基于虚拟势场和学习自动机的有向传感网覆盖控制

针对目前有向传感网中覆盖增强和冗余节点体眠调度算法存在的问题,提出虚拟势场结合学习自动机的覆盖控制算法.引入基于质心距离和重复感知率的虚拟力改进模型,综合考虑虚拟向心力和切向力对感知角度调整的影响,建立微观虚拟力与转动角度的关系模型,并根据网络整体覆盖率增长率对节点调整幅度进行宏观控制,合理调整节点感知方向.在此基础上,根据节点重复感知率和能量因素建立学习自动机与环境信息的交互机制,学习最优的冗余节点休眠调度策略.仿真实验结果表明,该算法能够显著增强网络覆盖,并有效地控制网络覆盖冗余.     

随机带宽分配对复杂网络传输性能的影响分析

研究了连接边带宽资源有限时,随机带宽分配对复杂网络传输的影响。通过设计两类异质化随机带宽分配方案及在HK-BA无标度网络中的仿真试验,发现完全随机地分配网络连接边带宽对网络负载的影响带有不确定性;同时,G-L路由策略相对于最短路由策略在保持带宽随机性分配对网络最大负载影响方面具有较好的鲁棒性;在对分类随机带宽分配方案的研究中,发现在介数存在异质性分布的复杂网络中,为权值由高到低的边集分派相应由高到低的带宽集,有利于提升网络负载性能。     

基于Durer五边形的复杂网络特性研究

分析了Durer五边形的复杂网络性质,采用添加中心结点的方法构造出了一种新颖的基于Durer五边形且同时具有分形特征和小世界特性的确定性复杂网络,研究了其平均度、聚集系数、平均路径长度以及分形等网络特性,结果表明:文中所构造的网络具有小世界特性和分形特征.     

Software Maintainability Prediction with UML Class Diagram

Software system can be classified into many function modules from the perspective of user. Unified modeling language( UML) class diagram of each function module was extracted,and design characteristic metrics which influenced software maintainability were selected based on UML class diagram.Choosing metrics of UML class diagram as predictors,and mean maintenance time of function module was regarded as software maintainability parameter. Software maintainability models were built by using back propagation( BP) neural network and radial basis function( RBF) neural network, respectively and were simulated by MATLAB. In order to evaluate the performance of models,the training results were analyzed and compared with leaveone-out cross-validation and model performance evaluation criterion. The result indicated that RBF arithmetic was superior to BP arithmetic in predicting software maintainability.     

基于无线传感的逆变器监控设计

提出一种基于CC2430的ZigBee无线网络通讯技术,采用模块化设计方法,完成了无线传感的微逆变器监控系统,通过DSP(TMS320LF2407)数字信号控制器,实现稳定的SPWM波形输出.给出了功率开关器件具体的驱动电路设计以及无线网络通信的系统软件流程图.     

基于简化型Z源逆变器的优化调制策略研究

在对简化型Z源逆变器进行理论研究的基础上,参考传统单相SPWM调制策略,应用Z源逆变器简单升压控制原理,研究了优化型SPWM调制方法,并通过MATLAB仿真软件验证了优化型调制策略的有效性.     

基于节点休眠机制的无线传感器网络覆盖控制算法

为了减少传感器节点的能耗,延长无线传感器网络的生命周期,提出了一种基于节点休眠机制的覆盖控制算法.其基本思想是:网络中所有传感器节点根据邻节点的个数、与邻节点之间的距离来决定是否进入休眠状态,以此来控制每一轮中活跃节点的个数,减少网络的能耗.实验仿真结果表明,在保证网络的覆盖情况下,该算法能够减少活跃节点数,降低网络覆盖冗余度.     

基于RS-BPNN理论的边坡稳定性预测及应用

从文献资料中收集并整理了45组各类危险边坡数据实例,结合粗糙集理论的数据挖掘功能和BP神经网络理论的非线性映射功能,建立了基于粗糙集-BP神经网络(RS-BPNN)理论的边坡稳定性预测模型.利用粗糙集对离散化后的数据进行了属性约简,利用神经网络对约简前后的数据进行了网络训练和仿真,并对其中五组边坡的安全系数和稳定状态进行了预测.结果表明,未经约简的BP网络安全系数预测的平均误差率为14.51%,约简后的RS-BP网络预测的平均误差率为7.24%,且经过粗糙集约简后边坡的预测状态与边坡的实际状态更加吻合.     

基于乘客个体属性的地铁客流分配算法及实证研究

针对城市地铁网络,考虑了不同类型乘客在路径选择中对换乘费用的不同敏感程度,提出了基于乘客类别的广义路径费用模型,根据logit随机配流构造了考虑乘客分类的城市地铁网络客流分配模型,并提出了相应的计算方法.采用北京地铁网络为实证研究对象,根据SP调查数据,将乘客进行类别划分并对不同类型乘客进行了相应的参数估计,基于地铁实际数据分别采用不同配流方法进行了验算,并与实测数据进行了对比分析.结果表明,相对于不考虑乘客类型的地铁客流分配方法,基于乘客属性的地铁客流分配算法的计算结果更接近实际.     

反射损耗最大化的EMI滤波器端口阻抗失配网络设计

针对电磁干扰(EMI)滤波器在噪声源、负载阻抗失配情况下的工作性能受较大影响的问题,提出了一种带有阻抗失配网络的EMI滤波器设计方法,利用合适的阻抗网络来减弱或消除不利影响.通过选取合适的失配网络参数使得噪声源与滤波器的输入阻抗和负载阻抗与滤波器的输出阻抗均满足一定的比例关系,且利用不同阻抗比例关系产生不同的反射损耗这一特性对滤波器端口阻抗失配网络进行设计,使得滤波器在原有插入损耗的基础上增加其反射损耗,达到改善滤波器工作性能的目的.