贝叶斯预测蜂群算法在无线传感器网络优化中的应用

针对无线传感器网络(WSN,wireless sensor network)节点分布不合理,存在较多的监测盲区等不足,提出了利用贝叶斯预测人工蜂群算法(BPABC,Bayesian predictive artificial bee colony algorithm)制定节点分布方案。BPABC算法借鉴贝叶斯预测算法的思想对蜂群算法中各蜜源存在最优解的概率进行预测,并以此为依据指导跟随蜂寻优工作。采用BPABC算法对WSN中的节点分布进行优化,与人工蜂群算法、全局人工蜂群算法制定的优化方案进行比较。结果表明,BPABC在平均覆盖率、最差覆盖率等方面均优于其他两种算法,并且BPABC算法在迭代收敛速度方面也有明显的优势。为了进一步验证改进算法的实用性,采用BPABC制定不同监测区域的WSN节点分布方案。WSN的覆盖率均在97%左右,并且标准差不超过0.005%。由此可见,基于BPABC的WSN节点分布优化方案具有较高的覆盖率、良好的适应性和稳定性。     

基于传输贡献矩阵的城市路网节点重要性评估方法

 在城市道路中,通常采用交叉口流量或道路连接数等单一指标确定路口重要性,很难保证突发事件下道路网络运行的可靠性。鉴于城市道路网络的无标度特性,以交通阻抗为权重,将城市道路网络抽象为加权网络,提出节点重要度传输贡献矩阵方法,评估道路交叉口重要性。该方法综合考虑交叉口所处路网位置、道路连接数及关联路段交通阻抗,采用节点效率值表示其位置信息,通过融合节点度值和交通阻抗值,构建交通信息传播过程中节点之间的重要度关联,以表示相邻路口间重要性依赖关系。以天津市区域路网为例计算各交叉口重要度,采取连续移除重要节点方式,模拟连锁故障过程,并将结果与节点收缩法进行对比。实证分析表明：在移除最重要的8个节点后,路网最大连通子图规模较节点收缩法降低9.10%,验证了该方法的有效性。     

山东半岛城市群城市交通网络水平评价

为优化山东半岛城市群交通网络结构,从交通建设度、交通运输度、交通可达性、交通服务度4个方面构建交通网络建设水平评价指标体系,利用改进的引力模型作为交通网络联系度模型对各城市间的关联度进行定量分析,搭建出山东半岛城市群交通网络联系的基本结构.研究表明:1节点层面,各城市的交通网络建设水平可以分为3个等级,整体差异性较大,济南、青岛首位性突出.2联系度层面,两两城市间的联系度呈现出明显的不均衡性和距离衰减性,联系度数值偏小的结果较多,说明大部分城市与外界交通联系不强.3网络层面,山东半岛城市群交通联系网络不健全,以济南、青岛、烟台-威海为网络中心的三足鼎立局面初步形成,胶济铁路沿线为发展主轴,处于由走廊式向多中心网络转变的发展阶段.     

SKYNET-X系统常见故障分析

SKYNET-X自动化系统自从在兰州投产使用之后,系统趋于稳定。现将运行中遇到的三个常见故障问题进行故障分析,分别是REC节点故障、同步回放问题、飞机自动相关问题。通过对三种故障的分析和解决方案,对今后的维护起到积极有效的作用,可以更好的保障空管安全。     

业务迁移场景下利用信誉值的拓扑构造激励算法

针对无线泛在环境下的面向最佳业务迁移的节点快速激励问题,提出一种利用信誉值的新型拓扑构造激励(TCI)算法。首先,建立分层选择模型,为需求节点选择最佳业务迁移小区及中继;然后,提出改进的信誉值计算方法,以准确地反映各协作节点的信誉度;最后,借助拓扑构造算法,实现网络拓扑的自适应调整,从而有效地激励节点参与中继协作。仿真结果表明:TCI算法在业务迁移和节点激励2个方面均表现优异,具有显著的综合优势;与基于随机概率选择的协作激励算法和基于最短距离选择的协作激励算法相比,其业务迁移成功率分别提高了43%和106%;与基于直接信誉值的协作激励算法和基于综合信誉值的协作激励算法相比,其能够促使非合作节点更早(即前3个周期)采用协作态度。     

基于节点标号的Koch网络结构性质研究

针对正多边形Koch分形岛所映射成的Koch网络,根据节点接入网络的时间和位置信息给节点标号。在节点标号的基础上,研究网络的最短路由及计算最短路径长度;并分析网络的主要结构性质,如节点的度、度分布和累积度分布函数,以及网络的聚类系数、平均最短路径长度、度关联函数和介数中心性,得出结构性质的解析解。结果表明,所构建的Koch网络是无标度和小世界的;其聚类系数趋向于比较大的常数值;平均路径长度与网络节点数的对数呈正比关系,度相关函数、点介数和边介数都随节点度的变化而指数变化。     

航班运行风险网络的传播与控制改进

为探究航班运行风险的产生、传播与控制过程, 首先统计华北区域航班运行数据共计76个风险节点。然后，采用偏秩相关系数构建风险网络, 再使用社团模块探测算法与三角最大滤波法验证网络适用性。并且, 提出一种适用于航班运行风险分析的SEIR(susceptible-infected-exposed-recovered)模型。根据动力学传播结果, 聚类定位网络传播中关键节点。最后, 采用前置预防与战术处置两类控制方案。计算结果表明，仅控制5个节点后, 感染峰值可降低18.44%, 峰值时间推后两个周期, 起降等重要操纵节点被感染次数平均下降11.74%。该方案在感染峰值、感染周期、重要节点感染3个方面的抑制效果均占优。以上结果证实, 所提方案可有效用于航班运行风险问题分析。     

微波接力组网的节点再优化研究

为进一步完善常规方法构建的微波接力网组网拓扑,提出了一种基于最优链路集的网络节点再优化方法。该方法综合考虑节点吸引系数、链路衰落概率、节点通信冗余等因素,借助网络拓扑优化的思想,采用遗传算法构造了微波接力网的最优链路集;以节点在该集合中的度为依据,通过对节点的合理排序,以部分用户节点代替非必要的干线节点,完善了组网拓扑。在修改链路和节点价值集后,该方法还可解决其他网络干线、中继节点的选择问题。     

基于图注意力网络的案件罪名预测方法:CP-GAT

案件罪名预测任务是基于文本数据去预测案件所属罪名.针对现有方法在相似罪名和长尾数据集上表现不佳的问题，提出了一种基于图注意力网络的案件罪名预测方法CP-GAT(charge prediction based on graph attention network).该方法首先使用司法文书数据集中的案例事件描述文本和案例对应的法条信息建立异质图结构数据，构建后的异质图包含两种类型的节点(词节点、案例节点)，两种类型的边(词节点与词节点相连的边，词节点与案例节点相连的边).在基于法律文本构建后的异质图上使用图注意力网络进行图特征提取，最后将得到的特征向量输入到罪名预测的分类器中，得到案例所属的罪名.在CAIL2018法律数据集上的实验结果表明，基于图注意力网络的罪名预测方法优于对比实验使用的方法，准确率和宏观F1值分别达到了95.2%和66.1，验证了提出的方法有利于提升案件罪名预测任务的性能.     

轴压下局部加厚T型管节点抗冲击有限元研究

采用有限元软件ABAQUS建立冲击荷载下一端固支一端可轴向移动的T型管节点的有限元分析模型.基于该模型,研究了轴力作用下普通和局部加厚T型管节点在横向冲击荷载下的破坏模态,并对冲击力时程曲线、位移时程曲线、能量耗散等抗冲击性能指标进行了分析.分析结果表明:增加主管的厚度可以显著提高试件的节点抗弯刚度,降低节点区域的损伤;但当主管加厚部分的长度达到一定值,节点抗冲击性能将不再提高,研究结果可为管节点的抗冲击设计和损伤修复提供依据.