多波束卫星网络的物理层安全性能指标研究

安全性是卫星通信网络充分发挥其优势的必要保证。将物理层安全传输技术引入多波束卫星通信网络,可望有效提高卫星通信系统的抗截获和抗侦测能力。分析了卫星通信的物理层安全应用需求,设计了一套波束成形和功率控制相结合的多波束卫星下行链路物理层安全传输策略,建立了信道模型和信号模型,构建了一套多波束卫星网络下行链路的物理层安全性能评价指标,并对指标进行了定性和定量的分析。     

一种快速评定通信设备战损等级的方法

为解决通信设备战损等级评定中存在的问题,快速且准确地做出评定,提出了利用BP神经网络进行战损等级评定.在总结战损等级影响因素的基础上,建立了通信设备战损等级评定神经网络模型.经检验,该模型用于战时通信设备战损等级评定准确度高,具有很强的军事意义.     

The lobbies’ network at the EU policy level: the case of security and defense

Lobbyists may not share the same interests, but they usually agree to form a link in a network which could eventually be used to spread information, to search for potential partners, to speak with one voice to decision makers. In other words, social links represent value for lobbyists because they may ultimately facilitate access. In this article, we explore the network of the Security and Defense lobbies in the EU and we describe its structure.     

一种BP神经网络算法的改进模型

首先对BP网络的结构和算法进行了分析,针对BP网络收敛速度慢,容易陷入局部极小等问题,提出了一种改进的BP网络模型,并对该模型算法进行了改进,通过激活函数的选择,网络的初始化,学习率的调整和训练样本数据的处理等方法,可实现加快网络的收敛速度,并且较好的解决局部最优问题.     

概念层次网络中对偶性设计

首先对概念层次网络（ＨＮＣ）理论作简要说明，然后根据ＨＮＣ中层符号个性化设计理论给出对偶性设计方案，和偶性的具体表现，并给出对偶性概念具体表现的注解。     

C2关系网络演化生成特性分析*

在网络中心作战背景下,为了探索"聚力前沿"(Power to the Edge)现实要求下的指挥控制(C2)关系动态演化规律,讨论了两种实元的加入策略模型:"信息最优加入"策略(BIMS)和"随机加入"策略(RMS):提出了信息资源利用率、信息资源命中率、信息传输有效率等三个指挥控制关系网络效能指标和一种加权评价方法.通过对仿真结果的分析,发现了BIMS策略下C2关系网络演化过程中存在的自组织、自适应现象,得出了BIMS策略下C2关系网络将具有无尺度网络特征这一结论.最后,比较了BIMS策略和RMS策略下的C2关系网效能和抗随机干扰能力,发现前者优于后者,而且BIMS策略下C2关系网具有逐渐优化的能力.     

气液两相管流流型识别理论研究进展

综述了气液两相流流型识别理论及方法的研究进展。首先探讨了流型划分问题，然后针对水平管路、垂直管路及摇摆管路介绍了两相流流型转换机理及转换的边界条件；对于流型的在线识别，介绍了基于波动理论、神经网络和图像处理的流型识别方法。最后提出了气液两相管流流型识别中亟待开展的理论研究方向。     

一类具M-P型非线性二元神经网络模型的周期解

针对一类具M-P型非线性信号传输函数的二元神经网络模型,提出其初值振动时系统周期解的存在性问题.利用结式技巧,结合分析方法,建立了用结式表示的保证具振动初值系统周期解存在的充分条件,并通过例子说明零阈值情形周期解的稳定性.     

The building evacuation problem with shared information

In this article, the Building Evacuation Problem with Shared Information (BEPSI) is formulated as a mixed integer linear program, where the objective is to determine the set of routes along which to send evacuees (supply) from multiple locations throughout a building (sources) to the exits (sinks) such that the total time until all evacuees reach the exits is minimized. The formulation explicitly incorporates the constraints of shared information in providing online instructions to evacuees, ensuring that evacuees departing from an intermediate or source location at a mutual point in time receive common instructions. Arc travel time and capacity, as well as supply at the nodes, are permitted to vary with time and capacity is assumed to be recaptured over time. The BEPSI is shown to be NP‐hard. An exact technique based on Benders decomposition is proposed for its solution. Computational results from numerical experiments on a real‐world network representing a four‐story building are given. Results of experiments employing Benders cuts generated in solving a given problem instance as initial cuts in addressing an updated problem instance are also provided. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2008     

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.