故障诊断中的测试节点优选方法

针对模拟电路故障字典法诊断中测试节点选择问题进行了分析研究。在故障模糊集划分的基础上,根据故障信息量,建立了实时故障树的节点优选方法。实际应用表明,该方法大大了减少测试节点数,提高了诊断的正确性和实时性。     

采用PageRank和节点聚类系数的标签传播重叠社区发现算法

基于标签传播的社区发现算法可以检测出复杂网络的重叠社区结构，因此提出了一种基于PageRank和节点聚类系数的重叠社区发现算法。该算法使用PageRank算法对节点的影响力进行排序，可以稳定社区发现结果，节点的聚类系数是一个与节点相关的值，使用节点聚类系数修改算法的参数并限制每个节点拥有最多标签的数量值，可以提高社区挖掘的质量。在人工网络和真实世界的网络上测试，实验验证了该算法能够有效地检测出重叠社区，并具有可接受的时间效率和算法复杂度。     

基于IMM-RUASFF的网络化目标跟踪算法

针对目前网络化目标跟踪算法存在实时性差、精度低等问题进行了研究。首先,基于网络信息共享需求,建立了网络探测节点的目标跟踪模型;其次,网络探测节点目标跟踪需求和实战要求发现目标经常是有多种运动状态并存,而单一模型的滤波器不能满足对机动目标跟踪性能的要求,采用了基于交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)的有反馈实时更新的异步状态融合算法。最后,针对多个探测节点目标跟踪的状态融合估计问题,提出了一种有反馈实时更新的异步状态融合算法,通过仿真验证了算法的有效性。     

空战机动决策方法研究

在阐述空战机动决策作用的同时 ,分析对比了几种常用空战机动决策方法 :矩阵对策法、专家系统法、神经网络法和微分对策法等 ;在此基础上引入了一种新的空战机动决策方法——决策影响图法 ,并对其具体应用作了探讨。     

节点能量均衡和区域重要程度的WSN节点配置算法

提出了一种基于节点能量均衡和区域重要程度的WSN节点配置算法(BEID).该算法将节点的剩余能量作为权重因子,同时考虑不同区域的重要程度,利用加权的Voronoi图确定节点的唤醒概率,从而来确定节点的工作状态.由于考虑了监测区域的重要程度对所属节点的唤醒概率的影响,从而大大加快了探测目标的效率.同时将节点的剩余能量作为权重因子,又在一定程度上使节点的能耗尽可能的趋于均衡.仿真结果表明该算法是有效的.     

基于状态约减的信息攻防图生成算法

针对攻防图构建中存在的状态爆炸问题,提出一种基于状态约减的攻防图生成算法。该算法在分析攻击者和目标网络特点的基础上,对独立状态节点的权限进行对比;其在保留最高权限节点的前提下,实现对低权限节点的约减,并去除冗余攻击路径。仿真实验表明算法具有计算复杂度低、能有效降低状态爆炸以及控制攻防图规模等优点。