复杂网络子图中心性分析

许多现实网络虽然具有小世界和无标度的全局结构特征,但可能具有非常不同的局部结构特征,子图从局部层次刻画了网络内部相互连接的特定模式.本文通过仿真分析的方法研究了ER随机网络、WS小世界网络和BA无标度网络模型的子图中心性的特点,得出了这三类网络模型的子图中心性与网络密度、重连概率和网络规模之间的关系.仿真结果表明,子图中心性能够刻画复杂网络的拓扑结构.     

复杂网络节点中心性

将网络中心性方法按照理论特征划分为节点关联性、网络最短路和模拟流问题,并对现实网络的局域性、信息完备性和动态性进行了深入分析,在此基础上建立了中心性方法与实际网络之间的匹配关系.     

基于网络局部和全局特性的组合中心性度量措施

阐述了复杂网络中节点的中心性(即节点的重要性)对网络鲁棒性的重大影响,评估节点的多种重要性方法各自的优点与局限性.结合逆和指数ISI、度中心性DC以及介数中心性BC提出一种基于两种人工网络和两种真实网络的组合中心性度量方法IDB,利用删除节点前后网络的最大连通子图的变化对节点的重要性进行刻画仿真实验,验证了该方法的可行...     

移动社交网络中基于用户动态需求的D2 D数据分流方法

针对因数据流量的爆炸式增长给蜂窝网络带来的流量负担和网络拥塞等问题,提出一种基于移动社交网络中用户动态需求的D2 D数据分流方法.考虑用户在一天中不同时段的兴趣和移动轨迹,构建用于描述用户流量需求的图结构.通过Newman快速算法将移动用户划分为不同的社团,同一社团中的用户具有相似的数据需求并且经常彼此联系.在此情况下...     

基于离散时间贝叶斯网络的动态故障树分析方法

提出了一种基于离散时间贝叶斯网络的动态故障树分析方法．首先给出优先与门、顺序相关门、备件门、功能相关门等动态逻辑门向离散时间贝叶斯网络的转化方法，在得到动态故障树对应的离散时间贝叶斯网络之后，再利用贝叶斯网络推理算法计算、诊断和预计顶事件概率、重要度等常规分析结果．对数字飞控计算机系统进行的分析表明，该方法能够保证较高的求解精度，其相对误差均保持在0．4%以内，而且易于扩展到多态和非确定性逻辑关系的情形．     

一种基于小数据集的贝叶斯网络学习方法

 贝叶斯网络是用来表示不确定变量集合联合分布的图形模型,反映了变量间潜在的依赖关系.从完备数据集和不完备数据集上学习贝叶斯网络是研究的热点之一,要求有大数据集.针对实际应用中常常只能获得小样本数据,提出了基于Bootstrap抽样的网络结构学习的遗传算法,实验结果表明该方法在小数据集上学习贝叶斯网络具有一定的有效性.     

淮海经济区城市中心性分析

运用空间分析和网络分析的方法,分析淮海经济区的几何中心和经济重心的地理分布,测度该经济区城市经济联系网络的中心度.研究表明:目前淮海经济区地理区位和经济区位最好的城市均为徐州市,即徐州是该经济区的中心城市,但其辐射和带动整个区域经济协同发展的功能尚较缺乏,集聚资源要素的能力还相对不足.据此,应着力提升徐州作为区域中心城市的综合功能,并加快推进以徐州为中心的淮海经济区核心区一体化发展进程.     

基于Diffpart的集值型数据动态发布算法

针对集值型数据动态发布中添加噪音量过大、运行时间长、数据可用性低的问题,提出一种基于Diffpart算法的发布算法。该算法首先将数据集按Diffpart算法构造分类树;而后,利用随机抽样法对分类树节点进行抽样,并对抽样节点对应数据统计值应用差分隐私机制添加噪声,非抽样节点对应数据统计值直接发布。最后,随机生成移位数对抽样点进行调整,实现后续数据的动态发布。实验证明动态发布算法在保护性和实用性上均达到了理想效果。     

无穷维空间中微分包含可达集的唯一性

在可分Ｂａｎａｃｈ空间Ｘ中考虑下列微分包含的可达集ｘ（ｔ）∈Ｆ（ｔ,ｘ（ｔ））,ａ．ｅ．ｔ∈［ｔ０,Ｔ］ｘ（ｔ０）＝ξ｛其中Ｆ是从［ｔ０,Ｔ］×Ｘ到Ｘ的取紧凸值的非空集值映射．给出了有关可达集的一些性质,并且利用有关可达集的集值映射ｔ～→Ｒ（ｔ０,ｔ;ξ）关于ｔ的半群性质,证明了可达集的唯一性．其中Ｒ（ｔ０,ｔ;ξ）是微分包含的可达集     

基于逃逸时间算法的M-集渲染方法的研究

介绍了M-集及其主要的绘制方法逃逸时间算法,在此方法的基础上改变M-集内部和外部区域的绘制策略,改进了多种可以同时渲染M-集内部和外部的方法,并且得到绚丽多彩的分形图形。     

A heuristic method for temporal analysis based on petri net

Reachability-based analysis and temporal analysis are used to verify the properties of concurrent systems, and it is important to exploit fast and efficient methods. This paper gives semantics of temporal formulae with edges of the transition system of Petri net, and then presents a fast temporal analyzing method, which takes advantage of both Petri net and temporal logic. The method only expands a path of equivalence trace while the path does not satisfy a property according to trace semantics of Petri net, and can validate directly the property on Petri net. Moreover, we exploit a minimal degree of in-out of a node as heuristics to select a path of an equivalence trace. Finally, we demonstrate the validity of the method that decreases state spaces and improves the verification system with the experimental results. Foundation item: Supported by the National Natural Science, Foundation of China (90104005, 66973034) Biography: Fu Jian-ming (1969-) male, Ph.D, research interest: high-speed information network and system safety.     

两相流流体网络模型的实时仿真及其算法

根据核电站安全分析及实时仿真的需要，针对核电站一回路在事故状态下的两相流问题，进行了仿真建模及其算法的研究。在以漂移流理论为依据建立的理论模型的基础上提出了一种既能比较准确反映流体网络的动态过程，又能实现快速运算、达到实时仿真要求的两相流流体网络模型的建模方法和求解技术。所建模型具有精度高、实时性好的优点。并可适用于各种拓扑结构的两相流流体网络的实时仿真计算。     

行程动力学参数与污染物排放特性的相关性分析

为了探讨行程动力学参数v·apos[95]和RPA(relative positive acceleration)对轻型汽油车在实际行驶排放试验(RDE,real driving emission)中排放特性的影响,采用OBS-ONE便携式车载排放测试系统(PEMS,portable emission measure system)对3辆国Ⅵ轻型汽油车进行了平顺、正常和激烈3种驾驶行为的实际行驶排放试验,计算各路段的窗口行程动力学参数和法规规定的行程动力学参数,并与各污染物排放特性的相关性进行对比分析.结果表明:相比法规规定的行程动力学参数,窗口的行程动力学参数v·apos[95]和RPA与3辆车的CO、PN排放因子有更强的相关性,在市区、市郊和高速路段下的相关系数波动幅度分别下降25％ ～44％、38％ ～64％ 和73％ ～96％,且N O x排放因子只与窗口的RPA有较强的相关性.其结论是窗口的行程动力学参数v·apos[95]和RPA与污染物排放因子的相关性更加明显,能更好地反映不同驾驶行为下各污染物的排放水平.     

毛细管电泳中的形态分析--微量元素分析新方向

元素的形态分析可为化学、环境科学、医学和生命科学提供重要的信息．作为一种新型的分离技术，毛细管电泳具有分离效率高、速度快、样品耗量少等优点．本文评述了毛细管电泳在元素形态研究中的进展，包括区带电泳、胶束电动色谱、毛细管电色谱等分离模式和紫外、电化学、电感耦合等离子体质谱及化学发光等检测手段的应用．讨论了该领域存在的问题和未来的发展趋势．引用文献56篇．     

Research of Dynamic Competitive Learning in Neural Networks

Introduce a method of generation of new units within a cluster and a algorithm of generating new clusters. The model automatically builds up its dynamically growing in ternal representation structure during the learning process. Comparing model with other typical classification algorithm such as the Kohonen‘s self-organizing map. the model realizes a multilevel classification of the input pattern with an optional accuracy and gives a strong support possibility for the parallel computational main processor. The idea is suitable for the high-level storage of complex datas structures for object recognition.     

动态贝叶斯网精确推理中联合树算法的改进

基于动态贝叶斯网络处理动态不确定性问题的过程中推理是非常重要的,而推理算法的优劣决定推理的执行效率;文章在分析联合树性质的基础上提出一种较简单的3/2片联合树算法,该算法不需要限制消去顺序且只作一次扩展;讨论了算法的复杂度,并作了试验比较。     

EPON最小空闲时间动态带宽分配算法

为解决典型EPON动态带宽分配算法因在每个授权周期中信道上存在空闲时间而导致网络性能降低的问题,提出最小空闲时间带宽分配算法(ITM-1和ITM-2).为部分光网络单元提前分配一个额外的带宽请求时隙,可减小甚至完全消除每个授权周期中出现的空闲时间,提高信道利用率.仿真结果表明:该算法较已有算法可明显改善网络的平均分组传输时延、最大分组时延、平均分组丢失率和吞吐量等性能.     

一类时滞动态网络的稳定性分析

引入一类时滞动态网络模型，分析该网络在平衡点的稳定性。基于时滞微分不等式的方法，提出此网络在平衡点的渐近指数稳定的充分条件。该条件不仅与时滞无关，而且简单易行。数值模拟分析表明，该结果是可行且有效的。     

基于动态结构保持主元分析的故障检测方法

为充分利用表征过程运行工况的数据特征信息,提高化工过程的故障检测性能,提出一种基于动态结构保持主元分析(DSPPCA)的过程故障检测方法。首先对原始数据采用变量相关性分析建立自回归模型,构建包含动态特征的数据集,进一步综合考虑主元分析法(PCA)和局部线性嵌入(LLE)流形学习算法中数据点之间的近邻关系,融合得出新的目标函数,同时,运用局部线性回归的方法获得高维样本的嵌入映射,特征提取后在特征空间和残差空间分别构造监控统计量进行故障检测。Swiss-roll数据集的降维结果及TE过程的仿真研究结果表明,DSPPCA算法可以取得较好的特征提取效果,具有较高的故障检测性能。     

一种用于水声通信网的全动态TDMA协议

为了解决一定应用场合下水声通信网的通信效率和能量节省之间的矛盾,针对特定的网络拓扑结构,提出了一种全动态时隙调度的时分多址MAC协议FD-TDMA.该协议采用了动态往返调度方式、混合回复策略和保守的睡眠机制,网络各节点根据本节点及相邻节点的收发情况和已知的网络拓扑信息,动态并实时地更新自己在接收状态、睡眠状态和等待状态停留的时间,适时地进入自己的发送时隙.通过OPNET仿真表明:FD-TDMA协议与同样带有睡眠和混合回复机制的固定时隙TDMA协议相比,通信效率和能量效用均有显著的提高;并且该协议性能稳定,能适应不同的业务负载和网络规模.