通信网络服务可靠性参数分析

为用户提供信息传输服务是通信网络存在的意义。在明确通信网络服务可靠性内涵的基础上,依据国际通用标准,以用户的服务需求和用户的感知为中心,从时间可靠性、完整可靠性、正确可靠性3个角度建立了通信网络服务可靠性参数体系,并说明了其中各类参数的定义,解释了各参数间的相互关系。     

基于加权知识网络分析的企业社区创新用户专家知识发现方法

企业社区中的用户专家对企业产品创新和改进具有重要作用,了解用户专家个人知识对于企业更好地利用用户创新具有重要意义.本文提出一种基于加权知识网络分析的企业虚拟社区用户专家个人创新知识发现方法,以用户社区帖子为对象进行Web文本挖掘,以加权知识网络模型(WKN)对挖掘的碎片知识进行整合和建模,进而综合利用WKN模型中的点、边、权重,以及社会网络分析方法,识别出基于派系的基本型创新知识模式、基于非派系的成长型创新知识模式以及核心创新知识模式.从模型及实例可看出,该方法识别出的知识模式,包含了知识点之间的关系结构,因而比零散的知识点更系统、深入,更易理解和应用.     

WSN中基于分布式机器学习的异常检测仿真研究

安全问题是无线传感器网络应用的关键问题之一。设计了一种基于分布式机器学习的异常检测方案。该方案利用K最近邻算法对传感器网络节点进行分簇,时簇内节点的异常检测采用贝叶斯分类算法,对簇头节点的异常检测采用基于平均概率的方法。利用网络仿真工具NS2构建了入侵检测规则、模拟了网络攻击场景,在此基础上,通过仿真评估了方案的检测率、平均检测率、误检率和平均误检率等性能。仿真实验结果表明,该方案与当前典型的无线传感器网络入侵检测方案相比具有较高的检测率和较低的误检率。     

社交网络下基于个体技能的人力资源配置研究

针对社交网络人力资源的合理分配问题,本文提出了一个切实可行的包括分配机制与支付机制的人力资源配置拍卖方案.在这个方案中,雇主首先向社交网络提交其技能请求及报价;接着,社交网络分别利用人力资源配置拍卖方案中的分配机制和支付机制决定赢者及其支付费用.此外,本文从理论上证明了提出的机制同时满足个体理性、预算平衡、激励相容等良好的经济属性.最后,大量的模拟实验结果表明本文提出的人力资源配置方案可行有效,其具备良好的分配有效性以及较低的计算复杂性.     

不确定的多商品流多准则供应链网络模型

基于供应链网络中同层成员的相互竞争以及不同层成员间的相互合作关系,构建了不确定条件下由制造商、分销商和零售商组成具有多准则决策的多商品流供应链网络模型.研究了制造商和分销商的多准则决策,零售商在市场需求不确定条件下进行决策,同时考虑了制造商和零售商之间的直销关系.利用变分不等式的形式给出了供应链网络中各层以及整体的均衡条件和相应的经济解释.最后,通过算例说明了模型的合理性.     

基于模糊控制的WSN移动节点自主导航算法

设计了一种利用无线传感器网络(WSN)节点间通信信号强度信息(RSSI)及网络拓扑结构实现移动节点自主导航的方法。将机器人作为WSN的移动节点,利用RSSI势场量化的坐标空间描述机器人状态及目标位置,有效避免将RSSI值转换为距离时带来的模型误差。由若干个信标节点组成一个基于模糊控制的分布式导航系统,每个信标节点都是一个独立的模糊控制单元,最后由决策控制中心综合各信标节点的输出量决定机器人的航向。仿真和现场实验都表明该方法的有效性。     

复杂网络确定性模型研究的最新进展

复杂网络的确定性模型在复杂网络建模领域起着不可或缺的作用。按照复杂网络经典模型发展的先后次序,依次对随机图、小世界网络、无标度网络以及加权网络确定性模型的研究现状进行较全面的综述,重点介绍了相关模型的构造及其主要性质,并对复杂网络确定性模型未来的部分发展方向进行了展望。     

一类MIMO网络控制系统的时滞相关鲁棒控制器设计

针对一类多输入多输出(MIMO)网络控制系统,提出一种时滞相关鲁棒控制器的设计方法.首先经过等价推导,将系统转化成具有多输入时滞的连续系统,利用李雅普诺夫函数,通过求解若干线性矩阵不等式,获得系统时滞相关鲁棒控制器.算法递推简单,避免了进行系统变换和处理交叉项,减少了计算负荷.仿真结果表明:在网络具有一定传输时延的情况下,该方法可以获得满足系统稳定性的控制器.     

基于小世界网络的微博谣言传播演进研究

刻画谣言在微博上的快速传播状态,研究影响谣言传播的关键因素。基于传染病的基础模型,将受众扩展为5类(无知者、接触者、传播者、沉寂者、失去兴趣者),引入兴趣衰减系数描述个体多次接触谣言时转发兴趣降低状态,同时考虑了个体只会转发一次的现实状况。为验证模型的有效性,对模型进行了多主体仿真,并将仿真数据与两个真实案例的数据对比,发现构建的模型可以较好地拟合现实情况。通过仿真实验,对不同因素的系数进行对比分析,发现改变兴趣衰减系数、首次转发概率以及小世界网络的属性都显著影响了微博的传播演进过程。     

基于神经网络数据融合的目标识别方法研究

综合应用图像识别、神经网络和数据融合技术是多传感器ATR系统的一个重要研究方向。设计了一种基于BP网络和多传感器数据融合的图像识别系统。从信息论的观点出发 ,在理论上探讨了BP网络数据融合用于图像目标识别 /分类的机理。以此理论对实验结果的合理解释证明了该理论的正确性。理论分析和实验结果都证明了神经网络数据融合用于图像目标识别 /分类的有效性和可行性