一种新的大规模网络最短路径的近似算法

平均最短路径长度是复杂网络的一个重要特性,但是对于大规模网络的平均最短路径长度的计算是困难的.在最近的一次对中国教育网的研究中.建立了一个有2 354 934个网页和26 816 209个链接的网络.要想计算该网络的平均最短路径长度,无论是传统的Floyd、Dijkstra算法,还是基于MPI的并行算法,在现有的计算机资源下都难以实现.提出了二级网络的概念,并基于此给出了一种针对中国教育网的新算法,使得在可以接受的时间内完成平均最短路径的近似计算,经试算效果令人满意,说明这种方法对于计算大规模网络的平均最短路径是有效的.     

基于DiffServ的星上交换设计与仿真

星上交换的设计在满足对综合业务QoS支持的同时,还需要考虑到星上实现复杂度和系统资源的限制.为此,基于DiffServ的思想,将(m,k)模型应用于地面业务到卫星业务的QoS映射,并通过双漏桶模型在业务增长时对星上数据进行有选择的控制,从而建立了一个实现复杂度低且可以有效保证综合业务QoS的星上交换框架.系统建模仿真结果表明,该设计方案在节省星上缓存资源的同时提高了系统性能,对业务的突发具有较好的平滑性.     

一种新的SPKF算法-GSPKF算法

提出了一种SPKF算法的改进算法,称之为GSPKF。该算法中Sigma点权值由选择该Sigma点的概率决定。此时,Sigma点权值物理意义明确、计算简单、恒大于零,协方差矩阵物理意义明确,可以实现全局拟合,GSPKF算法的物理意义更加明确。可以证明,两种算法对期望和协方差的准确估计精度是相同的,但是,GSPKF算法可以渐进拟合非线性函数真实的期望和协方差,GSPKF算法的滤波效果至少不低于现有SPKF算法。它们的滤波效果由仿真进行了验证。     

水声网络链路层协议的仿真研究

链路层协议的设计是水声网络的关键技术之一。它通过控制数据收发,实现网络数据包的可靠、有效传输,进而为网络层提供服务。针对水声通信系统低速率、高延时和低可靠性等特点,利用网络仿真软件OPNET对采用ALOHA协议和MACAW协议的网络进行了完整建模,给出了对等式网络和主从式网络下两种协议在吞吐量、丢包率、平均时延和能耗四个方面的仿真结果。通过对仿真结果的分析,为实用协议的设计提供了有效的参考数据和策略。     

基于模型预测的网络化控制系统补偿控制

针对分时控制模式下存在于网络诱发延迟大于一个采样周期的网络化随机控制系统中的空采样和数据拒绝问题,提出了一种基于模型预测的补偿控制法。该方法通过在执行器设立缓冲区窗口并存放一定数目的历史控制量,利用多个历史控制量对当前采样周期的控制状态进行估计预测,对空采样和数据拒绝情况进行补偿控制,达到改善系统性能的目的。通过仿真实验证明了该补偿控制算法的有效性。     

合图法（co-plot）在入境游客期望感知分析的应用——以西安欧美游客为例

选取西安欧美客源为研究对象,运用合图法(co-plot)分析西安欧美游客的期望和实际感知特点,并同几种传统数据分析方法比较,结果得出从西安旅游两个层面28个因素,分析欧美游客期望、实际感知和期望差异三个属性特点,并运用合图技术划分为八组.和图法具有更强的图形展示功能,且同时分析研究对象及其属性,而传统方法常常把两者隔离开来.     

一种基于混合系统滤波器的NCS系统故障诊断方法

针对一类具有随机传输时滞的网络化控制系统,在考虑时滞无界的情况下(最坏网络传输),提出了一种基于故障检测滤波器的故障诊断方法。首先,为了处理系统的内采样特性,根据混合系统理论设计了一种基于观测器的混合系统故障检测滤波器(FDF);利用多目标优化技术,将故障检测滤波器的设计问题转化为一类优化问题,并借助线性矩阵不等式方法给出了该优化问题的时滞独立解。最后通过仿真验证了该方法的有效性。     

甘南亚高山草甸植物对逆境胁迫的生理生态响应

对不同环境梯度条件下6种植物：莓叶萎陵菜（otentilla fragarioides）、火绒草（Leonto-podium nanum）、矮嵩草（Kobresia humilis）、棘豆（Oxytropis kansuensis）、狼毒（Stellera chamaejasme L）、金露梅（Potenti Uafruticosa L）的叶片叶绿素、游离脯氨酸以及可溶性糖含量的变化进行了研究。结果表明：随着生境（包括土壤水分、光照、温度等的）梯度的变化,6种植物叶内脯氨酸含量、可溶性糖的积累量、叶绿素的含量随着从阴坡、半阴半阳坡、阳坡环境的变化都有不同程度的变化;综合分析认为,6种植物的抗逆性由强到弱为棘豆、狼毒、矮嵩草、莓叶萎陵菜、火绒草、金露梅。表3,参14。     

修剪技术与参数调整的动态模糊神经网络设计

提出了一种新型的动态模糊神经网络算法,该动态模糊神经网络的结构基于扩展的径向基网络.其算法的最主要特点是:采用修剪技术与参数调整,从而可以获得重要的规则以及更新前提参数的中心和宽度.这一思想等价于把全局算法分解为一系列解耦的算法.最后通过对函数逼近来验证动态模糊神经网络逼近能力的有效性.仿真结果表明,由于使用了修剪技术与参数调整使得动态模糊神经网络具有紧凑的系统结构、强大的泛化能力以及快速的学习速度.     

基于Kraken简正波模型的吊放声纳最佳探测深度研究

分析了浅海中典型的声速剖面类型及发生概率,选取了三种发生概率较高的声速剖面,采用Kraken简正波模型,分别分析了它们对声纳作用距离的影响,并进行了仿真,得到了这三种声速剖面下声纳最佳探测深度,可实现航空吊放声纳下放深度的科学决策.