主用户模拟攻击下的协作频谱感知方法

针对存在主用户模拟攻击(primary user emulation attack, PUEA)下的频谱感知问题,提出了一种基于攻击强度阈值(attack-aware threshold, ART)的协作频谱感知方法。该方法首先建立了存在PUEA的网络模型,然后分析4种状态下协作频谱感知的特点,采用检测统计量的一阶和二阶矩估计出PUEA攻击的概率,最后以总误差概率为目标函数,求出不同攻击强度下的最佳门限阈值,并通过ART方法完成在不同攻击强度下的协作频谱感知。仿真实验表明,该方法能够估计恶意信号出现的概率,有效减少频谱感知总误差概率,提高整个网络的频谱感知性能。     

改进DDET的分支生成机制——设备失效概率阈值法

概率阈值法是离散动态事件树(dynamic discrete event tree,DDET)常用的分支生成方法,此方法存在没有考虑实际设备失效的问题,建立的DDET具有较大不确定性,本文针对概率阈值法存在的不足提出相应的改进措施——设备失效概率阈值法.通过动态水箱实例分析发现,设备失效概率阈值法的总节点数仅是概率阈值法50%左右,计算时间节省了近70%,说明设备失效概率阈值法具有重要的工程应用价值;设备失效概率阈值法得到的总事故概率比概率阈值法的保守一些,及其建立的DDET更能贴近动态水箱的真实情况来反应系统的运行动态特性,利于研究动态水箱更为真实的事故演化过程.     

基于概率的地形感知告警系统前视阈值分析

前视时间阈值设定是设计地形感知告警系统(TAWS)的重要问题.提出一种基于概率统计原理的前视告警时间阈值设置方法并进行仿真实验首先,通过分析TAWS前视地形告警的实现原理,总结影响前视告警时间阈值设定的三种不确定因素.利用概率统计思想,将事故率、告警率、告警成功率三个性能指标用于TAWS的前视告警性能评估.最后,建立轨迹模型,采用蒙特卡洛法得到性能最优的TAWS前视警戒和警告两阶段的告警时间阈值.仿真结果表明最优前视告警阈值与工程实际上的前视告警时间阈值一致.     

容量均匀分布的物流保障网络级联失效抗毁性

分析了物流保障网络的特点,发现物流保障网络具有节点度分布均匀、节点之间连接的随机性、节点的负载差异性小、节点的容量在一定区间内随机分布等属性.在此基础上建立了度均匀随机分布的网络模型和级联失效抗毁性模型,应用概率母函数的方法解析地推导了网络级联崩溃的临界值,并通过计算机仿真验证了解析方法的正确性和可行性.     

具有非一致传播率的无标度网络谣言传播模型

考虑到实际复杂网络中的个体对于谣言的免疫存在差异的情况,通过引入谣言接受度函数,描述不同节点的非一致性传播率。基于平均场理论,建立具有非一致传播率的无标度网络谣言传播模型,研究了无标度网络上的谣言传播行为。理论分析和仿真实验表明,节点对谣言接受度的差异可导致谣言传播速度减缓,传播规模减小,同时谣言在无标度网络上的传播阈值明显增加,可以有效抑制谣言的爆发和降低谣言传播的风险。     

项目清算价值对风险投资决策行为的影响效应

风险投资机构为了科学安排、优化项目契约,规避收益风险,将估值调整协议引入投资契约激励创业企业家提升努力水平,项目业绩如果未达协议目标则会根据项目属性进行清算.本文基于多阶段投资委托代理模型,引入清算价值系数区分不同投资项目清算价值差异,研究估值调整协议下清算价值对风投机构追加投资决策以及激励创业企业家效能的影响,并通过模型求解给出双方最大化的收益分配比例.结果表明,风投机构首期投资额与追加投资阈值随清算价值系数正向变动;风投机构首期投资额及其权益比例都与追加投资的触发阈值反向变动,但与创业企业获得追加投资的概率正相关.     

HLA环境下协同仿真的负载平衡方法研究

随着仿真应用领域的逐渐扩大和仿真对象复杂程度的不断增加,往往需要多领域模型的协同仿真才能达到仿真目的,基于接口的HLA仿真模式因其较好的可重用性和可扩展性而被广泛采用.但仿真规模的扩大易引起分布式系统中节点间负载的不均衡,因此仿真节点间的负载平衡操作十分必要.针对以往负载平衡研究中采用的固定阈值策略,提出了可变阈值策略,使负载阈值随负载变化而自适应地调整,并提出一种在联邦成员迁移过程中避免重复建立或断开TCP/UDP连接的迁移协议,以节省迁移的时间开销,实验结果表明改进后仿真效率有显著提高.     

变聚类系数加权网络的建模及其级联抗毁性分析

针对ＢＢＶ 等传统加权网络模型生成的网络聚类系数较小、簇度幂律特征偏弱等不足,提出了一个变 聚类系数加权网络模型,其中新节点的加入根据节点强度和初始吸引度共同驱动的优先连接机制或三角连接机 制与网络中的旧节点建立连接。仿真表明,当初始吸引度和三角连接概率取不同值时,生成网络的度、强度和边 权都服从幂律分布,并且聚类系数可调,特别是随着三角连接概率的变大,簇度之间的幂律特征更加明显。最后 构建了基于加权网络的级联故障模型,分析了权重因素、聚类系数等对网络级联抗毁性的影响。     

无线传感器网络节点随机调度算法研究

针对已有的无线传感器网络节点随机调度算法存在的问题,即由于节点是利用产生随机数的方法加入到不同的工作子集,从而导致初始子集中节点分布不均,在概率感知模型下提出了一种基于节点平均度的随机调度算法。该算法利用邻居节点之间的信息传输,使得每个节点的邻居节点尽量均匀分散在不同的子集中。通过随机概率理论分析了概率感知模型下网络覆盖度与节点数之间的关系,解决了新算法的节点配置问题。仿真实验证明了新算法的有效性及分析的正确性。     

多功能复杂网络模型及其应用

复杂网络的节点可以具有多个属性,不同的属性(集)将导致节点间的连接关系不同,进而使得网络具有不同的功能。针对现有复杂网络模型无法根据选择的节点属性构建具有不同功能的网络的问题,本文提出了多功能复杂网络模型,该网络模型仅使用节点及其关联的属性集来表示,通过对节点属性的选择以及节点在对应属性下的映射规则定义,确定不同的网络拓扑结构和网络功能。通过建立并分析某导弹防御作战网络,验证了多功能复杂网络模型的可用性和有效性。     

基于阈值判断的区域指导插值算法

针对传统图像放大算法对边缘区域划分不准确造成图像质量较低,而自适应插值放大方法模型复杂且计算量大的问题,提出一种基于阈值判断的区域指导(area directed threshold judgment, ADT)插值算法。该算法利用阈值判断的方法对插值点周围进行区域划分,结合近邻法和众数法确定插值点所属区域,根据插值点类型不同,利用不同权值大小的线性插值公式实现自适应插值,提高图像质量。仿真测试结果表明,与基于协方差的自适应插值算法相比,ADT算法在图像质量降低不显著的前提下,能显著提高插值速度;与双线性插值算法相比,图像峰值信噪比平均增加2.19 dB。     

PPP项目主体特征对隧道行为的影响

PPP项目中隧道行为频发，从各利益主体特征与隧道行为的关系出发，选取A股PPP概念板块中360家公司的面板数据作为样本，构建一种可解决存在关键和潜在门限变量门限效应的二阶段改进面板门限模型，实证分析各门限变量下两权分离度对PPP利益主体隧道行为的影响。研究表明：基于政企合作度与企业性质规模及其分类下的一般门限变量均存在门限特征。具体而言，政企合作度越高的PPP项目主体，较高的负债和股权制衡度以及较低的银行债务和股权集中度下，两权分离度越能降低隧道行为；企业性质规模越高的PPP项目主体，较低的银行债务比率、股权集中度和股权制衡度下，两权分离度越能降低隧道行为，而较低或很高的负债都将引发隧道行为。     

THRESHOLD SCHEMES WITH WEIGHTS

In this paper, we present the model of threshold schemes with weights as a natural generalization of Shamir's threshold scheme and show how to apply the model to construct secret sharing schemes by two examples.     

中国经济增长与杠杆率的非线性关系研究--基于制造业面板数据门限回归分析

传统理论基于有效市场理论(EMH)主要从公司财务视角研究杠杆率问题,忽略了生产环节的决定机制.本文从决定生产效率的全要素生产率视角对杠杆率的决定机制重新认识.并采用制造业29个行业1995-2016年的面板数据,以杠杆率为门限变量构建动态面板门限模型,主要研究结论为:1)经济增长-杠杆率的门限值位于名义杠杆率114,在门限值左侧,杠杆率增加促进经济增长,在门限值右侧,杠杆率增加"拖累"经济增长,杠杆率对经济增长整体表现"倒U"型关系;2)经济增长-杠杆率的泡沫杠杆率门限值位于泡沫杠杆率65,当名义杠杆率包含的泡沫杠杆率低于65时,杠杆率增加对经济具有显著的促进效应,当包含的杠杆率大于65时,杠杆率对经济增长的作用并不明显,说明经济可能进入了滞胀阶段;3)经济增长-足值杠杆率的关于对泡沫杠杆率存在双门门限效应,分别是43、49,当泡沫杠杆率小于43时,增加泡沫杠杆率对经济的增长的促进效应小于泡沫杠杆率介于[43,49]区间的效应,当泡沫杠杆率大于49时,泡沫杠杆率对经济增长的促进作用不再明显.     

一种基于权重修正的多目标决策方法

研究了目标优先级无法凭经验确定条件下多目标决策问题, 提出了一种合理选择权重的方法。该方法以线性加权法为基础, 通过引入能量函数概念来模拟决策过程, 导出了非劣解演化方程和权重学习规则, 并结合算例进行了实例分析, 结果表明了该方法具有一定的实用价值。     

集成式多目标权系数赋值方法

本文将实际应用中的多目标权系数赋值方法归结为三类：点估计方法、模糊区间估计方法、定性估计方法,提出了各类方法中有效的多目标权系数赋值过程,给出了多目标决策（ＭＯＤＭ）中引导决策专家选择适合具体情形的多目标权系数赋值方法的选择策略,提出了多目标权系数调整的交互式方法。     

具有部分指标权重信息的语言多指标决策方法

针对指标权重信息部分已知、部分未知且指标值为语言评价信息的多指标决策问题,提出了一种决策分析方法。对具有部分指标权重信息的语言多指标决策问题进行了描述。给出了求解具有部分指标权重信息的语言多指标决策问题的计算步骤,其核心是将语言评价信息转化为三角模糊数,通过计算每个方案与理想点之间的距离,构建最优化模型,求得未知的指标权重值,进而可计算出每个方案的模糊评价值,相应地通过计算两两模糊评价值比较的可能度,得到所有方案的排序结果。通过给出一个算例说明了所提方法的可行性和实用性。     

求解多准则决策问题指标权重的二次规划方法

在多准则决策过程中,由于信息不完全从而造成准则权重系数不能完全确定并最终导致决策困难的现象经常存在。针对此类问题,分析并形式化描述了三类准则权重约束,即基本约束关系、由经验判断给定的不完备权重约束关系、由数据包络分析方法确定的DEA有效性所隐含的权重约束关系。综合以上约束并以所有可选方案到理想解的距离平方和最小为目标建立了二次规划模型,通过转化为线性规划模型进行求解从而求得最佳权重,该权重可作为理想解法的基础。最后通过项目招标的实例验证了本方法的有效性。     

Ensemble of multiple kNN classifiers for societal risk classification

Societal risk classification is a fundamental and complex issue for societal risk perception. To conduct societal risk classification, Tianya Forum posts are selected as the data source, and four kinds of representations: string representation, term-frequency representation, TF-IDF representation and the distributed representation of BBS posts are applied. Using edit distance or cosine similarity as distance metric, four k-Nearest Neighbor (kNN) classifiers based on different representations are developed and compared. Owing to the priority of word order and semantic extraction of the neural network model Paragraph Vector, kNN based on the distributed representation generated by Paragraph Vector (kNN-PV) shows effectiveness for societal risk classification. Furthermore, to improve the performance of societal risk classification, through different weights, kNN-PV is combined with other three kNN classifiers as an ensemble model. Through brute force grid search method, the optimal weights are assigned to different kNN classifiers. Compared with kNN-PV, the experimental results reveal that Macro-F of the ensemble method is significantly improved for societal risk classification.     

一种基于语言值多数的变权综合决策方法

采用模糊集理论和变权原理研究基于语言值多数的多因素决策问题．将“令人满意因素”和“大多数”等语言信息视为模糊集,利用语言值量化算子计算各因素的满意度和各方案关于模糊大多数的隶属度,由此构造激励型和惩罚型状态变权向量以实现权重在因素之间的转移,使因素的权重主要集中在令人满意因素上并且按决策问题的需要进行某种均衡分配,最终构建模糊决策模型．