The social structure of armed groups. Reproduction and change during and after conflict

Current research on civil wars and conflict increasingly turns to the inner structure and functioning of state and non-state armed groups and their impact on aspects such as violent practice, internal cohesion and the dissolution of these groups during the conversion to peace. The first aim of this introduction is to set out the theme of this Special Issue on the social structure of armed groups and previous research within the field. The second aim is to introduce the contributions within the Special Issue, alongside possible trajectories of future research on the ‘meso-foundations’ of civil war and conflict.     

混沌时间序列中弱信号的检测

介绍了混沌的基本特性,利用混沌时间序列对RBF神经网络进行训练,则训练好的神经网络对混沌序列未来时刻的值具有一定的预测能力.若混沌序列中包含有目标信号,则其混沌特性将受到影响,导致神经网络对其预测误差的增大.这样可根据预测误差对淹没在混沌杂波及混沌杂波加一定强度的白噪声中的弱目标信号进行检测.仿真结果表明这种方法优于传统的目标检测方法,有着较好的杂波抑制能力.     

交互式多模型目标跟踪的研究现状及发展趋势

系统地介绍了交互式多模型算法在机动目标跟踪领域中的发展现状、发展方向及其与数据关联相结合进行目标跟踪的发展趋势.通过分析交互式多模型算法本身存在的问题,指出了一些改进方法的可行性与不足;进一步介绍了数据关联与交互式多模型算法结合进行目标跟踪的发展情况及取得的成果,并对以后与交互式模型相关的研究方向进行了探讨.     

I-TCP:一个高速长距离网络的AIMD算法

针对互联网中高速长距离网络上的拥塞控制问题,基于同步AIMD源在Drop-Tail网络环境下竞争带宽的网络模型,提出了一个新的AIMD拥塞控制算法,I-TCP。通过合理地设计高速和低速模式以及模式切换规则,使得该算法适合于配置到高速长距离网络,同时在传统低速网络中也具有很好的性能。仿真试验表明,I-TCP中的AIMD算法在高速长距离网络中表现出了很好的效率、公平性和网络响应性。     

MANET多路径路由中最大可靠性路径选择算法

如何选择路径的数量和质量对多路径路由机制的性能有着重要的影响。已有的多路径算法没有深入研究如何选择多路径的问题。对目前存在的两个典型问题进行了分析,在此基础上研究了路径可靠性模型和虚拟完全非交叉多路径模型,然后提出一个最大可靠性多路径选择算法。算法利用路径权重作为路径可靠性的近似解决方案,以此克服路径可靠性度量问题(NP难题)研究的复杂性,根据路径可靠性模型和完全非交叉多路径模型来选择可靠的路径集,使用这组路径集并行分布流量。应用OPNET模拟平台实现了算法,结果表明,本算法能增加聚合带宽,优化网络带宽的应用,提高网络的吞吐率和多路径路由的性能。     

一种新型粗糙集神经网络的故障诊断方法

结合粗糙集理论,建立了基于SOFM网络的新型粗糙集神经网络故障诊断模型,给出了该模型的流程图,描述了系统各组成部分的工作原理.应用该模型对某型雷达进行故障诊断,实例证明新模型能够减少输入端数量,简化神经网络的结构,提高系统的速度,诊断时间短,准确性高,结果易于实现可视化,最后得到了故障可视拓扑映射图.     

基于BP神经网络的引进项目效益综合评价

一种新的基于BP神经网络方法用于综合评价引进项目的经济效益 .计算结果表明 ,与层次分析法相比较 ,这种方法可以作为研究此类问题的新途径 .     

神经网络中引入数值积分寻优法

本文提出了一种新的寻优方法———数值积分寻优法 ,将此方法应用于神经网络的学习算法中 ,构造了两个神经网络 ,它们与BP网络有相同功能 ,且不出现BP网络的局部极小问题 ,收敛速度比BP网快     

一种基于模糊神经网络的非线性系统故障诊断方法研究

提出了一种基于模糊神经网络的非线性系统故障诊断方法.利用模糊C 均值聚类法对测量空间进行分割,再利用模糊规则对分割后的子空间分别采用BP网络进行逼近,从而获得不同子空间故障输出与测量输入的非线性动力学特性.计算机仿真表明该网络具有良好的泛化性能,方案可行.     

多媒体传感器网络中基于ACO的QoS路由协议

针对目前无线多媒体传感器网络QoS路由协议算法复杂、能耗较大等缺点,提出将蚁群优化算法用于改进无线多媒体传感器网络的路由选择.首先,抽象出多媒体传感器网络QoS 路由模型,进而,利用蚁群算法设计了一个运用带网络约束条件的权值去更新信息素浓度增量的路由算法--AntWMSN算法,AntWMSN算法利用正向蚂蚁F_(ant)收集链路带宽、时延、丢包率等参数,结合精华蚂蚁系统更新本地节点的网络状态模型以及每个访问过的节点上的信息素,从而找到满足多约束QoS条件下的最佳路由.仿真结果表明,该算法具有分布式全局优化网络路由选择的特性,比传统的QoS路由协议具有更好的收敛性,并且在满足网络对QoS参数需求的前提下,有效地提高了网络的生命周期.