SPHERE： a scalable multicast framework in overlay networks

This paper presents Sphere, a scalable multicast framework in overlay network. Sphere is a highly efficient, serf-organizing and robust multicast protocol overlayed on the Internet. The main contrihutions of this paper are twofold. First, Sphere organizes the control topology of overlay network in two directions： horizontal and vertical. The horizontal meshes are used to locate and organize hosts in tracks, and the vertical meshes are. used to manage the data paths between tracks. Second, Sphere balances stress and stretch of the overlay network by assigning hosts into different tracks and clusters. This structure distributes stress on the muhicast trees uniformly, and meantime makes path stretch as small as possible. Simulations results show that Sphere can support multicast with large group size and has good performance on organizing meshes and building data delivery trees.     

中立型细胞神经网络的稳定性分析

基于线性矩阵不等式（LMI）技巧对中立型细胞神经网络的稳定性问题进行了研究，给出了神经网络稳定的一个充分性条件和系统稳定中立项所必须满足的一个必要条件。仿真结果证明了所给算法的有效性，同时表明所得结论优于Y-M-ZHANG等的结果。     

Digital Watermarking Algorithm Based on Wavelet Transform and Neural Network

An effective blind digital watermarking algorithm based on neural networks in the wavelet domain is presented. Firstly, the host image is decomposed through wavelet transform. The significant coefficients of wavelet are selected according to the human visual system （HVS） characteristics. Watermark bits are added to them. And then effectively cooperates neural networks to learn the characteristics of the embedded watermark related to them. Because of the learning and adaptive capabilities of neural networks, the trained neural networks almost exactly recover the watermark from the watermarked image. Experimental results and comparisons with other techniques prove the effectiveness of the new algorithm.     

尺寸和空间分布对电沉积Co纳米线矫顽力的影响

研究了室温下不同直径的Co纳米线在不同取向下的磁化行为.实验结果表明:不同直径Co纳米线的矫顽力随着纳米线与外加磁场之间角度θ的增大而减小.理论上,应用蒙特卡罗模拟研究了纳米线矫顽力对角度θ的依赖关系.对比理论和实验的结果,得到如下结论:磁晶各向异性对Co纳米线磁特性起着重大的影响,Co纳米线的磁化反转过程不能简单地用球链模型中经典的一致转动模型来解释.     

油田配电网理论线损计算

分析了抽油机的负荷特性,提出一种改进的油田配电网理论线损计算方法。该方法将抽油机的瞬时有功功率近似表示成正弦的形式,分别得出有单台和汇有多台抽油机负荷的导线和变压器的线损电量表达式,推导出考虑负荷波动与不考虑负荷波动时支路的可变损耗电量计算值之间的关系表达式。对某油田一条具有13个负荷的典型配电线路的理论线损电量进行了计算,并分别与常规潮流计算方法和实测结果进行了比较。结果表明,提出的方法可行,并且提高了理论线损的计算精度。     

应用配方均匀设计确定粉煤灰/生物质生物陶粒的最佳配比

采用均匀设计法确定有限制的配方方案设计,应用DPS(Data Processing System)统计软件对试验数据回归分析及优化,得到了烧结生物陶粒的最佳配方为:粉煤灰/生物质/石膏/粘土=0.64 688/0.32 030/0.02090/0.01 192.在保证强度的前提下,以比表面积和孔隙率作为生物陶粒的主要性能指标.最佳配方下所得陶粒的比表面积为6.26 m2/g,孔隙率为79.53%.     

自适应小波神经网络在故障诊断中的应用

为提高传统BP神经网络在故障诊断中的效率,提出用小波神经网络加以改进.采用动量法和学习率自适应调整结合的网络训练算法对小波网络的初始参数进行设置,提出自适应小波神经网络的故障诊断方法,详述其诊断原理,并结合实例证实了该方法应用于故障诊断的有效性.     

计算机辅助几何设计中双三次张量积非均匀B样条曲面G1光滑条件

依据有关B样条理论 ,研究了一种特定类型的双三次张量积非均匀B样条曲面间G1光滑拼接的充要条件 ,且给出了此种类型的两张双三次张量积非均匀B样条曲面间G1光滑拼接的一个充分条件 ,以满足实际应用的需要     

一种新的加热炉状态识别算法

最小距离法是一种应用非常广泛的状态识别算法,但其在使用过程巾要求待识别样本必须符合类内距离较小、类间距离较大这一前提条件,否则将会造成识别错误.针对最小距离法存在的问题,提出了一种基于人工神经网络的改进最小距离法,并将该方法应用于加热炉工况的状态识别.结果表明,该方法具有识别速度快、识别率高的优点,完全能够满足工业生产过程的需要.     

基于RBF网络的混沌动力系统辨识

提出用RBF神经网络对混沌动力系统进行辨识，设计了一个三层RBF网络结构，仿真实验说明了RBF网络用于学习混沌动力系统时的基本性质。用辨识模型重建吸引子方法定性地评价辨识模型，通过计算辨识模型的Lyapunov指数定量地评价辨识模型的性能，同时推导了RBF网络模型Lyapunov指数的计算公式。仿真结果表明，该辨识模型能很好地逼近原混沌动力系统，准确地体现原混沌系统的动力学特性。