基于自监督信息增强的图表示学习

针对图表示学习模型依赖具体任务进行特征保留以及节点表示的泛化性有限等问题,本文提出一种基于自监督信息增强的图表示学习模型(Self-Variational Graph Auto Encoder,Self-VGAE)。Self-VGAE首先使用图卷积编码器和节点表示内积解码器构建变分图自编码器(Variational Graph Auto Encoder,VGAE),并对原始图进行特征提取和编码;然后,使用拓扑结构和节点属性生成自监督信息,在模型训练过程中约束节点表示的生成。在多个图分析任务中,Self-VGAE的实验表现均优于当前较为先进的基线模型,表明引入自监督信息能够增强对节点特征相似性和差异性的保留能力以及对拓扑结构的保持、推断能力,并且Self-VGAE具有较强的泛化能力。     

基于移动锚节点的无线传感器网络节点定位

为了更好地解决无线传感器网络节点定位精度和复杂测距技术之间的矛盾,提出一种基于移动锚节点的非测距的定位技术。9个装备有GPS接收机的可移动锚节点形成一个圆形定位区域,位于定位区域内的待定位节点接收锚节点发射的信号,并记录接收信号强度,比较接收信号强度确定自己所处区域,从而实现定位。仿真结果表明,该节点定位技术平均定位精度约为10%,与其他类似定位技术相比,能够明显提高节点定位精度。     

基于改进单神经元梯度学习的无线网络主动队列管理

考虑传统网络拥塞控制忽略了网络拥塞的持续状态, 引入将数据包到达链路速率作为控制器输入的方案, 得到一种改进单神经元梯度学习(improves single neuron gradient learning, ISNGL)的主动队列管理算法. ISNGL 算法采用梯度学习动态调整网络参数, 并在此基础上对收敛速度和稳定性加以改进, 提出带有位移参数的新激活函数和带有权值调整的动量项的改进方法, 最后通过 NS2 网络仿真软件在无线网络的拓扑模型上进行仿真分析, 结果表明 ISNGL 算法在无线网络环境下拥有良好的拥塞控制能力.     

基于因子图模型的用户可信度评估

为克服传统方法在缺少用户个人信息及发布内容的情况下无法有效地评估用户可信度问题,提出基于评论反馈信息和信任关系的用户可信度因子图模型(UFGM)。该模型将信任关系和评论反馈对用户可信度评估的影响形式化为一个概率模型,并提出半监督分类的学习方法构建模型。在Extended Epinions数据集上验证了模型的有效性,并发现信任关系比评论反馈更易对用户可信度评估产生积极影响。与传统算法相比,UFGM能在缺少用户描述信息及评论信息的情况下将用户可信度评估的准确度提高12%～29%。     

基于平面拼装的Ad Hoc网络抗毁性研究及其信道分配

提出一种基于平面拼装方法解决Ad Hoc网络抗毁性及其信道分配问题. 在1 000×1 000单位区域内用若干个半径均为100的圆构建Ad Hoc网络, 当相交部分不小于5%时, 得到与6个圆的正六边形相交拼接效果, 用45个圆可以完全覆盖全部区域, 选择3个通信信道即可完全进行数据交换; 当相交部分不小于18%时, 得到与4个圆的正方形相交拼接效果, 用64个圆可以完全覆盖全部区域, 选择2个通信信道即可完全进行数据交换. 实验结果表明, 该方法对各种蜂窝移动通信网组网具有指导意义.     

一种高精度的电力系统谐波分析方法

针对电力系统谐波的危害和谐波治理的需要,提出了一种高精度的电力系统谐波分析算法,利用该算法可快速获得电力系统基波及各次谐波的高精度幅值和相位.提出并证明了该算法的收敛性定理,给出了利用该算法进行谐波分析的仿真实例.仿真结果表明,提出的谐波测量方法与其他方法相比具有更高的计算精度高和更快的计算速度,因而在电力系统谐波测量中有较大的应用价值.     

反应扩散变时滞细胞神经网络的稳定性

利用构造Lyapunov函数的方法讨论了带反应扩散项的变时滞细胞神经网络全局指数稳定性.在输出响应函数有界且满足Lipschitz条件和系统满足文章所给的条件下,得到了判定该类网络解的全局指数稳定性.     

认知网络中无线电信号智能感知方法研究

无线电信号在噪声波动情形下的检测性能有待提高.该文提出了认知用户根据无线电环境变化自动调整检测阈值的感知方法.融合中心应用坐标搜索算法为认知用户提供最优控制参数,认知用户依据最优参数设定检测阈值,并自主学习特定无线电环境下的最佳阈值.此外,该算法充分考虑了各认知用户的个体特征及其感知贡献,并提出了一种基于能量值的加权算法体现用户特征.实验结果说明该算法对噪声波动具有卓越的鲁棒性,在信噪比低于-15 dB时的检测概率远高于传统方法.     

下一代光接入网中物理层关键技术研究进展

5G和数据密集型应用的兴起对下一代光接入网的容量提出了新的挑战.作为最成熟的宽带光纤接入技术,无源光网络(passive optical network, PON)受到了广泛关注.为了在满足功率预算的前提下实现更高的传输速率,提升物理层性能的关键技术一直是该领域的研究热点,同时尽可能地降低系统成本对PON的大规模部署有着重大意义.该文梳理并总结了光接入网中物理层关键技术的研究进展.介绍了PON标准的演进和现状,分析了下一代PON面临的挑战和成因,重点阐述了数字均衡技术、高阶调制格式、光放大、前向纠错、非线性串扰实验分析以及低成本相干检测等关键技术及其研究进展,并综述了当前相关工作的研究成果.     

基于分形网络的人呼吸系统气体传输模型

基于呼吸系统的分形特性,提出了气体在人呼吸系统中传输的数值模拟模型.研究了人呼吸系统分形结构的传输特性.根据串联、并联网络原理和Darcy定律.建立了基于分形网络的呼吸系统等效渗透率计算模型.分形网络模型用于描述人呼吸系统气体传输的机理.采用数值方法分析了分形参数对等效渗透率的影响.研究表明:人呼吸系统的等效渗透率随着比例因子β的增加而增加,随着比例因子γ的增加而降低.推导出入呼吸系统的最优分叉数M=2.呼吸系统的优化分形结构使得系统的能量消耗最低.