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。     

基于贝叶斯网络的装甲目标战术企图推理模型构建

以贝叶斯网络理论为基础,分析基于贝叶斯网络的目标企图推理框架,从目标状态、目标性质、战场环境和战术特性4个方面提取节点,在分析这4个节点拓扑结构的基础上,构建了装甲目标战术企图推理的贝叶斯网络拓扑结构。     

图书馆开展阅读推广的做法与体会

一、阅读推广活动的做法开展经典阅读,举办读书比赛。图书馆围绕"中国梦、强军梦与当代官兵的历史使命"这一主题,在学员中发起了"阅读经典,点亮梦想"系列主题读书活动,以读书征文或读书演讲大赛等形式,让学员在阅读中放飞"献身海疆、强国强军"的青春梦想。通过开展经典阅读,一是提高了学员的阅读兴趣,帮助学员领略阅读的魅力,在潜移默化的阅读体验中感悟人生,砥砺士气,进而把阅读融入自己的职业生涯。二是提高了学员的阅读层次,引导和鼓励学     

基于GA-BP网络的LFM信号脉冲压缩

为了改善线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号脉冲压缩输出的性能,研究了误差反向传播(back propagation,BP)神经网络在线性调频信号脉冲压缩中的应用。采用遗传算法(genetic algorithm,GA)对BP神经网络的连接权值进行训练学习,该算法可克服BP网络容易陷入局部最优的缺点。仿真结果表明,GA-BP网络具有较快的收敛速度和较好的数值稳定性,在信噪比损失小于1dB的条件下,可获得60dB左右的输出主旁瓣比。     

网络沉迷对青少年体质健康的影响与改善策略研究

网络的产生与发展对人类社会产生了越来越重要的影响.在信息化的今天,青少年被称为“网上的一代”,网络对其产生了重要的影响.面对不容乐观的青少年上网状况,本文采用体质健康测量法、问卷调查等方法以新疆青少年为研究对象,寻找青少年沉迷网络的成因,分析沉迷网络对青少年体质造成的危害.并因势导利,建立家庭、学校、社会三位一体的教育体系,防治青少年沉迷网络.     

来稿要求

本刊加入"中国学术期刊(光盘版)"、"中国学术期刊网"、"万方数据—数字化刊群"和重庆维普全文数据库,来稿要求如下:1.稿件须自校对无误,字数不少于5600字。2.题目下注明所在单位、城市和邮政编码。并加写300字以内的中文摘要和3-5个关键词。摘要用第三     

利用组合广义Harmonic小波设计梳状滤波器

在机械振动信号处理中常出现多倍频谐波谱特征或多边带调制谱特征,为更好地提取或去除这些特征频率,需要设计性能优良的梳状滤波器。根据Harmonic小波的特点,给出了利用组合广义Harmonic小波设计梳状滤波器的详细步骤和应用实例。研究结果表明:增大滤波器的阶数和使用旁瓣小的窗函数可以提高梳状滤波器的性能。     

基于时间状态维的信息度量模型研究

网络空间中大数据海量汇聚,交互信息中隐藏的行为模式已对网络安全提出了全新挑战。如何分析网络节点规模、信息激增和恶意威胁等带来的网络安全问题,已成为当前网络防御的重要研究内容。文章从已有网络安全框架基础上,着重考虑终端用户行为模式,通过描述信息状态,增加时间状态维来度量异构群体中节点交互所带来的信息变化,建立了基于结构化的动态评估框架和信息度量模型,对于维护网络信息秩序,适时引导网络认知环境,有效解决网络防御有关问题具有重大指导意义。     

高性能计算和数据中心融合网络研究综述

随着高性能计算、大数据处理、云计算和人工智能计算呈融合发展趋势,高性能计算网络和数据中心网络的融合网络成为互连网络发展的重要趋势。分析当前融合网络研究现状;针对当前最具代表性的融合网络进行详细阐述,全面展示该领域的最新技术和动态;提出融合网络面临的技术挑战;基于技术挑战对融合网络的发展趋势进行展望,包括融合网络协议栈设计中融合与分化并存、基于在网计算实现融合网络性能加速、面向新兴应用需求优化融合网络性能。     

一种基于麻雀搜索算法的空中目标意图预测方法

针对BP神经网络（BPNN）的分类性能和遗传算法（GA）的参数寻优能力难以满足空中目标意图预测需求的问题,提出了一种基于麻雀搜索算法（SSA）优化支持向量机（SVM）的空中目标意图预测方法。利用SVM和SSA分别取代BPNN和GA,构建了SSA-SVM空中目标意图预测模型,并对模型的预测性能进行了仿真检验。结果表明,SSA-SVM比GA-SVM具有更快的收敛速度和更高的适应度值,比BPNN具有更高的预测准确性和更稳定的预测结果。因此,SSA-SVM可以准确、稳定地预测空中目标意图,能够满足意图预测在准确性和稳定性上的需求,提升了预测性能。