抗毁网络多拓扑路由子层的免疫优化选择算法

针对现有多拓扑路由在多故障条件下无法有效进行故障恢复的现象,根据免疫理论中抗原与抗体相匹配的原理,提出一种多拓扑路由子层选择算法.该算法以最大限度保护通信业务为目标,将多故障情形与子层相匹配的过程看作抗体与抗原相结合的过程,使子层与故障在一定范围内最大程度地相似,并利用人工免疫算法进行寻优,提高了网络抗毁性.实验结果表明,该算法可使网络在多故障条件下的恢复能力得到提高.     

通信网络拓扑可靠性的重要度熵评价方法

针对通信网络拓扑可靠性受到多因素影响的问题,提出了一种基于重要度熵的可靠性评价方法。该方法采用介数作为基础重要度指标,依据节点度、距离、最短路径等拓扑特性传播重要度影响,保证了对节点重要度的客观评价。方法选取网络重要度熵为可靠性指标,并通过边收缩将链路重要度转化为节点重要度进行评价,进而计算网络的重要度熵。最后通过仿真,验证了该评价方法的有效性。     

网络中心与平台中心的声纳浮标探测概率建模

针对基于网络中心与平台中心的声纳浮标组网探测问题,在分析声纳浮标瞥概率模型的基础上,建立了两种方式下声纳浮标网的发现概率计算模型,给出了评价声纳浮标网探测效能指标.最后以声纳浮标拦截阵探测为例,对基于网络中心和基于平台中心的声纳浮标网探测效能进行分析,仿真了声纳浮标布设数量与布设间距对探测效能的影响.结果表明:当声纳浮标布设数量超过一定值时,继续增加并不能使网络中心的探测效能显著增加;与平台中心探测相比,声纳浮标瞥概率为Fermi模型时,网络中心探测的优势并不显著.     

基于改进半监督FCM聚类的复合材料超声检测脱粘缺陷识别

针对径向基（RBF）神经网络在进行超声检测脱粘缺陷识别时存在参数选择不确定、网络结构鲁棒性差等问题,提出一种改进的自适应半监督模糊C均值聚类（FCM）的RBF神经网络的方法,将kw近邻估计法和半监督模糊C均值聚类方法相结合,改进了隶属度函数,自适应确定聚类数目。将改进的RBF神经网络应用于超声检测脱粘缺陷识别,实验结果表明：与传统RBF神经网络相比,本方法减弱了孤立样本对网络结构的影响,增强了网络结构的鲁棒性,提高了脱粘缺陷识别的准确率,是一种较好的超声检测脱粘缺陷识别分类方法．     

基于复杂网络的空间信息支援力量体系结构同步能力研究

运用复杂网络理论的基本原理对空间信息支援力量体系结构的同步能力进行了研究,构建了空间信息支援力量体系结构的网络拓扑模型,给出了网络同步判定依据,分析了初始连接机制、通信节点数以及总节点数的变化对空间信息支援力量体系结构整体同步能力的影响,为空间信息支援力量体系论证和作用发挥等问题的深入研究提供了借鉴和参考．     

装备管理信息化标准体系框架研究

分析了装备管理信息化标准体系的研究需求,提出了装备管理标准体系的研究目标及应把握的基本原则,重点从多个视角研究探讨了装备管理信息化标准体系框架,希望能对加快我军装备管理信息化标准体系建设有所启示．     

基于安全库存的战时应急弹药储备库选址建模研究

为了更好适应战时弹药需求的不确定性,必须做好对战时应急保障系统的管理工作,应急弹药储备库的选址问题就是应急保障系统的关键环节．首先依据战时弹药需求特点,从库存策略的角度出发,引入安全库存概念;其次,建立了以建设成本和运输总距离为目标函数的战时应急弹药储备库选址模型;最后,运用Matlab对模型进行了仿真,验证了该模型的有效性．     

基于行为建模的移动代理性能评估

针对移动代理的分布式应用性能评估需求,建立了移动代理生命周期中主要行为的网络负载模型和时间消耗模型.在3种典型分布式应用想定下,分析了基于C＼S模式和移动代理模式的应用实现基本过程,对两种模式下的网络负载和执行时间进行了仿真比较,结果证明了在访问节点数量较多,网络传输速率较低时,移动代理模式的具有更好性能.     

利用网络动力学评估复杂社会网络知识传播性能

为了对复杂社会网络知识传播性能进行评估,提出了利用复杂网络动力学和知识传播指数相结合的评估模型,该模型综合考虑了网络的拓扑特性、个人的知识普及能力和对知识的感兴趣程度,通过网络知识传播指数阈值的大小来衡量网络的知识传播性能.通过仿真发现,知识在社会网络中的传播对均匀网络平均度值和无标度网络初始传播节点度值的依赖性小,对知识传播指数的依赖性大;在相同条件限制下,无标度社会网络的知识传播性能要高于平均度值相等的均匀社会网络.     

无线认知网络中一种分布式最大频谱分配算法

无线认知网络被认为是下一代无线网络的核心架构之一。该网络能解决日益增长的频谱使用需求和低下的频谱使用率之间的矛盾。通过伺机接入临时可用频谱资源,其频谱利用率能得到大幅的提高。由于频谱资源分配是影响频谱资源利用率的关键,因此如何对频谱资源进行高效的分配一直是无线认知网络的重要研究领域之一。我们证明了在异构频谱使用概率条件下的最优频谱分配是NP难的问题。为了有效解决该问题,本文提出了一种基于分布式最大加权独立集的频谱分配算法——DMWIS。该算法的时间复杂度为O(V2/2)。通过大量的仿真实验,验证了在90%以上的不同随机网络环境下算法能在3轮内收敛,并且该算法一般能获得最优解90%的性能。