The Supernetwork Model of Social Networking Services

The unique ways of information organization and dissemination was examined through the microblog and the real-name social network as the representatives of the new virtual social networks. In order to discuss the interrelation and interaction of the two dimensions-topic and user, a supernetwork model was established based on the supernetwork research method. Through the actual data, a supernetwork topology diagram and the changing rule of user participation were attained. And it was concluded that the key factor of dealing with emergent online public sentiment should start with affecting the opinions of key figures, whose opinions would further affect the public opinions.     

网络地址转换原理实验的设计与实现

网络地址转换(NAT)是《计算机网络》、《组网技术》和《网络管理》等相关课程的教学重点与难点内容之一。文中介绍了网络地址转换产生的原因和原理,基于协议分析与NAT会话信息设计了实验教学内容。实验通过分析NAT会话信息,对比协议分析的结果,详细展现了静态、动态、及端口3类地址转换的原理。该实验不仅可以使学生直观、深入地理解NAT的原理,同时也增强了学生对各类协议原理及其工作过程的自我研究能力,提高了网络实验的教学质量。     

云计算技术及其对网络的影响

云计算代表一种全新的计算模型,并从根本上改变IT服务的方方面面。云环境的主要优势在于降低数据中心的成本支出,并在需要资源时获得动态接入,而不需耗费人力、时间,不影响工作人员的效率和组织竞争力。但云计算仍然存在一些网络性能和安全的问题。所有运营云的企业、政府机构和服务提供商,还有支持云基础设施的设备提供商必须在其设计中考虑这些因素。可用云性能和安全测试工具检测云应有的性能,以实现其结果。     

基于BP神经网络的探地雷达图像识别技术

探地雷达作为一种常用的物探方法,在工程和科研方面都具有广泛的应用,在应用中由于地下介质的复杂性,常使得图像的反射原因较难判断,对于地下介质的典型特征也较难统计.为了更好的解译以及快速准确的分析统计出雷达反射图像中的各类特征,本文利用神经网络的高度模糊识别能力,将标准雷达图像输入到神经网络模型中,并通过一系列的改进,提高了网络性能.通过仿真试验表明,改进后的神经网络可以较为高效的对雷达图像中的典型反射特征进行识别与统计,具有很好的应用前景.     

温和水热法合成具有纳米棒状次级结构的氧化铜微球及其光学性质

采用温和水热合成法,以CuCl2·H2O为反应原料,使用无毒且易溶于水的十二烷基苯磺酸钠SDBS为模板剂,在氨水体系中合成了具有纳米棒状次级结构的CuO微球,并研究了不同实验条件对CuO微球形貌的影响,发现SDBS和氨水的用量是影响棒状次级结构自组装成球的关键因素,而向体系中引入强碱则会改变棒状次级结构.通过XRD、SEM、TEM及HRTEM对合成产物的结构、晶型、形貌及颗粒大小进行研究.采用FT-IR研究了产物的表面结构.UV-Vis吸收光谱及荧光光谱(PL)结果表明产物在紫外-可见光区具有较强的光捕获能力,并能发出蓝紫光.     

联合模拟网络编码和压缩感知的数据传输方案

基于模拟网络编码和压缩感知的思想,提出传输链路上的节点可进行同时传输以降低传输所需时隙开销,设计了一种在链状拓扑中的联合模拟网络编码和压缩感知的传输方案.基于分簇压缩感知方案可有效减少传输量的思想,提出了将无线传感器网络划分为簇,在簇间采用联合模拟网络编码和压缩感知传输方案的模拟网络编码分簇方案.与传统的压缩方案相比,该方案降低了传输量,节省了节点能耗,且减少了传输所需时隙开销,提高了系统吞吐量.     

PDM:基于Hadoop的并行数据分析系统

提出了一款基于Hadoop的并行数据分析系统——PDM.该系统拥有大量以MapReduce为计算框架的并行数据分析算法,不仅包括传统的ETL、数据挖掘、数据统计和文本分析算法,还引入了基于图理论的SNA(社会网络分析)算法.详细阐述了并行多元线性回归算法和多源最短路径算法的原理和实现,其中,提出的消息传递模型能有效解决MapReduce难以处理邻接矩阵的问题;介绍了基于电信数据的典型应用,如采用并行k均值和决策树算法实现的套餐推荐,利用并行PageRank算法实现的营销关键点发现等;最后通过性能测试,说明该系统适合高效地处理大规模数据.     

光学辐射计量术语规范化的进展

对辞书术语的定义格式作了查证,并通过与教材中的术语定义的对比,探讨两种定义格式的特点。根据参与术语翻译和标准评审的点滴积累与正反体验,将翻译定名中的常见问题尝试概括为十种。每种问题都举出实例,从逻辑、语法与格式三方面加以分析。文中举例虽取自信息技术和对定义的翻译,但所概括的定义的特点和常见问题适用于科学技术其他学科,适用于自行撰写定义。     

基于改进信息熵和LSTM网络的轴承故障诊断

针对传统的时频域故障诊断方法无法对故障实现自适应识别和分类,且准确率较低的问题,提出一种基于改进信息熵(improved information entropy, IIE)的长短时记忆网络(long-short time memory network, LSTM)方法。首先对原始信号分别进行集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)和变分模态分解(variational mode decomposition, VMD);将包含故障信息的所有本征模式分量(intrinsic mode functions, IMF)进行信息熵的求取;通过信息熵反映IMF的信息量和峭度指标对描述冲击成分的优势改进信息熵,构成特征向量;最后结合LSTM处理非线性数据的优势,利用组合特征训练LSTM网络建立诊断模型。实验结果表明：该方法能准确、高效地识别多种故障,准确率要比单一的EEMD-LSTM、VMD-LSTM、人工神经网络等传统方法更高。     

T型互感的去耦等效电路及其在网络综合中的应用

本文推导了T型互感网络的等效电路,使得含有T型互感的电路可一次去耦,从而使电路的分析计算大为简化。将此方法应用于梯形网络的综合,可解决梯形网络综合中因出现负电感而无法实现的问题。