无线传感器网络中能量均衡的可靠路由度量

在无线传感器网络中,保障数据传输的端到端可靠性,同时减少节点电池能量消耗,延长网络总的寿命,已经成为路由协议性能评价的重要方面.首先对传感器网络的生存周期建立优化模型,并以此为依据对ETX路由度量存在的不足之处进行了改进,采用能量分级的策略,提出了一种能量均衡的可靠路由度量——EBRM.NS-2仿真试验表明,该度量方法能够有效地延长网络的生存周期,同时也能够确保高可靠的端到端传输,更加适合于无线传感器网络的应用.     

一种用于肺结节恶性度分类的生成对抗网络

针对肺结节数据集中良恶性样本数比例失衡的问题,首次引入深度卷积生成对抗网络(deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN)模型,该模型根据输入的肺结节图像,生成与输入图像具有相似纹理特征的肺结节并将生成图像用于训练DCGAN模型.此外,将图像来源分类问题改为图像来源分类和肺结节等级1~5分类问题,从而增强了DCGAN模型的抗噪能力和实现了DCGAN模型对肺结节的等级分类.实验表明,改进的DCGAN中G模型在生成图像时具有良好的抗噪能力且生成图像中大约有90.42%的图像判别为真实图像,D模型对肺结节图像的等级分类具有较好的判别能力且肺结节等级分类准确率为70.89%,肺结节良恶性分类准确率为80.13%.     

纳米BaF_2在压力下的电输运

以LSS(Liquid-Solid-Solution)方法制备出形貌均一的BaF_2纳米晶为样品,将金刚石对顶砧技术与交流阻抗谱测量技术集合起来,用高压原位阻抗谱测量技术对纳米BaF_2进行高压下的电学性质的研究,研究其电荷输运过程中的传导机制,得出纳米BaF_2的载流子既包含离子又包含电子,同时给出了不同高压相的拟合电路.利用等效电路对纳米BaF_2的交流阻抗谱进行拟合,得出的拟合曲线与测量曲线吻合较好.     

基于空间影响域的虫害关系网络构造与分析

网络科学已成为研究生态学相关重大问题的重要手段.基于生态位法则和竞争排除原理提出虫害的空间影响域模型,并利用该模型提取2009~2013年的长白山脉虫害关系网络拓扑结构,进而研究该网络结构的无标度性、节点重要性和层次性.统计结果表明,长白山脉虫害关系网络的出度分布服从幂律性,而入度分布较均匀;网络中稳定存在的大出度值节点的介数较大,而大入度值节点局部上呈现高聚集性;网络的层次结构基本稳定,辽东半岛是虫害频发的高核区和危害程度的重灾区.     

基于节点汇聚的地震序列分析方法

基于时空影响域方法构造地震网络,结果显示地震网络具有小世界、无标度等复杂网络的一般特征.选取1990年至2010年的四川地震数据进行研究,这些地震大多分布在龙门山断裂带上.对所构造的地震网络进行节点汇聚,得到以节点为单位的地震序列,序列类型为前震-主震-余震型.通过对地震序列的能量变化进行研究发现,能量的变化不具有周期性,而一定大小的时间窗口内的地震能量和的变化具有周期性,且能量中心分布在龙门山断裂带的主中央带上.这些结果说明,基于节点汇聚的地震序列分析方法对于认识地震的发生规律具有重要的意义.     

苗药半截烂对小鼠肝、肾毒性实验的初步研究

目的初步探讨苗药半截烂对肝肾的毒性。方法分别采用半截烂鲜品、干品对小鼠进行一次性给药观察7 d、连续给药30 d,观察肝肾功能及病理改变。结果半截烂急性毒性实验表明给药组对小鼠肾脏形态结构没有影响,肝细胞出现水肿现象,且鲜品组水肿更加明显;亚急性毒性实验表明与对照组比较,给药组的ALT、AST和Urea的水平均无显著性差异,而Scr的水平升高,且干品组具有显著性差异(P0.05),鲜品组具有极显著性差异(P0.01);HE显示给药组小鼠肾组织结构没有异常变化;肝细胞出现水肿。结论半截烂连续使用对小鼠肝脏的组织形态学有一定影响,对其功能无损伤;对肾的组织形态学无影响,但对其功能产生了一定损伤。     

IP级单点探测拓扑数据分析

由于交叉路由的存在,单点探测所获得的网络拓扑与实际情况有较大差距,采用多点探测虽可以弥补误差但架设代价大并存在大量冗余.基于CAIDA Skitter项目授权的海量数据,重点对单测量点与多测量点数据结果进行对比分析.计算了它们在多个特征量上的差异,并以核数概念为基础,分析了单测量点数据误差在网络各核的分布情况.通过分析发现了误差分布在核内服从幂律、而核间规律可用拟合分布公式进行描述.据此规律可以对单点探测数据进行修正,达到减小误差、接近多测量点整合数据结果的目的.     

面向蓄意攻击的网络异常检测方法

针对复杂网络受蓄意攻击频繁，而现有的检测方法大多忽略全局拓扑突变特征的问题.从网络全局拓扑的异常演化特征出发，提出网络路径相对变化系数(network path change coefficient，NPCC)r，量化节点间传输路径的变化.由斐波那契数列衍生出斐波那契演化域，用于区分正常和异常演化.将r作为核心度量参量，构建斐波那契演化域，形成网络异常检测方法，实现对异常的判定.结果表明，该检测方法的平均准确率为90%以上，高于最大公共子图(maximum common subgraph，MCS)及图编辑距离(graph edit distance，GED)的准确率，证明了所提检测方法的有效性.     

基于搜索策略的通用态势评估方法的研究

在态势状态转换图表示的基础上，提出了一种通用的态势评估搜索策略。该策略将态势评估的整个过程看作为对当前态势路径的识别和搜索过程。在算法中以Bayes分类器识别当前态势发展可能的目标状态，以parzen窗算法对态势各类别的类条件概率密度进行修正，以改进的深度优先算法实现态势图的搜索。在实验中，将其应用于丰满水电仿真系统水轮发电机组的状态评估系统中，经数据对比分析，该算法优于传统的发电机诊断分析方法。     

捷联惯导系统中基于卡尔曼滤波的奇异点消除算法

为消除奇异点对大飞艇的姿态解算带来的困扰,提出了一种基于卡尔曼滤波的奇异点消除算法.在构造出的卡尔曼滤波模型基础上,将当前状态变量作为先验估计代入滤波器的时间更新方程中,以便及时投射到测量更新方程,并得到测量更新方程所需的数据;此后,通过测量更新方程来校正先验估计,从而获得此状态的后验估计值,并用该估计值来代替加速度计传感数据中的奇异点,从而达到消除传感数据中奇异点的目的.Matlab实验验证了算法的有效性.结果表明,该算法在没有引入延迟的同时,有效消除了系统中传感器信号的毛刺点.