数，分析了该模型的内在特征和结构。这个改进的模型具有更为广泛的实际背景。     

校园网终端网络节点自治性的探讨

讨论了校园网终端网络节点自治性的建设，给出了开通另一通信出口，电子邮局及实时在线通信等问题的设计与实现的方法，并指出终端网络节点信息化建设的优劣决定校园网的网络性能。     

模拟线性网络支路与节点故障诊断混合方法

本文所介绍的主要方法是综合支路故障诊断法和节点故障诊断法的优点来诊断模拟线性网络的故障，避免了广义逆矩阵带来的计算复杂性和需要找出有多少个故障才能计算的麻烦。利用矩阵的初等变换公式求出诊断支路的导纳矩阵，并与标准电路中的对应的元素相比较，初步找出可能为故障的支路，然后利用矩阵运算特殊性算出元件参考数，以进一步确定真正的故障支路     

超立方体结构并行处理系统的可靠性的计算机仿真

本文介绍立方体结构并行处理系统的原理及可靠性的计算机仿真并给出结果     

电荷守恒与磁链守恒定律的论证

本文对电荷守恒定律和磁链守恒定律从数学方面作了较深入的论证,并给出了其物理意义。     

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。     

基于可信度的节点选择算法

为了解决提高检测概率与减少网络开销间的矛盾,基于数据优化融合理论,提出了基于可信度的能量融合协同感知算法（EFCS算法）及节点选择算法。通过自适应迭代算法估计出各认知用户的感知可信度,并推导出了算法检测性能与协同用户数及感知可信度间的确定关系。算法能够在达到检测性能指标的前提下,尽可能多地删除冗余协同感知用户。仿真证明,节点选择算法在保证较高的检测概率的同时极大的节省了网络开销。