2类2-A'da'm自补有向环形网络

环形网络是图论中一类重要的图,这类图结构简单,并且有很好的性质.近年来中外图论学者提出了许多关于环形网络的研究成果,其中有些是关于A'da'm自补有向环形网络的.现在再提出2个无限类2-A'da'm自补有向环形网络.     

基于边被收缩图的有向有环图有向割集求解算法

为了提高有向有环图有向割集生成算法的效率,通过收缩有向有环图环路中的边将有向有环图转换成带收缩顶点的有向无环图,并使得生成有向无环图有向割集的算法可以生成有向有环图的有向割集.在理论上分析了本文提出的算法的时间复杂度和空间复杂度,并进行了实验测试.理论分析和实验测试的结果表明本文提出的算法是很高效的.     

有向复杂网络的Poisson模型

考虑了节点到达过程是Poisson过程的有向复杂网络.本文研究了这类网络的瞬态度分布和稳态平均度分布.利用Poisson过程理论对这类网络进行了分析,获得了度分布的解析表达式.结果表明,虽然这类网络的稳态平均入度和稳态平均出度分布与节点的到达过程无关,但瞬态入度和出度分布依赖于节点的到达过程.     

非奇异M-矩阵最小特征值的下界序列

针对非奇异M-矩阵A的最小特征值τ(A)的估计问题,利用Brauer定理和逆矩阵元素的上界序列,给出了τ(A)的单调递增的收敛的下界序列.最后通过数值算例对理论结果进行验证,数值算例显示,所得下界序列比现有结果精确,且在某些情况下能达到真值.     

基于有向加权网络的设施管理综合服务商评选模型

提出基于有向加权网络的设施管理(FM)综合服务商评选模型。在对设施管理供应商进行分级处理的基础上,明晰多级供应商评价指标体系和企业合作性程度评价指标体系,并分别用于设施管理供应商网络点权和边权评价。通过基于层次分析法(AHP)的模糊综合评价法对设施管理供应商有向加权网络点权、边权进行赋值,构建设施管理多级供应商选择模型,并采用最短路径法对模型进行求解。最后,通过案例模拟验证了模型的实用性和可操作性。     

基于二分结构的有向网络分析?

首先给出有向网络的二分结构网络的转化方法,然后分析转化前后网络基本统计性质并进行对比,最后分别应用解释结构模型、对应分析方法对有向网络和其二分结构网络进行聚类分析,结果表明二分结构网络的聚类可以保留原系统更多信息.     

非奇异M-矩阵最小特征值的下界估计

利用Brauer定理和逆矩阵元素的上界序列,给出非奇异M-矩阵A的逆矩阵A-1及非负矩阵B的Hadamard积的谱半径ρ(BA-1)的单调不增的上界序列,并利用该上界序列给出A的最小特征值τ(A)的单调不减的下界序列,通过数值算例验证了所得结果.数值结果表明,所得估计比某些已有结果更精确.     

基于复杂网络理论的中国城市航空网络有向加权分析

为了科学优化中国航空网络资源分配、测评特殊机场的重要地位,本文运用复杂网络理论,构建中国城市航空有向加权网络,探究其网络结构特征并以度中心性、介数中心性、入强度为指标进行节点重要性排序筛选国内重要机场节点。结果表明,中国城市航空网络的节点度值和边权值分布都具有异质性,是一个无标度网络;不同方法筛选出的重要机场节点基本一致,筛选结果为网络整体管控提供有效意见;ZWWW、ZYHB机场在介数中心性相对其他指标较高,在网络中具有重要的中转作用。     

树网络上的最优有向连接问题

有向网络上的最优有向连接问题是寻求从若干起点到若干终点的连接方式,使连接费用为最小。已知此问题是NP一困难问题。目前的一个研究方向是探讨存在多项式时间算法的特殊情形。本文研究了这样的特殊情形：树网络上所有起点处于同一条路上,建立了多项式时间算法。     

基于有向分层配电网故障定位的改进算法

提出了基于有向分层配电网故障定位的改进算法, 将故障信息矩阵与网基结构矩阵相结合. 通过搜索发生故障的最小配电区域的父结点,找到故障区域.该算法不仅能实现单电源故障定位,又能实现多电源的故障定位,对配电网运行工况变化有较强的适应性.     

基于关联矩阵的网络拓扑辨识方法研究

提出一种基于关联矩阵的网络拓扑辨识方法．通过对网络的链状和树状基本结构关联矩阵的分析，认为关联矩阵可以完全反映网络基本结构的拓扑信息．网络关联矩阵经过矩阵变换形成三角矩阵，可以反映网络拓扑结构；对三角矩阵进行分级和分解运算，可以提取网络的拓扑信息．这种方法适用于实际应用中常见的树状结构拓扑的辨识，甚至适用于带并联支路（环路）的网络拓扑辨识．该方法简洁实用，结合系统设计仍有更进一步扩展的潜力。     

有向网络最长距离的矩阵算法

对于无多重弧的n阶赋权有向图,引入距离矩阵A,将此矩阵看作取大-加代数 (R∪{-∞},max,+ )上的矩阵,证明了只要任一回路的权非正,则An-1的分量aij（n-1）”就是顶点i到j的最长距离,且此最长距离必在某条路径上取得。     

基于符号有向图的属性约简算法

提出一种新的属性约简算法——基于符号有向图的属性约简算法。该算法利用符号有向图中故障只能在相容通路中传播的性质对系统中的变量进行约简,然后利用支持向量机优良的分类性能进行故障诊断。挑选过程控制界公认的Tennessee-Eastman Process仿真系统进行属性约简,并进行故障诊断仿真,证明了该算法的可行性,该方法可广泛应用于化工和冶金等大型系统的故障诊断中。     

基于SDG的传感器分布优化设计

故障诊断方法的效率主要取决于监视过程变量传感器的配置.针对现有双向图的设计方法配置过程繁琐、容易出错等问题,提出了一种改进的基于带符号的定向图(SDG)故障诊断的计算机程序算法来设计传感器的网络分布.通过五罐系统得出结论证明,这种改进的计算机程序算法具有效率高、信息利用量大、准确率高和简单易用的特点,为将基于SDG的故障诊断方法应用于实际控制过程提供了一条新的途径.     

基于KD-ICP算法的机器人拆解目标三维点云配准方法

随着我国核能产业发展,大量在役涉核装置运行过程中出现的事故和隐患需要通过涉核机器人进行远程处置,部分事故处置需对出险装置进行精确拆解,基于三维重建视觉图像定位是其关键技术之一。本文针对核应急事故中待拆解目标的精确重建,开展三维点云配准方法研究,在配准算法总体流程基础上设计出三维点云配准算法,利用高斯滤波进行点云数据去噪,提出一种兼顾点云信息完整性和算法效率的KD-ICP算法,利用FPFH和 PCA主成分分析实现特征点提取并降低点云数据量,使用4PCS进行点云粗配准,采用KD-ICP算法实现点云精配准。在所搭建的拆解机器人试验平台上,针对管、板及涉核装置模拟体等测试对象,对所提出的配准算法进行试验分析与评价,与其它三种常规算法的对比试验表明,本文所提出的点云算法在相同的条件下均方根误差最小,运行时间最短,具有更高的点云配准效率及较好的鲁棒性,为复杂拆解目标的三维重建及精确定位奠定了基础。     

应用三角模糊矩阵博弈的网络安全评估研究

针对网络攻防双方在攻防博弈分析中无法对双方的损益情况做出准确判断的问题,将三角模糊数的概念引入到博弈模型,用三角模糊数来表示难以用精确数值表示的攻防双方各策略的损益值,并且提出了基于三角模糊矩阵的博弈算法.通过算法复杂度分析,证明了整个算法的时间复杂度可以满足网络安全评估的需求.实例表明,基于该算法生成的策略可以保证攻击者的最低收益为14.44,而对于防御系统,最优的防御是采取安装软件升级补丁的策略,这样可以大大加强主机系统的安全性.与传统的基于博弈论的安全评估方法相比,引入三角模糊概念更加符合实际应用情况,提高了评估结果的准确性和有效性.     

一种基于等价描述矩阵的规则提取方法

粗糙集方法是一种有效的处理分类问题的方法,但是它在面对高维数据时,很难依靠属性约简提取出泛化能力较高的规则.这是由于粗糙集约简本身在一定程度上忽略了对象个体对信息系统的影响.为避免此问题,通过描述各个对象与其补集间的差别,提取了各个对象所包含的分类信息.在此基础上,设计了一种新的基于粗糙集的规则提取算法.通过实验分析,...     

基于柔度矩阵法的结构损伤识别

针对工程结构的健康监测, 提出一种基于柔度矩阵法的损伤识别方法, 只需结构的低阶模态参数便可识别结构的损伤位置和程度, 克服了实际应用中高阶模态参数较难获得的缺陷, 并通过一个悬臂结构损伤识别的数值模拟验证了该方法的有效性.     

基于模糊协方差的自适应聚类神经网络

将模糊协方差距离测度引入到竞争学习型神经网络的参数控制中,采用批处理的网络学习方式消除数据样本顺序对网络权重调整的影响,通过淘汰及合并数据集的冗余类实现对未知类别数、多种分布型数据的自适应聚类．实验表明,新网络对数据集的分布形式有较强的鲁棒性,并能正确确定数据集的类别数．     

基于填充函数方法的OD矩阵估计

对现有关于求解OD矩阵估计的最小二乘模型所采用的逐次迭代算法的不足进行了分析,并引进了一种全局最优化算法即填充函数方法来找寻该模型的全局最优解。数值试验表明：所提出的填充函数算法有能力找到问题的全局最优解,且与初始值的选取无关,也有潜力解决较复杂网络的OD矩阵估计。通过数值结果发现,模型的权值选取对数值结果有明显影响。为此,引进了一种确定权值的评价指标RMSE,它能反映估计量与真实值之间的接近程度。利用该指标,可以选取较合适的权值。