光纤传感网络用于电磁流变结构的特性测试与工程控制

电流变材料(Electrorheological-ER)是近年出现的能够在外加电场作用下改变性能的新材料,光纤传感器以其优良的抗电磁干扰能力成为ER构件的性能测试和应用研究中的首选.智能结构使用的难点之一是根据实际使用的目的和结构设计合适的传感器和控制系统.本文先探讨了偏振光纤传感器测量ER构件的动态应变的基本原理,然后以欧拉- 伯努利(Euler-Bernoulli)梁的横向弯曲振动为例讨论了一种用光纤传感网络判断一维振动的几阶振动模式的方法,进而探讨了二维情况下圆板振动模式的判断,可作为动态情况下智能结构实际使用的参考模式.     

煤泥浮选生产数据管理系统

本文介绍煤泥浮选生产数据管理系统的网络硬件结构、主要功能和软件体系。系统软件在淮北选煤厂的投入使用,减轻了工人的劳动强度、强化了生产管理,并能改善控制效果,它与优化控制系统配合使用,能提高我国煤泥浮选综合自动化水平。     

人工神经网络在油田注采量描述中的应用

考虑油田注水开发期采液量是注水参数和地层参数等的连续函数,应用人工神经网络技术,探讨油田注水开发期见水后的各个单井产状描述和产液量预测的新方法．采用某油田某区块内５口采油井配置１０口注水井,在１２个月的注采数据来训练所建立的注采系统人工神经网络模型．结果表明,人工神经网络可很好地用来定量描述油田注水期采出液量与注入液量之间的复杂函数关系,可用于油田水驱产状的描述．滚动预测的结果表明,预测的累计采油量随月份的增长变化和实测的符合良好．     

基于能量有效和延迟减少的WSN多层链式数据收集协议

基于LEACH、PEGASIS、PEDAP等数据收集协议的弊端和约束,结合无线传感交通监控网络中监控区域呈带状模型、目标高速运动、节点铺设密度受限以及基站距离远等特征,提出了一种基于能量有效和延迟减少的多层链式无线传感器网络数据收集协议(MEDC).协议提出了分层链的思想,并采用最小化总能量链构造方法生成链,leader的选取基于剩余能量最大法.实验结果表明,MEDC性能显著优于LEACH和PEGASIS等协议,不仅能有效延长网络生命周期,且能明显减少网络延迟.     

基于多种群共生进化的RFID网络优化

在RFID(radio frequency identification)网络实际大规模部署与应用方面,如何有效地进行RFID网络规划,使网络资源得到优化分配,在保证高读取率和网络负载平衡的前提下,减少读写器冲突,提高标签读取率是决定RFID系统服务质量的关键问题.分析了RFID网络规划和RFID网络环境下的读写器防冲突问题,对两类问题分别建立了相应的数学优化模型.基于生态系统中的不同物种间的互利共生现象,提出了一种多种群共生进化优化算法SMSO(symbiotic multi-species optimization).试验结果表明,将该算法应用于RFID网络规划与防冲突问题,体现了进化的多样性和多层次性,在寻优能力、收敛速度以及克服早熟收敛等方面均具有很好的性能.     

一种新的可信修复网络模型及其实现

为解决目前缺乏一种可行的可信修复网络框架问题,提出了一种新的、可行性强的可信修复网络模型,详细说明了该模型提供的功能和工作流程,着重阐明了可信修复网络的通讯机制和认证方法.仿真实验表明,该框架在保证网络系统安全性和可信性的同时,实现了为不满足可信网络安全策略的终端用户提供及时可靠的修复服务.     

基于差别特征学习的神经网络图形识别

根据视沉识别的判别特征分辨特性,定义了差别特征模式（ＤＦＰ）,对前向人工神经网络进行了改进,提出了基于判别特征模式的学习方法。针对视觉识别的大小不变性、位置无关性、轮廓与实心等阶性以及变形有噪时的相对稳定性,设计了前向网络,通过调节注视中心来识别多个物体。实验结果证实,该神经网络对模式具有较好的识别稳定性。     

利用线性相关优化随机网络编码中继节点算法

传统随机网络编码,当中继节点收到消息时,不作判断,直接进行编码,在某些网络拓扑结构下,这样的编码是无效的。文章针对这种随机网络编码中继节点的编码问题,提出了一种选择有效信息编码的算法,通过对接收的消息进行线性相关性判别,从而确定是否对接收到的消息进行编码。模拟实验结果表明,与传统随机网络编码相比,提出的方法理论上可以减少编码时间,降低编码冗余度,提高信息传输效率。     

一种安全DSR协议的形式化分析方法

目前安全 DSR协议由于缺乏有效的形式化分析方法,难以发现一些隐蔽的安全漏洞.针对这一问题,通过分析DSR协议路由过程,给出了安全DSR协议的安全目标.提出了一种基于逻辑的安全DSR协议形式化分析方法,定义了能够反映安全DSR协议特性的基本逻辑构件(包括主体、目标和公式)和推理规则.首先用逻辑公式描述协议初始假设及过程,然后用推理规则进行推导产生推导结果,最后依据推导结果判断协议安全性.使用这种方法对SADSR协议进行了形式化分析与改进,发现了SADSR协议存在的安全漏洞.分析结果表明,提出的方法能够用于安全DSR协议形式化分析,能够发现一些较为隐蔽的安全缺陷.     

SOM在广域网故障诊断中的应用

为了提高网络管理重要组成部分的故障管理能力,通过对性能数据和故障征兆的推理来确定故障源,针对WAN(wide area network)的故障传播特征提出了一种基于自组织特征映射 SOM(self-organizing maps)的网络故障诊断模型,该模型包括SOM训练模块和故障实时诊断模块.仿真实验表明,采用该模型进行4种故障诊断,故障识别率达到95.82%,而误警率只有3.96%,说明在WAN中采用基于SOM的故障识别方法效果良好.