一种基于地理位置预测的高性能路由算法

提出了基于ARIMA预测模型的高效路由算法.该算法中节点通过前向与反向成功转发率、数据传输速率等计算链路的丢包率和期望传输次数来获取干扰感知期望传输时间(i ETT),代替DSR路由算法中的最短跳数判据.并引入ARIMA模型来预测节点下一时刻的运动位置,防止链路频繁断裂造成的网络丢包,并在链路失效之前预先选择最稳定的路径进行数据传输.仿真结果表明,所提路由算法相比DSR判据吞吐量提高6%~9%,平均端到端时延降低2%~6%,提高了网络整体性能.     

基于蒙特卡洛法的铣削让刀误差概率分布预测

基于斜角切削理论,建立铣削力计算模型,求解得到铣削力.构建薄板受力变形的挠度函数,结合刀具的受力变形求解刀具-工件耦合变形的铣削让刀误差.采用神经网络拟合方法,求出输入铣削参数与输出最大让刀误差的函数关系.考虑刀具参数、材料参数、工件参数以及加工工况等随机参数对金属切削的影响,利用蒙特卡洛方法,对输入参数进行抽样,将参数样本代入神经网络拟合的函数模型中,获得铣削让刀误差样本,并分析其概率特性,从而提出一种铣削让刀误差的概率分布预测方法,较确定性计算铣削让刀误差的方法更加符合实际.     

基于多Agent系统的动态网络系统拓扑结构故障诊断方法

动态网络系统拓扑结构异常与故障呈对应关系,在拓扑结构不确定时,通过自组织算法能准确地实现动态网络拓扑结构的识别,是实现故障诊断的一种有效途径.提出了一种基于多Agent系统原理的动态网络系统拓扑结构识别方法,建立了故障诊断系统结构模型,提出了一种具有容错协调机制的邻居Agent搜索算法.以16节点动态网络系统为对象进行了仿真分析.结果证明,该方法能够有效地识别动态网络系统拓扑结构.     

一种基于鲁棒残差生成器的故障估计方法

针对具有加性执行器或元部件故障的线性系统,在独立故障的个数大于独立测量个数的情况下,提出了一种基于鲁棒残差生成器的故障估计方法.该故障估计方法是基于鲁棒残差生成器实现的,不需要额外设计动态的故障估计器.故障估计的实现需要:设计编码集;基于编码集设计鲁棒残差生成器;利用编码集和鲁棒残差生成器的输出实现故障分离和故障的渐近估计.给出了本方法的适用的充分条件,并证明了故障估计误差的渐近收敛性.最后,针对具有加性执行器故障的线性系统,基于几何方法设计鲁棒残差生成器,并进行了故障检测、故障分离和故障估计的仿真.仿真结果验证了本故障估计方法的有效性.     

基于多源多层次信息融合的网络安全态势感知方法

针对网络安全态势感知范围局限、信息来源单一及准确性偏差较大的问题,提出了一个全方位整体上感知网络安全态势框架.充分考虑多信息源和多层次信息融合,从3个维度上动态生成网络当前安全状况,准确地反映网络当前安全态势,易于逆向查找异常组件.提出"3σ法则"离散化连续型随机变量方法,对建立适合处理非确定性信息融合的贝叶斯网模型有重要的理论与实践指导意义.最后,利用网络实例数据,对该模型和算法进行了验证,结果表明了该方法的正确性.     

A routing algorithm for industrial wireless network based on ISA100.11a

ISA100.11 a industrial wireless network standard is based on a deterministic scheduling mechanism.For the timeslot delay caused by deterministic scheduling,a routing algorithm is presented for industrial environments.According to timeslot,superframe,links,channel and data retransmission of deterministic scheduling mechanisms that affect the design of the routing algorithm,the algorithm selects the link quality,timeslot delay and retransmission delay as the routing criteria and finds the optimum communication path by k shortest paths algorithm.Theoretical analysis and experimental verification show that the optimal paths selected by the algorithm not only have high link quality and low retransmission delay,but also meet the requirements of the deterministic scheduling.The algorithm can effectively solve the problem of packet loss and transmission delay during data transmission,and provide a valuable solution for efficient data transmission based on determinacy.     

基于改进量子粒子群算法的无分流换热网络综合

用数学规划法求解换热网络优化问题,当换热网络模型考虑所有分流情况时,会包含大量的连续和离散优化变量,因此对大规模换热网络的优化求解非常困难。相比有分流模型,无分流的网络模型结构简单,变量少,求解难度低。本文以分级超结构模型为基础,建立了无分流换热网络模型,以年综合费用为优化目标,提出用单层改进量子粒子群算法综合无分流换热网络,即在生成无分流换热网络结构变量的同时,生成换热负荷变量。相比有分流同步综合模型,不考虑分流的同步综合模型的复杂度和求解时间显著降低。采用两个典型算例对该方法的有效性进行了验证。     

有限实名网络中的个人信息安全风险

有限实名网络作为一种普遍存在的网络环境类型,个人信息不断累积其中,随之而来的是不断凸显的个人信息安全风险.对有限实名网络环境中关键的个人信息风险因素进行识别,同时结合2011—2014年典型的个人信息风险事件进行实证分析,从多个维度对具体的风险因素及其风险程度进行研究.研究结果表明,技术风险、管理风险、法律风险、信用风险是个人信息安全风险的重要来源,且在重要性上存在显著差异.针对各风险因素的风险程度在风险案例、民众观念2个方面存在的差异进行分析,并提出相应的建议.     

基于应变模态小波神经网络的结构损伤识别方法

以框架结构为研究对象,利用小波分析和神经网络理论,结合二者的优点,运用小波分析来确定框架结构的损伤位置,运用神经网络算法来识别损伤程度,给出了基于应变模态参数识别框架结构损伤的原理,建立了一种识别结构损伤的小波神经网络方法.通过建立基于振型模态和应变模态的损伤识别方法,分别对9种不同工况下框架的裂缝位置进行识别,并对比了这2种模态下损伤位置的识别效果.然后,分别对框架的振型模态和应变模态进行连续小波变换,获得2种模态参数下的小波系数模极大值.利用神经网络去模拟小波系数模极大值与损伤程度之间的非线性关系来识别结构的损伤程度,并对比了这2种模态下损伤程度的识别效果.数值分析结果表明,小波神经网络可以有效地识别出结构的损伤位置和损伤程度,基于应变模态的损伤识别方法具有更好的准确性.     

基于多目标优化函数的无线传感器网络负载均衡路由协议

针对目前无线传感器网络路由协议在延长网络生存期和提高网络整体性能等方面存在的缺陷,以平衡网络中节点能量消耗、延长网络生存期为优化目标,提出了一种基于多目标优化函数路由协议. 该协议将节点可用能量、路由跳数和节点之间物理距离等参数引入到路由选择函数中,以实现最优路径的建立和对无线传感器网络性能的综合优化. NS2仿真结果表明,与传统的定向扩散协议相比,数据发送成功率提高了15. 3%,网络能量利用率提升了9. 7%,网络生存期延长约12%,在无线传感器网络中具有显著的优越性.