一类正则二部图的邻强边染色

研究了一类正则二部图的邻强边染色,验证了文献[1]中猜想是正确的.     

对一个多服务器环境下三因子认证协议的分析与改进

对Lwamo等提出的一个多服务环境下具有匿名性的认证协议进行了安全性分析,发现该协议无法抵抗拒绝服务攻击、智能卡被盗攻击和用户伪造攻击等.并且,针对这些安全漏洞分别给出相应改进措施.     

一种确定IFSP中迭代次数下限的算法

提出了一种求解带概率的迭代函数系统（IFSP）中迭代次数下限的自动算法,该算法基于一个基本假定,从给定的多个压缩仿射变换矩阵的谱半径入手,先分别求出每一个压缩仿射变换收敛到其对应的不动点时的迭代次数,然后根据每一个压缩仿射变换使用的概率即可计算出IFSP中迭代次数的下限．理论分析和实验计算结果表明,提出的算法能有效地确定IFSP中迭代次数的下限,且在保证分形图质量的同时避免了不必要的计算开销,为快速生成高质量的分形图提供了一种有效的方法．     

关于一类立方图的可圈性研究

设G为无向图,如果对G的每一个定向D,都存在S（D）包含V（G）使在D中改变所有恰与S（D）中一个顶点相关联的弧的方向后所得的图为有向哈密尔顿图,则称G为可圈图．Klostermeyer和Soltes证明了P4k^3（k≥1）是不可圈图,现证明对任意整数n≥3,Pn^3是可圈图当且仅当n为奇数．     

双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索

为了提高不确定环境下无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）对目标捕获能力,进而提高多UAV协同搜索效率,提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法（improved co-evolutionary genetic algorithm,ICEGA）的多UAV协同目标搜索方法。首先,根据环境的先验信息,在原概率图基础上引入标志位,建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率模型,提高环境和目标的信息感知准确度;其次,定义UAV的飞行规则并结合目标先验概率图信息,建立UAV运动模型及确定最大收益的目标函数;最后,建立分布式UAV之间的信息交互模型,运用ICEGA算法优化产生最优协同决策输入航向角集合,在线实时滚动优化产生最优协同路径。实验结果表明,基于双属性概率图结合ICEGA算法更能够保证最优路径的产生,使得UAV能够准确地搜索到目标;同时,对比仿真验证了ICEGA算法能够提高UAV之间的协同性,保证了路径可行性及提高了目标搜索效率。     

基于概率图的作战任务智能规划方法

针对人工调配作战资源及规划方案效率低下的问题,本文提出一种基于概率图的作战任务智能规划方法,通过统计分析判定任务间因果关系,采用GNN抽取任务中的关键事件构建概率图并计算任务规划方案成功的概率,进而基于时间序列方法预测战场态势变化,实现辅助指挥员智能决策。最后,本文在某联合登岛案例中开展了方法验证,结果表明,所提出的方法可成功实现任务规划并具有可解释性,可实现对战场态势变化的预测和快速响应,在战场上为军队提供强有力的支持。     

基于有限时间LaSalle不变集的PMSM混沌控制

为有效地抑制永磁同步电动机系统的混沌行为,基于有限时间理论和LaSalle不变集定理设计了一种自适应控制器。分析了永磁同步电动机系统的混沌动力学特性,确定了系统处于不同运动状态的参数域;在理论上证明该控制器能够在有限时间内稳定到平衡点且能自动跟踪系统平衡点;仿真实验证明,该控制方案形式简单,快速性更好,稳定性更高。研究结果对保证永磁同步电动机的稳定运行具有重要意义。     

正则图研究热点与周期演变的知识图谱分析

从Web of Science核心合集获取正则图研究全部期刊的文献数据,借助科学知识图谱绘制正则图研究2008-2022年的全时段高频关键词共现图谱,以及分时段高频关键词共现图谱(以每三年为一个时段)。通过比较全时段和分时段高频关键词的周期演变,识别正则图的整体研究概况与热点,以及各周期的研究热点及变化规律。结果显示：（1）正则图2008-2022年的四大研究热点为：正则图的参数与相关性质、正则图的特殊图类、正则图的应用、正则图的代数刻画;（2）在正则图的热点研究主题中,强正则图、距离正则图、复杂网络与算法等各周期稳定且变化极少;（3）从2011年开始,正则图热点主题数量显著增多,出现了线性码、深度学习、机器学习等研究主题。     

透镜与相位板在马赫-曾德涡旋光干涉中的影响分析

马赫-曾德干涉仪是产生干涉光与涡旋光的重要器件。为形象展示干涉图样并分析相位板与聚焦透镜对光场性能的影响,应用Virtual Lab软件进行模拟分析,在光路中分别加入不同数量的竖直条纹相位板与径向螺旋相位板,并通过聚焦透镜对干涉光相位进行调节。结果表明,在引入竖直条纹相位板后,相位板数量越多,干涉条纹间距越大,聚焦透镜可以将条纹相位分布转换为圆环相位分布。在引入一块拓扑荷值l=10的螺旋相位板后,干涉条纹成为树杈型场分布和相位分布。在此基础上,引入第2块相位板,干涉图样成为涡旋干涉场,经透镜聚焦,干涉场相位分布均为涡旋状。     

基于知识图谱的恶意域名检测

网络技术的发展导致恶意域名类型层出不穷,为了挖掘更深层次的恶意域名,提出一种将知识图谱应用到恶意域名的检测方法。在设计域名知识图谱本体模型的基础上,抽取对应的实体、关系,使用Neo4j图数据库存储域名知识图谱,根据图推理算法计算未知域名与图谱中已知属性相邻节点的密切程度,来判断未知域名的属性。实验结果表明,新方法在恶意域名检测上有良好的实验效果(AUC=0.98),可有效识别之前未检测出的恶意域名,实现对隐藏较深恶意域名的挖掘。