基于冗余的复杂体系动态适应性结构设计研究

针对复杂体系动态适应性研究所存在的问题,提出了复杂体系冗余概念和基于冗余的复杂体系动态适应性结构设计思想,讨论了基于冗余的复杂体系动态博弈设计过程及体系结构;在此基础上,根据复杂体系使命目标的执行特点及体系本身的结构特性,详细地阐述了复杂体系中的任务冗余、系统冗余和结构冗余三种冗余类型,并从冗余切换方式、冗余具体内容和冗余表现性质三个方面论述了复杂体系中各种冗余所组成的冗余体系,指出冗余体系是复杂体系适应环境的一种策略,也是复杂体系不断演化的需要和结果,并且能够为复杂体系动态适应性结构的构建及其效能评估和复杂体系的优化及改进等研究提供一定的理论指导。     

水力测功器模拟螺旋桨高海情负载的神经网络预测控制仿真研究

为解决用水力测功器实现螺旋桨高海情下动态负载模拟的难题,首先给出了问题的数学描述并从工程应用角度做了适当简化,完成了开环辨识试验和神经网络建模;然后基于模型预测控制的基本原理进行了水力测功器模拟螺旋桨高海情负载的神经网络预测控制研究;仿真研究结果证明,文中所提方法确实有效,可用于水力测功器建模及动态加载控制。     

水下无线传感器网络的节点精确定位

以无线传感器网络(WSN)水下应用为背景,针对特定的环境要求,提出了一种可实现网络规模升级的分布式无锚点网络节点自定位机制。该定位算法通过距离误差估计和分布式坐标计算方法,有效地减少了由于测量距离误差所带来的坐标计算误差和节点坐标计算所带来的通信开销,有利于网络节点能量的合理使用和大规模的WSN布放。通过试验仿真计算,验证了该定位机制的合理性,为水下WSN应用提供了有力的技术支持。     

基于复杂网络的武器装备体系贡献度评估分析方法

根据结构决定功能的系统论观点,基于复杂网络理论对武器装备作战体系网络的拓扑结构进行了分析,构建了基于不确定性自信息量的武器装备作战体系作战效能分析模型,提出了计算武器装备体系贡献度的方法,并通过算例验证,探讨了网络结构演化及度量参数改变对武器装备体系贡献度的影响,为武器装备体系贡献度评估分析提供了技术支撑。     

基于自然连通度的复杂网络节点重要性度量方法

节点重要性度量是复杂网络研究中的热点问题。从复杂网络的抗毁性指标入手,给出了自然连通度的定义,并且以此为基础设计了基于自然连通度的复杂网络节点重要性度量方法。最后以著名的风筝网络为例,分析了该方法的适用性,并与其他经典的节点重要性度量方法进行对比,证明了该方法的合理性。     

基于活跃度和任务的目标导向VANETs路由算法

针对车载自组织网络(VANETs)中节点移动速度快、节点任务分布不均、网络拓扑结构不稳定等特点,提出了一种基于节点活跃度和任务的目标导向VANETs路由算法GATRA(goal-oriented routing algorithm based on activity and task)。该算法根据当前运动节点的运动方向与目标节点的关系,以及任务饱和程度,综合考虑采用消息携带还是转发策略,以节约传输平均时延。在选择中继节点时,综合考虑邻接节点的位置、运动速度和方向等影响因素,设计节点活跃度的计算方法,作为选择中继节点的策略,从而提高了消息传输的成功率。仿真结果表明,与当前典型的VANETs路由算法相比,GATRA算法在传输成功率和平均延迟时间上具有较大提升。     

基于介数中心性重要节点的能量均衡机制

针对无线传感器网络中瓶颈节点和准瓶颈节点对网络影响的特例性问题,将重要节点的概念推广到对节点介数的研究,提出了基于介数中心性重要节点的能量均衡机制。该机制将介数值大于网络平均介数值的节点判定为重要节点,并利用重要节点的邻居节点建立缓冲机制来减少其数据的转发次数,在牺牲较少数据传输延时的情况下节省了介数中心性重要节点的能量消耗。仿真实验表明该机制能够较好地均衡无线传感器网络中的节点能耗,提高了网络生命周期。     

基于动态贝叶斯网络的复杂网络抗毁性分析

复杂网络抗毁性是复杂网络在节点或边遇敌攻击后能继续维持基本功能的能力,是衡量军事信息网络鲁棒性和敏捷性的重要指标。针对复杂网络及对作战体系支撑能力的多指标、复杂化和动态演绎特点,在静态分析方法基础上,提出基于动态贝叶斯网络的抗毁性分析方法。建立了复杂网络抗毁性指标体系。构建了基于动态贝叶斯网络的复杂网络抗毁性评估模型,提出确定评估模型参数的方法。仿真验证了方法的可行性和有效性。     

数字图像复数不变矩构造及稳定性分析

为系统性地给出数字图像不变矩一般性构造方法及对不变矩稳定性进行分析,通过采用复数矩作为描述数字图像识别特征量的方法,研究了复数不变矩所具有不变性的约束条件及其与几何不变矩间的关系,推导出了复数不变矩构造定理,并以在工程应用中的低阶复数不变矩为例对复数不变矩的稳定性进行了分析。研究结果表明:采用复数不变矩构造数字图像特征量具有很好普适性和稳定性,对于图像目标识别特征的描述有较好的效果。     

基于遗传神经网络算法后勤指挥决策能力预测

分析了后勤指挥的主要影响因素,运用信息论中的信息压缩原理,建立和优化了后勤机关指挥决策能力预测指标体系。建立了遗传算法优化的BP神经网络后勤机关指挥能力预测模型,消除了BP神经网络存在的初始权值和阈值难以确定的局限性。给出了预测实例,证明了该算法的合理性和有效性。