加权小世界网络上的演化少数者博弈模型

研究了加权小世界网络上的演化少数者博弈模型.在该模型中引入回报机制,当经纪人通过模仿获益后.模仿者必须向被模仿者支付一定的报酬.模拟发现在某报酬下系统方差达到最小,表明此时系统的表现较好,系统资源得到更好的利用.而且随着d值的减小,系统的方差增大.     

双参数指数分布的加权矩估计

利用加权矩估计方法,得到双参数指数分布中参数的加权矩估计量,讨论了估计量的方差和特征函数,并利用算例说明了加权矩估计优于矩估计．     

分布式系统的新型框架—.NET Remoting

主要阐述.NET Remoting的基本系统结构和.NET Remoting在应用程序中的使用方法。讲述了Remoting的定义、在分布系统中边界问题;Remoting体系结构中通道、应用程序域和结构体系;Remoting的激活方式和生存服务,让我们了解到Remoting技术,并在何种情况下能在应用程序中实现Remoting以及如何实现。     

微结构光纤分布式传感技术实现油井压裂监测

提出了一种使用聚酰亚胺涂敷、低羟基高纯石英玻璃微结构的散射增强型微结构光纤,用于监测和评估油井开采中水力压裂技术的过程与效果,该光纤对高温、高湿度、富氢环境有较好的耐受力。通过分布式传感系统测量了该光纤的散射增强效果,当光纤损耗为3 dB/km时,测量精度可以提高2~5倍,在实际油井压裂监测中,微结构光纤分布式传感系统数据结果显示,可以对压裂效果实现监测并进一步指导压裂和暂堵工作。     

含分布式电源的配电网故障定位改进矩阵算法

由于传统矩阵算法在含分布式发电的配电网故障定位中的适用性变差,提出了一种改进矩阵算法实现对含分布式发电配电网的故障定位。该方法根据变电站母线处分支节点以及与分布式电源相连节点的故障信息,首先确定发生故障的区域,然后在该区域内利用改进的矩阵算法定位故障区段。考虑到故障信息的畸变,该方法针对定位结果的不同采用不同的纠错方法,提高了定位的准确性。该方法降低了矩阵的维度,排除了T接线处的误判。算例验证了所提出方法的可行性及容错性。     

基于GA-WNN和时空特性的交通数据融合

由于时间序列的交通数据重点关注断面交通流量变化,而空间序列的交通数据主要关注路网交通流分布;本文在综合考虑二者特性的前提下利用遗传算法的群体搜索技术及小波神经网络的较强学习能力,提出了基于遗传-小波神经网络（GA-WNN）的交通数据融合模型,使用MAE、MRE和MSE三个指标对交通数据序列进行优劣对比分析。经实例验证,考虑时空特性的交通数据其数据质量优于单一的时间序列和空间序列。     

基于多因子融合的维修性验证试验故障样本分配方法研究

针对维修性验证试验中样本分配结果不理想,导致维修性验证试验结论置信度低的问题,提出了基于多因子融合的维修性验证试验样本分配方法;首先,通过对故障样本分配影响因素的分析,定义了故障样本分配影响因子集,提出了基于多因子融合的故障样本分配算法;然后,分别确定了各影响因子的影响系数,并采用模糊层次分析法获得了各影响因子的影响权值;最后,以某型装备子系统为例进行实例验证,并同基于故障率的分层抽样样本分配方法进行对比分析,结果表明该方法得到的样本分配结果结构更加科学,提高了试验结论的置信度,具有良好的工程应用价值。     

一种高可靠分布计算系统的适应性故障侦测方法

针对高可靠分布计算系统的故障侦测,提出一种适应性故障侦测方法.根据系统计算节点的负载和网络传输时延,动态地估算心跳消息超时时限,协商改变心跳消息的发送周期,以适应系统状态的变化,减少故障侦测服务的错误.模拟实验表明,该方法与通常的故障侦测方法及NFD-E相比,故障侦测出错次数较少,侦测时间较短,并能够适应高可靠分布计算系统状况的变化,在侦测的实时性和正确性上提供较好的平衡.     

具分布时滞的分层抑制细胞神经网络概周期解的存在性

通过利用Banach空间中的不动点定理和Lyapunov泛函的方法,获得了具分布时滞的分层抑制细胞神经网络概周期解的存在性的新结论。所获结果在较大程度上改进和推广了已有文献中的相应结果。     

一种基于证据决策的航迹相关算法

基于证据决策的思想,对传统的最近领域法(NN)及K近领域法(K-NN)进行改造,设计新的航迹相关判决准则,提出一种新的分布式多传感器航迹关联算法(EK-NN). 通过仿真试验分析,并与最近领域法(NN)及K近领域法(K-NN)进行比较. 结果表明,在密集目标环境下,基于证据决策的(EK-NN)航迹关联算法明显优于最近领域法(NN),较K近领域法(K-NN)也有一定的改进.