无线传感器网络中数据流聚集的预处理

提出了一种基于无线传感器网络数据流聚集的预处理算法。传感器结点将其在一段时间内采集到的信息当作一个数据流,由此组成数据流上的查询集合,为了得到对于给定查询的结果,结点采用预处理的算法在查询集合中选择出最有效的时间段信息,并把该段时间内的数据发给路由上其他结点进行进一步处理。提高了网络结点感知效率和数据精确度。     

基于三维Mesh片上网络的双链路互连架构

片上网络(network on chip,NoC)作为一种全新的片上互连通信架构,面积受限,却具有丰富的线资源。而且,三维片上网络的层间互连线很短,同时提供了在第三维度上的互连扩展性。根据这些特性,该文提出了一种基于三维Mesh片上网络的双链路互连架构。在垂直方向上,该架构采用双链路互连,使其通信带宽加倍;而且,跨层连接的垂直链路降低了消息传输的路由跳数。这些都带来网络平均延时的降低和最大吞吐量的提高,却仅仅增加一些控制逻辑电路。仿真结果验证了理论分析。与传统的单链路架构相比,该架构以较小的面积开销换取了较大的性能提高。     

考虑拥塞成本的B2C配送网络成长模型

为了解决基于电子商务的大规模配送网络的构建问题,以电商企业自营物流模式下的B2C配送网络为研究对象,利用复杂网络理论,构建了考虑拥塞成本的大规模配送网络成长模型.在选择节点与新增节点建立连接时,以节点度、运输成本和拥塞成本为依据.仿真结果表明:与不考虑拥塞相比,该模型能够使无拥塞节点或者拥塞程度较轻的节点获得较大的优先连接概率,从而有效地降低整个配送网络的总成本.     

混合动力汽车能量管理控制器参数优化

设计了一种新的基于人工免疫网络优化的模糊神经混合动力汽车能量管理控制器．该控制器结合模糊控制和神经网络的优点,利用神经网络的自学习能力,自动生成模糊规则和隶属函数,并不断优化隶属函数的参数,直到达到设计要求．为了避免神经网络的学习过程陷入局部极值点,采用人工免疫网络优化神经网络的参数．仿真结果显示,经过参数优化的模糊神经能量管理控制器的性能比普通能量管理控制器好,能进一步降低HEV的油耗．     

非线性网络控制系统的稳定性分析

针对传感器为时钟驱动、执行器、控制器均为事件驱动的一类非线性网络控制系统(net-worked control systems,NCS),通过在信息接收端设置一定长度的缓存,可以将时变的网络诱导时延转化为固定时延,并且将此类NCS建模为一类具有输入输出时延的非线性时延系统.基于建立的模型,利用Lyapunov定理和Razumikhin定理给出了系统渐近稳定的充分条件,同时给出使系统保持渐近稳定的最大允许网络诱导时延.最后通过算例验证了时延小于最大允许网络时延时,NCS是稳定的.     

基于决策树的网络流量分类方法

针对传统流量分类方法(基于端口和有效载荷)分类不可靠的问题,提出基于C4.5决策树算法,根据训练集中属性的信息增益比率构建分类模型,按属性对测试数据集进行预测,通过查找分类模型实现对网络流量的分类。在公开数据集和自己采集的数据集上进行实验,结果表明,采用C4.5决策树算法对网络流量分类,平均分类精度为93%,单类别分类精度均在90%以上,能有效地实现对网络流量应用类型的识别。     

基于样条函数的复杂造型表面修改

研究了复杂形体计算机辅助修改方法;介绍了形体表面的单点修改和局部曲面修改方法;讨论了样条拟合修改空间模型的3种方法和样条的特性,在此基础上给出基于样条曲线拟合的模型修改方法与数学表达式。并研究了样条曲线技术在鞋楦形体设计中的应用,证明了该方法的可行性。     

一种新型的多址接入中继协作方案

现有多址中继协作方案的编码增益有限且用户之间不能相互辅助,为此,文中提出了一种结合网络与信道编码的多址中继协作方案:在中继端利用网络编码将不同用户的编码冗余同时转发,目的端通过对某个用户信息的正确译码恢复出其他用户的编码冗余.通过对译码错误事件概率的分析,推导了该方案的中断率与误码率近似值表达式.仿真结果表明,随着信噪比的提升,文中方案可获得比编码协作更好的中断率和误码率性能,同时信噪比较高的用户还可辅助提升信噪比较低的用户的性能.     

抵御恶意模拟主用户攻击的拟合优度检测算法

在认知无线电网络中,针对模拟主用户攻击(primary user emulation attack,PUEA),采用Anderson-Darling(AD)检验来代替传统的假设检验算法来提高系统性能.假设PUEA具有一定的可能性,通过计算接收到的信道数据样本分布函数与经验分布函数之间的Anderson-Darling距离,调整相关参数来确定阈值,并与距离比较,实现频谱检测,有效防止恶意主用户攻击.仿真结果表明,与能量检测相比,系统性能优化了能量检测器的改进.     

有向加权供应链网络演化模型

利用BBV加权网络的演化机制和BA模型的线性择优连接机制,新节点进入网络时的入边和出边服从二项分布,建立了子网络具有流量补偿的有向加权供应链网络模型。利用泊松过程理论分析了网络的出入强度分布,结果表明,有向加权供应链网络的稳态平均入强度分布和稳态平均出强度分布服从幂律指数在[1,3]之间的幂律分布。对有向加权供应链网络模型进行仿真研究,仿真结果与理论预测相一致,符合供应链网络的幂律特性。