基于动态神经网络的柴油机建模研究

针对全柴推进系统仿真中主柴油机输出扭矩的预测问题,分析了输出扭矩的影响因素,在实验室试车台记录数据的基础上,利用小波分析方法对带噪声的原始信号进行预处理,运用Elman动态递归神经网络建立了用于柴油机输出扭矩预测的控制模型.     

基于一类弱连续T-模的模糊Hopfield神经网络研究

基于一般的弱连续T-模与取大（V）模糊算子的复合，建立了具有一般意义的动态模糊神经网络——模糊Hopfield神经网络，并系统分析了该动态系统的性能：在Hamming距离意义下证明了该网络是稳定的，而且其平衡点（吸引子）具有全局Lyapunov稳定性。最后，提供了一种有效的学习算法。     

基于灰度关联和神经网络的装备价格第三方服务机构评价模型

为了科学合理选择装备价格第三方服务机构,研究以灰度关联分析和神经网络方法构建评价模型。研究数据采用问卷调研形式获取,针对样本数据采用灰度关联法分析评价指标与综合评分之间的关联性,发现服务态度和制度建设情况两个评价指标与综合评分关联度达0.74以上,较为重要。采用有效二级指标和综合评分作为输入和输出数据,构建基于神经网络的装备价格第三方服务机构评价模型。通过实际数据验证分析,发现神经网络模型预测精准的概率为75%,预测满足要求的概率为25%,满足实际应用需求,能够为主管部门遴选机构建言献策。     

地理社交网络位置推荐

地理社交网络将地理位置信息融合进传统社交网络,将人们的现实生活和虚拟世界的生活连接在一起。作为地理社交网络的一个重要应用,位置推荐可以向人们推荐其可能感兴趣的位置,为人们的出行提供参考,极大地便利了人们的生活。在此背景下,论文研究了地理社交网络位置推荐的基本概念,分析了位置推荐常用的方法,描述了典型的数据集及推荐效果的评估方法,指出了位置推荐面临的主要问题,并展望了未来可能的研究方向,为相关领域的研究提供参考。     

基于复杂网络的装备保障网络结构脆弱性分析

通过网络化实现装备保障一体化是装备保障体系建设的重点问题。在分析复杂网络脆弱性基本理论的基础上,通过定义装备保障网络中节点、边,构建了典型的装备保障网络拓扑结构模型,提出了装备保障网络的随机失效和蓄意攻击失效两种失效模式,并对两种失效模式下不同装备保障网络的结构脆弱性进行了仿真分析,为装备保障网络的构建以及防护策略的制定提供了科学的参考依据。研究结果表明:从防御角度而言,适当增加不同保障实体之间的交叉连接有助于提高装备保障网络的抗毁性;而从攻击角度而言,二次攻击则可有效提高攻击效率,以达到迅速瘫痪装备保障体系的目的。     

火力打击条件下Ad hoc网络节点毁伤程度评估

Ad Hoc网络在信息化战场的广泛应用,需要快速有效地评估火力打击对网络的毁伤程度。从Ad hoc网络自身属性出发,结合网络的内部测度和外部测度,给出了节点有效度、节点修复度以及节点连通度等指标计算模型。构建了节点毁伤程度加权邻接矩阵,提出了一种基于复杂网络团簇结构划分的节点毁伤程度评估方法,根据权值的相似程度对节点的毁伤程度进行归类,并给出了示例分析。最后将本算法与模糊聚类算法进行对比分析,结果证明了方法的正确性。     

基于品质度量的移动Ad Hoc网络分层密钥管理优化技术

提出了一个分布式的基于品质度量的分层密钥优化管理机制。该机制通过动态选择高品质的节点作为PKG来增强移动Ad Hoc网络的安全性,并将网络生存时间最大化。节点的选择可以归结为随机(restless bandit)问题,并且将密钥更新过程分为在线和离线两个部分,从而降低了计算复杂性。仿真结果表明,该机制可增强网络的安全性和将网络生存时间最大化,非常适合移动自组网的应用要求。     

簇结构对无线传感器网络干扰及生命周期的影响

为降低网络干扰,延长生命周期,针对扇形环分簇的无线传感器网络,引入功率控制策略以改进传统的物理干扰模型和能耗模型。在此基础上,通过分析数据包产生过程,对网络干扰和生命周期进行计算。数值计算结果表明,网络中内外环宽度相差较小时,生命周期较长,但对干扰无影响;外环簇数应适当多于内环簇数;扇形环簇的数量增多时,网络干扰加剧,然而生命周期得到延长。研究结果为优化无线传感器网络中簇结构提供了依据。     

基于跨层协议模型的机间自组织网络优化研究

节点高速移动、拓扑动态变化、传输质量不稳定是机间自组织网络的基本特征,空中环境的特殊性使得网络适应能力和传输效率成为机间自组织网络面临的最基本挑战。分析机间自组织网络的功能需求、传统的分层协议模型在应用过程中存在的问题,提出机间自组织网络跨层协议模型和跨层优化方法,指出研究中面临的难题和技术方向,为机间自组织网络协议设计提供参考。     

基于BP和Hopfield神经网络的航空肼燃料保障安全评价

针对航空肼燃料保障安全评价的复杂性和非线性,提出并建立了基于BP和Hopfield神经网络的动态安全评价模型。在综合分析国内外肼燃料保障安全评价的基础上,针对航空肼燃料保障过程中出现的问题,构建并优化了指标体系,选取前馈神经网络中的BP网络和反馈神经网络中的Hopfield网络建立评价模型。在详细说明了BP和Hopfield神经网络的构建方法后,进行实例验证,并对预测效果进行了比较分析。仿真表明,两种模型都能正确评价安全保障状态。但在收敛速度、联想记忆功能方面Hopfield神经网络优于BP神经网络。将BP和Hopfield神经网络用于肼燃料保障安全评价过程中,具有适用性和可行性,对于航空肼燃料保障的安全建设与安全管理研究具有重要意义。