基于DXC的军事传送网恢复策略研究

可靠性对于军事传送网而言显得尤为重要。数字交叉连接(DXC)设备提供了一个灵活的冗余和保护以满足用户的需求,有利于最小化服务中断时间。文中首先介绍了DXC设备及其应用;其次,讨论了基于DXC设备的恢复应该考虑的问题;最后,结合军事传送网的特点,提出了恢复策略,并对此进行了讨论。     

A facility reliability problem: Formulation,properties, and algorithm

Having a robustly designed supply chain network is one of the most effective ways to hedge against network disruptions because contingency plans in the event of a disruption are often significantly limited. In this article, we study the facility reliability problem: how to design a reliable supply chain network in the presence of random facility disruptions with the option of hardening selected facilities. We consider a facility location problem incorporating two types of facilities, one that is unreliable and another that is reliable (which is not subject to disruption, but is more expensive). We formulate this as a mixed integer programming model and develop a Lagrangian Relaxation‐based solution algorithm. We derive structural properties of the problem and show that for some values of the disruption probability, the problem reduces to the classical uncapacitated fixed charge location problem. In addition, we show that the proposed solution algorithm is not only capable of solving large‐scale problems, but is also computationally effective. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2010     

基于fMRI的静息状态脑功能复杂网络分析

分析静息状态下人脑中不同区域之间的功能连接模式对研究静息状态下人脑正常功能活动具有重要意义。基于复杂网络理论对脑功能网络进行建模,考察静息状态脑功能网络的结构和拓扑特性。结果显示,网络具有小世界性质和无标度特性。进一步引入一种概率混合模型分析网络社团结构,得到的10个子网络中包含视觉系统、听觉系统、运动系统、默认网络以及与执行和工作记忆相关的脑区。推测出静息状态脑功能网络是由这些相对独立又彼此关联的子网络组成,其中楔前叶和扣带回作为网络的关键节点,在信息调度和传递中占据重要地位。     

基于模糊-组合神经网络的信息系统安全风险评估

针对信息系统的安全风险评估问题,提出了一种将模糊理论与神经网络进行"浅层次"结合的评估方法。通过对信息系统所涉及的风险因素分别从资产影响、威胁频度、脆弱性严重程度三方面进行分析,建立了信息系统的安全风险层次化结构,并构造了各因素所对应评判集的隶属度矩阵;综合运用模糊推理算法与神经网络仿真技术,对信息系统的安全风险进行评估,进而判定信息系统安全风险等级。最后,通过实例分析说明了算法的应用,并借助误差分析检测了模型的有效性。     

RBF神经网络在深V型滑行艇阻力预报中的应用

基于SV、JYK系列滑行艇的阻力、浸湿面积、航行纵倾角试验数据,采用RBF神经网络建立了深V型滑行艇阻力预报数值图谱;针对艇艉底部横向斜升角变化的有限试验数据,提出了一种基于小样本试验数据的阻力修正方法。试验表明,该方法对深V型滑行艇(折角线长度与最大折角线宽度比在4~5.5,面积负荷系数在5.5~7,重心纵向相对位置在3%~9%,艉部艇底斜升角在5°~25°之间变化)阻力预报是可行的。在相同精度下,针对该文研究的问题,RBF神经网络所需时间少于BP神经网络。     

面向数据库服务的网络流量模拟方法

针对离线网络安全实验环境缺少真实网络环境的背景流量,以及实验环境中数据库服务器缺少资源争用的现象,提出了面向数据库服务器的网络流量模拟方法,设计了用户访问数据库的操作模型,实现了面向数据库服务且独立于其客户端的网络流量模拟系统。     

基于HLA的网络攻防仿真系统设计

以设计网络攻防仿真系统为开发目的,阐述了网络攻防仿真系统结构组成、系统内各部分之间的逻辑关系、交互内容和过程,重点分析和设计了系统联邦成员、对象类/交互类,实现了网络攻防仿真系统。仿真实验结果表明,系统的设计是可行的。     

基于EMD、遗传算法及神经网络的柴油机故障诊断

研究了将经验模式分解(Empirical Mode Decom position,EMD)、遗传算法及BP神经网络相结合对柴油机振动信号进行故障诊断的方法。首先运用经验模式分解方法对柴油机缸盖表面振动信号进行分解并提取特征参数;然后利用遗传算法对得到的特征参数进行选择,找到对于故障诊断最为敏感的参数;最后建立了BP神经网络模型对柴油机典型故障进行诊断。通过对某型柴油机的验证,表明该方法能够准确识别柴油机供油系统的典型故障。     

基于动力学分析和模糊综合评判的变速箱测点配置

针对变速箱状态检测与故障诊断过程中状态信息获取的测点位置基本靠经验设定,缺少理论支持,导致检测准确性和可靠性不高的问题,在建立变速箱箱体的有限元分析模型的基础上,进行了箱体的约束模态分析,根据模态位移"取大优先"的原则初选10个测点,然后采用模糊综合评判的方法,将测点优化问题转化为方案优选问题处理,提出了变速箱箱体模态实验的测点优化配置方案。结果表明:采用动力学分析和模糊综合评判相结合的方法进行测点优化选择,得到了科学合理的测点优化配置方案。     

基于CAS/Agent的装甲装备战损模型仿真

针对传统战损模型研究方法存在的不足,提出用人工神经网络的学习能力模拟Agent的适应性。借鉴CAS(Complex Adaptive System)理论的建模思想,引入ERA(Environment-Rules-Agents)方案建立战损模型。在外部干预Agent作用下,运用BP算法并结合CT(Cross Target)算法对红蓝双方对抗战斗进行仿真,模拟动态战场环境下装备损伤的演化过程。该模型可更好地理解装备损伤的动力学特性。