基于共词分析的国内语言规划与政策研究现状分析

本文以中国学术期刊网收录的1637篇文献记录为分析对象,利用聚类分析、战略坐标分析和社会网络分析等方法,对国内语言规划与政策领域的主要研究方向、发展状态和核心作者群进行分析。研究结果表明,国内语言规划与政策研究主要涉及八个方向:少数民族语言研究、官方语言研究、语言态度研究、推广普通话研究、方言研究、外语研究、语言问题研究、语言文字规范研究。其中,少数民族语言研究、官方语言研究和方言研究处于领域核心且发展比较成熟。推广普通话研究也是领域关注的核心问题,但目前发展尚不成熟。相比之下,语言态度研究、外语研究、语言文字规范研究和语言问题研究相对处于领域边缘且尚不够成熟。围绕各个研究方向均已形成了较稳定的杰出作者群体,多数学者都反映出"多主题跟进、单主题深入"的研究模式。     

Algorithm to solve a chance‐constrained network capacity design problem with stochastic demands and finite support

We consider the problem of determining the capacity to assign to each arc in a given network, subject to uncertainty in the supply and/or demand of each node. This design problem underlies many real‐world applications, such as the design of power transmission and telecommunications networks. We first consider the case where a set of supply/demand scenarios are provided, and we must determine the minimum‐cost set of arc capacities such that a feasible flow exists for each scenario. We briefly review existing theoretical approaches to solving this problem and explore implementation strategies to reduce run times. With this as a foundation, our primary focus is on a chance‐constrained version of the problem in which α% of the scenarios must be feasible under the chosen capacity, where α is a user‐defined parameter and the specific scenarios to be satisfied are not predetermined. We describe an algorithm which utilizes a separation routine for identifying violated cut‐sets which can solve the problem to optimality, and we present computational results. We also present a novel greedy algorithm, our primary contribution, which can be used to solve for a high quality heuristic solution. We present computational analysis to evaluate the performance of our proposed approaches. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 63: 236–246, 2016     

无线传感器网络信息质量评估的柔性框架

为建立完整统一的无线传感器网络信息质量评估体系,提出可灵活剪裁的柔性框架来动态地评估无线传感器网络应用中信息的准确性和时效性。该框架基于信息融合理论和时间刻度标记技术,在sink节点聚合网络中所有传感器节点的信息。将信息融合结果近似为真值,利用观测信息与融合结果的数值或语义差异分别评估测量数据和决策信息的准确性。根据信息获取的截止期限和延迟敏感性,分三类描述和建模信息时效性,并通过轻量级的信息获取时间测量法量化。采用滑动窗口机制和增量计算方法,动态地更新评估结果。通过仿真三个目标监测应用场景的信息时效性评估和两个环境监测应用场景的信息准确性评估验证了框架的有效性。仿真结果与信息质量参考基准吻合,表明该框架能够灵活地评估不同无线传感器网络应用中信息的准确性和时效性。     

柔性神经网络滑模主动控制技术

针对复杂激励条件下的振动控制,对Jiles-atherton模型的磁致伸缩作动器在双层隔振系统中的主动控制进行了研究。以传统滑模控制为基础,提出一种柔性神经网络滑模控制算法。用正则化方法设计控制器的切换矩阵,建立神经网络权值和柔性映射参数更新学习公式,并将该控制策略应用于双层隔振系统的振动主动控制中。通过单频、多频及随机信号激励进行仿真研究,结果表明:柔性神经网络滑模控制器具有较强的鲁棒性,具有较好的控制效果。     

复杂系统脆弱性综合分析方法

为全面识别复杂系统中的脆弱点,科学评价其脆弱性,针对纯拓扑脆弱性分析方法的不足,在考虑非拓扑因素条件下,提出一种结合复杂网络技术和效能评估技术的复杂系统脆弱性综合分析方法,从拓扑结构和非拓扑因素两方面全面分析复杂系统的脆弱性。以复杂网络的中心性指标为基础,通过广义指标法进行拓扑脆弱性分析;借鉴概率风险评价理论,从易攻性和易坏性两个方面对非拓扑脆弱性进行评价;通过对两者结果的综合得到总的脆弱性分析结果。示例结果表明:拓扑和非拓扑分析的结果有交集但又有所区别,两者密切相关且互为补充,并能共同筛选出复杂系统中的关键环节。较之纯粹的拓扑结构分析,综合分析得到的结果更为全面。     

基于改进QPSO-NN的冗余机械臂逆运动学算法

针对某种冗余机械臂逆运动学求解的问题,提出了一种基于改进量子粒子群神经网络的求解算法。以冗余机械臂末端位姿为输入,经神经网络求得其逆解;针对神经网络输出结果误差较大的问题,把神经网络求初值加入初始化的粒子群中,通过基于Metropolis准则改进量子粒子群算法,避免了量子粒子群算法的早熟现象;以关节坐标经正向运动学求得的末端位姿和期望位姿的误差为适应度函数,对机械臂关节坐标迭代寻优。仿真结果表明该方法结合了神经网络算法的快速性和改进量子粒子群算法的精确性,满足求冗余机械臂逆运动学问题的速度和精度要求。     

卫星中断容忍网络路由算法研究

针对卫星网络易中断、长时延等问题,提出一种适合卫星DTN网络的路由算法——SDTNR算法。该算法在节点缓存中设置了3个存放不同服务等级报文的队列,队列根据报文响应比排序,响应比小的报文优先发送。SDTNR算法根据卫星运行规律,建立节点选择表并实时更新该表,根据表中信息选择满足条件的节点作为下一跳节点,以此保证通信的可靠性。仿真结果表明,SDTNR与EPR、PR、FC 3种算法相比,SDTNR更好地提高了报文的投递率、降低了网络开销和平均时延。     

基于ARUDP的指挥控制网络数据传输协议

针对目前指挥控制网络采用UDP协议进行大数据传输时存在长时延及高丢包率的问题,提出了一种基于UDP改进的ARUDP(Augmented Reliable UDP)协议。该协议针对UDP传输过程中存在的乱序到达问题,提出了基于乱序重构的管理机制,降低了丢包率;在接收端根据网络相对单向队列时延检测网络状态,并利用改进的A-AIAD控制方法自适应调整数据发送速率,减小了队列排队时延,提高了数据传输效率。仿真实验表明,ARUDP协议发送速率平滑,在保持UDP高效的前提下,提高了传输的可靠性和实时性,降低了网络的丢包率,提高了网络资源利用率。     

复杂网络波动扩展衍射欠定采样预测模型

复杂网络环境中对网络波动的准确预测可以有效监测网络环境,防范网络入侵和拥堵。由于在复杂网络受到干扰的可能性更大,其网络波动具有扩展衍射特征,不可预测性强。传统方法中采用自回归移动平均模型进行复杂网络波形预测算法设计,在波动信号的时频重叠调制过程中未能纳入杂波先验信息,波动序列的扩展衍射特征形成欠定采样,预测效果不好。提出基于空间扩展自回归移动平均模型的复杂网络波动欠定预测算法,采用LTE线性均衡滤波,进行降噪去除杂波干扰,提取波动序列的扩展衍射特征形成欠定采样样本序列,设计网络波动时空序列扩展衍射点阵,准确预测网络波动的参数信息。以病毒入侵,网络监听和拥塞堵塞等波动产生模型为实例,进行仿真实验,结果表明该算法具有较高预测精度,监测点波动误差较小,实现复杂网络波动状态的动态跟踪和评估。     

三关节机器人的神经网络补偿自适应控制器设计

三关节机器人广泛用于工业生产、轮式或履带式排爆机器人,为了补偿由于机器人结构参数、作业环境干扰等不确定性因素造成的机器人动力学模型的不确定性,将机器人动力学模型分解为名义模型和误差模型两部分,其误差模型采用RBF神经网络进行补偿,得到其估计信息,神经网络的输出权值根据Lyapunov稳定性理论采用自适应算法进行调整。所设计的神经网络补偿自适应控制器解决了不确定性机器人动力学系统控制器设计的不确定性问题,同时,通过定义Lyapunov函数,证明了控制器能渐近、稳定地跟踪期望轨迹。机器人的3个关节在控制器的作用下,约在5 s时达到期望轨迹,神经网络约在5 s时逼近机器人动力学模型的误差模型,实验结果表明了机器人关节对期望轨迹具有良好的轨迹跟踪性能。