复杂网络研究与复杂现象

复杂网络研究为探讨复杂系统的性质提供了一个新的视角。简述了复杂网络的基本概念，对网络的结构与功能作了概略的介绍，包括小世界网和无标度网的结构特点。通过对小世界网络中小世界特征的度量，讨论了复杂网络对复杂系统研究的启示，并对生物进化过程中生物的复杂性增加在蛋白质相互作用网络中的体现做了尝试性的说明，以此为基础，对随机性与规则性之间可能产生的复杂现象进行了初步讨论。     

具有紧急消息的航电总线Petri网建模与性能分析

在航空电子综合化系统的设计过程中，总线系统的性能指标与整个航电系统的总体指标有着密切的关系。给出了一套完整的基于确定与随机Petri网的综合航电总线系统的性能评价的模型和算法。通过对总线系统的确定与随机Petri网模型的求解，给出了具有紧急消息的总线系统的两个重要性能指标总线负载、延迟时间，通过对性能曲线的分析，可以为综合航电系统的设计和完善提供重要的理论依据。     

卫星数字图像的智能处理研究

在借鉴成熟的数字图像特征分类模型基础上，通过特征抽取及采用神经网络方法对特征树训练，得到卫星数字图像的典型特征和在图像分析中的权重。提出利用数字图像的经验处理知识来实现卫星数字图像的自动处理，并建立分类数字图像集的经典处理案例，采用基于案例推理的方法，实现了卫星数字图像处理经验的复用和效率的提高。     

基于ExSpect的复杂离散事件动态系统建模

随着petri理论与应用研究的不断发展，petri网已经成为离散事件动态系统建模和分析的有力工具。采用petri网对复杂离散事件动态系统进行建模和分析，没有一套科学的建模方法指导和有力的软件支持是不可能实现的。介绍了基于Petri网的可执行的规格说明语言Exspect及其软件，提出了基于Exspect的复杂离散事件动态系统建模的方法，并进行了实例研究。     

基于Petri网的防空C3I决策系统的建模分析

对地空导弹决策系统的结构和性能进行了研究.对基于旅营两级决策组织导出的库所/变迁系统进行了描述,建立了防空C3I决策系统的Petri网模型.并引入了决策时延这一反映指挥决策系统能力的重要指标.对提高C3I决策系统的实时性和准确性做了初步的探讨,证明了建立有色Petri网模型后,有效地提高了C3I决策系统决策的实时性和有效性.     

基于对角递归神经网络的非线性逆动态控制

采用2个对角递归神经网络(DRNN)构成非线性逆动态控制系统，一个用作辨识器，逼近系统的正模型，为逆动态控制提供系统的灵敏度；另一个用作控制器，逼近系统的逆动态模型，再与原系统串联组成伪线性系统．仿真结果表明该控制方法实现了对非线性系统的有效控制。     

一种ad hoc网络可靠性度量——网络均衡度

通过网络节点的重要性,定义了网络的均衡度,从而用来衡量网络的可靠性.该度量反映了网络的抗毁性、生存性以及有效性,是一种衡量网络可靠性的有效尺度.     

双环网络G(N;1,s)的L形瓦仿真算法

提出双环网络G(N;1,S)的L形瓦仿真算法,利用VB6.0作为编程语言、SQL Server2000作为数据库来实现这一算法,对任意给定N,而2=相似文献   

移动社交网络中的无线资源分配算法研究

随着移动用户数量的不断增加以及移动网络规模的发展,移动社交网络越来越受到人们的青睐,在社交网络中,社交网络用户可以使用移动设备相互交换和共享内容,但如何在移动社交数据传输过程中根据用户的需求为其分配最佳的无线资源,并确保资源的安全性和保密性成为了一个新的挑战.研究移动社交网络中的无线资源分配问题,资源分配包含无线资源分配和保密性资源分配,提出一种基于梯度的迭代算法来求解社交用户所需要的最佳无线资源和保密性资源.仿真结果分析表明,根据所提算法可以得出在保密性资源能量效率方面比随机分配方案提高8％左右,同时在无线资源利用率方面也有显著提升.     

卷积神经网络声学模型的结构优化和加速计算

将卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)声学模型应用于中文大词表连续电话语音识别任务中,分析了卷积层数、滤波器参数等变量对CNN模型性能的影响,最终在中文电话语音识别测试中,CNN模型相比传统的全连接神经网络模型取得了识别字错误率1.2％的下降.由于卷积结构的复杂性,常规的神经网络加速方法如定点量化和SSE指令加速等方法对卷积运算的加速效率较低.针对这种情况,对卷积结构进行了优化,提出了2种卷积矢量化方法:权值矩阵矢量化和输入矩阵矢量化对卷积运算进行改善.结果表明,输入矩阵矢量化方法的加速效率更高,结合激活函数后移的策略,使得卷积运算速度提升了8.9倍.