网络谣言的心理分析与管控

近年来,随着智能移动终端和互联网技术的结合,上网变得十分便利。网民数量激增的同时,网络谣言层出不穷,给社会安全与稳定造成不良影响。文章从心理学角度深入分析助推网络谣言的原因,并基于心理规律提出网络谣言的管控措施。     

雷达侦察效能对防空兵群抗击效率的影响评估

从信息化条件下防空作战的实际需要出发,描述了搜索雷达与火控雷达的侦察效能对群抗击效率影响的基本特点,运用概率论和防空兵射击指挥理论,建立了防空兵群分散指挥和集中指挥时,搜索与火控雷达发现目标概率对群抗击效率影响的数学模型,结合实例计算分析了选择射击指挥方式时搜索雷达发现目标概率的临界值。     

内置频率对Duffing振子微弱二进制相移键控信号盲检测影响

采用Duffing振子实现对微弱二进制相移键控（Binary Phase Shift Keying, BPSK）信号的盲检测时，Duffing系统输出的周期态和混沌态转换之间存在过渡带。针对这一问题，推导出过渡带时长和Duffing系统内置频率之间的关系表达式；指出内置频率越高，过渡带时间越短；仿真实验给出时间频率响应曲线。内置频率的提高，会降低系统检测微弱信号的灵敏度。针对这一问题，推导出周期态下Duffing系统输出幅度作为因变量、内置频率作为自变量的表达式；仿真实验给出幅频响应曲线。针对微弱BPSK信号盲检测，建立变尺度方法和检测阵列相结合的基于S变换提取Duffing系统输出幅度包络的微弱BPSK信号盲检测模型，仿真实验验证了模型方法的有效性。     

基于自适应累量算法的舰船轴频电场信号检测方法

提出一种新的舰船轴频电场信号检测方法.该方法利用高阶累量对高斯噪声的抑制作用,首先使用基于自适应累量算法的FIR滤波器对接收信号进行滤波消噪处理,以提高信噪比;然后再对滤波输出信号进行滑动功率谱检测.实测数据处理结果表明了该方法的稳健性和有效性.     

一种柔性抗攻击网络防护体系结构

网络攻击的复杂性、多变性、综合性等趋势对传统各自为政的网络防护系统提出了严峻挑战。为全面、持久、灵活地应对各种网络攻击,提出一种柔性抗攻击网络防护系统的体系结构。该体系结构以安全核为中心,结合认证、事件采集以及各种抗攻击指令的执行,共同完成网络防护任务,体现出网络防护系统的柔性及抗攻击性。     

弹性BP神经网络消除轮速传感器误差方法的研究

汽车轮速是汽车运动状态参数的主要信息源,是控制系统的核心,其精度直接影响这些系统的性能.为了提高轮速的精度,降低传感器的研制成本,提出了一种基于弹性BP神经网络的误差分析方法消除轮速传感器误差.将改进的BP神经网络--弹性BP神经网络用于误差分析,并提出误差匹配的算法.理论和仿真结果表明,该方法使绝对误差达到2×10-4>rad,能够有效地消除传感器误差,提高轮速信号的精度.     

大规模代谢网络分解的生物信息学研究

随着大规模分子相互作用数据的不断涌现,生物学网络方面的研究正日益得到重视.代谢网络处于生物体的功能执行阶段,其结构组成方式不仅反映了生物体的功能构成,也直接影响代谢工程中的途径分析和研究.作为代谢网络研究的重要环节,实现网络的合理分解不仅对于基因组范围内分子网络的结构和功能研究具有重要意义,也是代谢工程的途径分析和优化得以顺利进行的前提之一.在回顾代谢网络宏观结构和拓扑特征研究成果的基础上,通过对现有分解方法的深入分析,指出缺乏合理且有针对性的模型评估准则是目前网络分解研究中亟待解决的问题之一.今后的研究趋势在于如何整合更多的信息和发展更先进的分析方法,建立更合理的模型,并进一步拓展网络分解的应用范围.     

基于组合权重的目标识别系统威胁评估

现代信息战场中,对敌方的目标识别系统进行有效干扰,是增强我方、打击敌方的有效手段。对敌方的目标识别系统进行有效的威胁评估,有助于指挥员的决策以及对干扰资源的优化配置。借鉴空中目标威胁评估常用方法,提出对敌方目标的敌我属性识别系统进行威胁评估的方法。首先选择合理的威胁评估指标,然后对指标数据进行规范化处理,利用信息熵法求解威胁评估的客观权重与改进的层次分析法求解出的主观权重加权得到组合权重,运用灰关联分析法进行威胁评估和排序,最后用实例验证方法的有效性和合理性。     

离散动态贝叶斯网络的递推算法

离散动态贝叶斯网络是对动态系统进行建模和定性推理的有力工具。由于观测证据会随时间增加,直接计算推理算法的公式会变得冗长而且推理速度还会下降。在直接计算推理算法的基础上推导出递推公式,并给出算例验证。递推计算公式简洁,仿真表明递推算法的推理速度较直接计算推理算法有明显提高,因而适合实时在线推理。最后将递推算法应用于航天器的态势感知。     

无线认知网络中一种分布式最大频谱分配算法

无线认知网络被认为是下一代无线网络的核心架构之一。该网络能解决日益增长的频谱使用需求和低下的频谱使用率之间的矛盾。通过伺机接入临时可用频谱资源,其频谱利用率能得到大幅的提高。由于频谱资源分配是影响频谱资源利用率的关键,因此如何对频谱资源进行高效的分配一直是无线认知网络的重要研究领域之一。我们证明了在异构频谱使用概率条件下的最优频谱分配是NP难的问题。为了有效解决该问题,本文提出了一种基于分布式最大加权独立集的频谱分配算法——DMWIS。该算法的时间复杂度为O(V2/2)。通过大量的仿真实验,验证了在90%以上的不同随机网络环境下算法能在3轮内收敛,并且该算法一般能获得最优解90%的性能。