基于业务流程的装备保障信息流模型研究

通过对装备保障信息流与业务流程关系的分析,以现行装备保障体制为背景,提出了装备保障信息流模型的概念,分析了装备保障信息流模型相对于实体业务流程的特点,然后围绕装备保障关键业务流程从流程的观点建立了装备保障信息流基础模型,最后围绕装备保障决策指挥过程从决策支持的角度对模型进行了优化重构。     

基于多重分形模型的非高斯信号建模

在小波域中，研究了基于β分布、点集分布和β分布与点集分布的混合多重分形模型（β－MWM．pm-PWM和β－pmMWM）；运用相关性检测和多重分形奇异谱检验方法分析了这3种模型对实际的水声非高斯信号的逼近性能。探讨了非高斯信号的多重分形分布特性，将研究结果应用于水声噪声的分析中，发现其多重分形分 布与环境有密切的关系；应用于水声噪声的识别研究中，取得了较好的实验结果。     

考虑连边保护的自适应网络病毒传播模型

考虑健康个体以保证自身安全为前提寻找新的邻居时采取保护措施,在确保邻居处于健康状态之后撤销连边保护措施,文中使用平均场方程建立了一种新的自适应网络病毒传播模型.模型能够预测系统的稳态感染水平,并用蒙特卡洛方法分析验证.研究表明,病毒门限只受到部分参数的影响,连边保护机制和边重连机制分别在两个参数区域内承担主要的抗病毒作用.此外,连边保护机制能够极大地增加社团强度.     

自适应随机网络中囚徒模型的合作行为研究

本文依据囚徒困境模型,研究了在网络结构自适应过程中合作行为的演化特征。个体依据一定的概率c从次近邻随机添加新的博弈伙伴,或者以1-c的概率断掉一个欺骗的近邻。结果发现,随着加边速度c的增大,合作比例逐渐上升,达到一个最佳的峰值后。加边速度c再增大时,合作者合作比例开始下降。当c达到某一值后,系统合作者比例又重新开始上升。我们通过研究合作效应的空间形貌,对这些不同的合作演化行为进行了初步分析。     

多密级子网的网络安全信息流模型

基于一个拥有多个子网且它们的密级不同的网络，该网络的信息是从低密级子网流向高密级子网，通过引入将子网密级、客体密级和客体的完整性等级相结合的三维安全函数新概念，通过扩充客体和主体，构造出了一个新的安全信息流模型，该模型能较好地反映网络的安全要求。     

一类自适应网络上的传染病模型研究

利用多项分布下的三元组逼近公式,对自适应网络中的SIS矩封闭传染病模型进行封闭,研究多项分布下自适应行为对传染病传播的影响,通过定性与稳定性理论,得到了模型的基本再生数R0,分析了平衡点的稳定性.得到断边重连自适应行为对传染病传播具有多重作用:当相对传染率足够小时,模型发生标准的前向分支,R0<1时疾病趋于灭绝;反之,从数学理论上严格证明了重连可导致后向分支和鞍结点分支等复杂动力学行为的发生,因此R0<1不足以控制传染病的传播。     

基于特征模型和模糊动态特征模型自适应控制方法的网络控制系统

针对网络控制系统模型参数选取困难的问题,利用特征模型和动态特征模型的自适应控制方法在实际工程中建模简单、控制精度较高的特点,以直流电机的网络控制系统为例,研究了具有时延和数据丢包网络情况下的网络控制系统,提出了基于特征模型的自适应控制方法和基于模糊动态特征模型的自适应控制方法.仿真结果表明:丢包率对特征模型控制器系统的影响较大,而网络延时对模糊动态特征模型控制器系统影响较大.所提两种方法均可有效保证网络控制系统的控制性能.     

网络旅游信息流对国内旅游流影响的空间效应——基于中国省域空间面板计量模型的研究

借助空间自相关检验、空间面板计量模型等方法,实证研究中国大陆31省域2012—2017年网络旅游信息流对国内旅游流影响的空间效应.结果表明,网络旅游信息流和国内旅游流增长存在显著的空间集聚特性,普通面板模型因未考虑空间效应而高估网络旅游信息流对国内旅游流的影响;网络旅游信息流对国内旅游流影响的直接和溢出效应显著为正,即网络旅游信息流不仅对本地旅游流有正向影响,还会通过空间效应促进邻近地区旅游流增长;在网络旅游信息流空间交互作用下,区域经济规模、旅游资源、交通条件及信息化水平等因素对国内旅游流存在不同的空间影响.最后就利用网络旅游信息促进区域间旅游业协调可持续发展提出相应的对策建议.     

基于信任和信息流模型的隐私保护方法

目前基于信任的隐私保护方法将信任等级与隐私信息敏感等级简单进行映射以控制隐私信息的披露,所以不能反映信任和隐私信息的动态性和上下文相关性等特点。为解决此问题,提出一个基于信任的信息流模型,并分析证明了该模型是合理和安全的。结合该模型和隐私信息访问粒度控制,进一步提出了一种基于信任和信息流模型的隐私保护方法,该方法将信任运用在隐私保护中,能有效实现对隐私信息安全的保护。     

基于信息流的军事通信网络抗毁性优化设计

为了保证军事通信网络发挥保障军事组织中信息流顺利传输的基本作用,详细描述了基于信息流的军事通信网络抗毁性优化设计问题.在此基础上定义了基于信息流的军事通信网络抗毁性测度,建立了成本约束下的军事通信网络抗毁性优化设计模型,提出了基于禁忌搜索的模型求解算法.最后结合具体的军事通信网络抗毁性优化设计案例,对所提方法进行了实验验证.结果表明:该方法不仅可行有效,而且具有较好的稳定性和时效性.     

基于复杂网络的微信网络信息传播研究

近三年,微信迅速发展成为最热门的社交平台。通过对微信网络的基本数据描述和复杂网络分析方法,对微信网络结构拓扑性质进行了分析。构建腾讯微信社交网络,得到度分布、聚集系数、平均路径长度等复杂网络统计性质,得出了微信网络的无标度特性和小世界特性,为研究信息在微信中的传播性质,对腾讯微信数据进行实证分析,结合实际案例,评价了微信网络拓扑结构对网络信息传播的影响。     

基于OSI网络管理信息模型的建立

ＯＳＩ网络管理信息模型结构ＳＭＩ（ＳｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）在开放系统工连ＯＳＩ标准里已成为重要角色．这里论述了管理对象如何命名的描述方法，并给出ＯＳＩ管理对象标识参考．提出了一种基于ＬＡＮ互连网间网管理信息模型的建立方法．     

基于自适应神经网络的云资源预测模型

为了避免容器云资源因资源供求不均衡而导致的资源利用率差等问题,需要对未来时刻的资源需求情况进行预测来进行更精准的调度和分配资源,因此,结合神经网络的高效学习能力与自适应调整的学习率,提出一种基于自适应神经网络的云资源预测模型。首先,融合卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)和长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络的特点去挖掘历史数据的特征,预测未来的资源需求;然后,根据模型预测情况自适应调整学习率,提高模型预测的精度。使用Microsoft Azure公开数据集进行测试,相较于单一模型CNN、LSTM和未加入自适应学习率的神经网络模型,均方根误差分别下降了17.74%、18.27%和6%,证明了模型的有效性。     

模糊神经网络模型参考自适应控制

给出了一种基于模糊神经网络的模型参考自适应控制方案。首先,构造了一种运用递推预报误差（ＲＰＥ）算法的多层前向神经网络,并用其对被控对象建模,然后,又构造了一种模糊神经网络控制器（ＦＮＮＣ）。从而为一类难以建立精确数学模型的非线性被控对象提供了一种新的自适应控制方法,信息结果验证了其有效性。     

基于贝叶斯网络的网站信息抽取模型

历史信息、即时信息以及流言往往冲淡网站中的主题思想,导致信息隐藏等问题。为解决上述问题,提出了网站信息抽取系统的结构模型、数据结构和处理流程;该模型采用信息抽取技术,从相关网页中抽取出带有主观倾向的主题信息;采用贝叶斯网络对客户需求进行决策与预测分析。仿真测试与客户应用证明,该模型能较准确的抽取网站中的客户倾向、有较好的及时性。     

基于信息融合的网络安全态势感知模型

在分析已有的安全态势评估和预测方法的基础上,提出了基于信息融合的网络安全态势感知模型.该模型采用D-S证据理论对多源网络安全数据进行融合,计算漏洞、服务、主机、网络的安全态势值.同时根据历史安全态势评估结果,利用支持向量回归理论对未来态势进行预测.相比已有的安全态势评估和预测方法,该模型的结构更加完整,结果更为准确有效.     

基于模糊神经模型的自适应单神经元控制系统设计

提出一种基于模糊神经模型的自适应单神经元控制系统.该控制系统首先根据采集到的输入输出数据建立被控过程模型,并在此基础上引入单神经元控制器.通过李亚普诺夫方法对控制器参数进行在线调节,从而使得系统输出值能够较快跟踪设定值.理论分析和仿真结果表明:本文提出的单神经元控制器和传统的PID控制器具有极其相似的结构,因此,具有结构简单、易于操作的特点,具有较快的跟踪速度,并且控制参数可以在线调节.     

简单网管协议下的网络流量管理系统开发

通过应用综合网管协议SNMP,利用它的Get-Request 和Get-NextRequest遍历整个MIB表从路由器取得流量数据,然后将流量按不同的周期绘制生成PNG图片输出,设计了监控网络流量的方法.