城市景观栅格网络多因素相关性分析

针对我国现阶段城市景观趋同化的现状,"城市景观网络化"方法结合了典型的景观都市杭州的城市建设,对其景观栅格网络进行实证研究.采用栅格分析方法,提出"自然山水网络"、"历史发展网络"、"道路交通网络"、"用地性质网络"4个子网络,采用单因素方差分析、相关分析、重回归分析,逐一分析各层网络之间的相互关系,根据主观满意度求得景观网络的适宜性回归方程,并针对杭州景观规划的实践成果和质化要素进行了最优尺度分析.结果发现:各景观网络具有复合层次上的相关性,并影响着人的主观判断;不同的景观切片在节奏密度与空间尺度2个维度上有明显差异.     

网络病毒传染特性的仿真研究

从动力学机制的角度,对传统的病毒传染模型SIR和SIS的特点和动力学传播过程进行了分析,指出了其中的不足,在此基础上提出了符合计算机病毒传播机制的分阶段传播模型PSIDR。基于小世界网络和无尺度网络,对该模型的传播过程进行了大量仿真研究,对病毒在该模型下的传播动力学过程给出理论预测,为制定抵抗病毒的策略提供参考。     

三种构建无尺度蠕虫网络的蠕虫传播模型

鉴于无尺度网络的健壮性和小世界特性是蠕虫网络的理想特征,提出以无尺度网络的形式构建蠕虫网络。结合蠕虫的传播特性,设计了三种构建无尺度蠕虫网络的蠕虫传播模型。传播模型基于蠕虫网络中节点的度数、适应度等参量,选择合适的蠕虫节点与网络中新感染蠕虫的主机建立连接。理论分析和模拟实验表明,传播模型所生成的蠕虫网络为无尺度网络。     

小世界超网络传播模型及实证分析

借鉴WS小世界网络的构造算法，在超网络(也称为超图)中加入超边随机重连，构建小世界超网络模型。以该模型为信息传播的底层网络，提出小世界超网络SIR信息传播模型，仿真模拟超边随机重连概率、超网络中的邻居节点数量以及传播率、恢复率等参数对超网络的信息传播过程影响，并与普通网络中的传播过程进行了对比分析，发现超网络中的信息传播速度更快，波及范围更广。进一步，在3类实证超网络上验证了超网络的小世界特性及信息传播规律。在万物互联时代，世界变得更小的背景下，对现实世界中更为复杂的信息与疾病传播机制的深入研究具有一定的借鉴意义。     

基于复杂网络的配电网拓扑模型研究

利用Matlab工具将无尺度网络、小世界网络、随机网络3种典型的复杂网络可视化,通过随机删除网络结点模拟网络攻击,比较了3种网络模型的关键参数和趋势走向.根据地区特点和对配电网的要求,选择合适的模型结构.     

极小Cayley图的确定性小世界网络模型

小世界网络的确定性模型研究是复杂网络建模领域的重要分支,通过分析Cayley图的极小性与小世界特性的关联,提出一种基于极小Cayley图构造小世界网络的确定性模型．模型通过选择满足条件的极小Cayley图,恰当地扩展其生成集,构造出一类对称性强且结构规则的小世界网络．结果表明, 和现有模型不同,该模型可根据需求构造常数度或非常数度网络,且生成网络不仅具有较高的聚集系数和低的网络直径,而且是节点对称的,在通信网络、结构化P2P覆盖网络等实际领域的拓扑结构设计中具有重要应用．     

基于复杂网络理论的装备保障网络实证研究

为更好地理解装备保障网络的拓扑结构及其特点规律,基于复杂网络理论构建了装备保障网络模型,并从无标度、小世界和层次性等方面具体分析了装备保障网络的统计特征。实证结果表明:装备保障网络具有一般复杂网络相似的拓扑特性,即无尺度特征、小世界效应、较为清晰的层次结构及负相关匹配特性。     

轮廓检测深度学习模型的多尺度特征解码网络

轮廓检测旨在提取自然场景中目标形状以及区域与区域之间显著的分界线,是计算机视觉中的研究热点之一.近几年,基于卷积神经网络的轮廓检测模型取得了显著突破,这些模型由编码网络和解码网络两部分构成.编码网络一般采用现有的VGG16网络,研究者主要致力于解码网络设计.考虑到自然图像中包含许多不同尺度的轮廓,充分利用丰富的层级特征对于轮廓检测非常重要.因此,从充分利用多尺度特征的角度出发,提出一种能够有效整合不同尺度卷积特征信息的解码网络结构.将输入信息分成浅层、中层和深层3种特征,利用解码网络分别对不同尺度的特征进行整合,最后平均融合3种特征,进行图像到图像的轮廓预测,在BSDS500数据集上对模型进行评估.对比实验结果表明,模型预测的轮廓清晰,最佳数据集尺度指标达到了0.818,具有较好的性能评估指标.     

体积压裂裂缝网络对导流能力的影响

体积压裂产生的裂缝网络不同程度地影响裂缝的导流能力,从而影响油气井的产能。把体积压裂产生的裂缝看做是一个矩形凹槽,利用带有不同连接方式凹槽的模板来模拟经过体积压裂产生的裂缝网络,其凹槽的截面形状、大小相同,连接方式不同。把储层经过体积压裂产生的裂缝网络看做有若干个凹槽相互并连或串连而成。用实验方法测量每个模板凹槽的总长度以及通过凹槽的流体流量和模板两端流体的压力差。结果表明,通过不同连接方式凹槽的流体流量相同时,模板两端的压力梯度不同;说明体积压裂产生的裂缝网络不同程度的影响到流体的导流能力。建立了在达西渗流条件下的裂缝网络导流能力计算模型,并用实验方法回归出不同连接方式裂缝的导流能力经验公式,从而得出体积压裂产生的裂缝网络的导流能力的计算公式,为油气井的产能预测提供理论基础。     

朋友关系网络的实证统计研究

为了探究节点的动力学行为如何对网络拓扑结构造成影响,构建了4个节点相同但拓扑结构不同的朋友网络. 对比研究发现,普通朋友网络是一个小世界网络,但随着朋友关系亲密度的增加,网络拓扑结构由连通到不连通,平均度和集聚系数在减少而平均路径长度在增加. 此外,前3个网络的度相关性呈现负相关.     

基于多种安全技术的网络防护模型

从网络的安全威胁入手,介绍了几种常见的安全防范措施．讨论了实现网络安全应采取的策略和机制,给出了一个合理的网络安全防护模型MRFDR,该模型包括网络安全管理、入侵检测机制、安全响应机制、防火墙策略、网络安全恢复．通过多种技术的有效配合,能对网络起到防护作用．     

基于确定网络的多级物流网络优化设计

针对已存在的多级物流配送网络没有充分考虑配送节点的可能状态的问题,根据一段时期产品的需求量不同等特点,通过动态调整节点关闭状态,以最小化企业物流网络的总体费用为优化目标,构建了可描述带能力约束的多级配送网络设计问题的优化模型.根据物流配送网络设计问题的特点,基于模拟退火算法思想,结合该模型对算法做出了改进,并使用改进后的模拟退火算法对模型进行求解分析.算例的计算结果表明,该优化方法运算快捷,所求结果合理,是解决相关物流问题的一种有效方法.     

城市公交网络的复杂网络关联性质分析

以国内4个城市公交网络为研究对象,分别在L空间和P空间对这些网络的静态统计特性和关联性质进行计算和分析。结果表明,L空间公交网络节点具有正的度度相关性,节点度与其集聚系数具有负的相关性;P空间公交网络节点k。（是）随度k的变化显示出随机的特征,节点C（是）随度的增长呈幂律下降。研究还发现,L空间公交网络节点权分布为双斜率幂律分布,明显不同于其他的加权复杂网络;节点权随度的增长呈幂律上升。     

基于复杂网络分析的微博网络舆情传播

为了探索微博网络舆情传播机制,采用复杂网络分析方法,并结合新浪微博获取的数据,分析了微博的社会网络结构的特点及其对舆情传播的影响。首先介绍了微博社会网络组成机制。然后采用复杂社会网络分析方法分析了微博社会网络的无尺度特性和小世界特征。最后结合实际的网络舆情事件案例,分析评价了微博社会网络拓扑结构对网络舆情传播的影响。     

基于神经网络法的配电网状态估计

对配电网状态估计的研究是建立起符合配电网特点的数学模型,本文尝试用神经网络方法对系统确定性部分进行状态估计,将网络不确定部分进行简化计算,从而得出全局的结果。通过并对量测数据进行检测,尽可能的提高数据精度。充分应用了配电网自身的特性生成行之有效的计算方法,从而为电力调度管理提供依据。     

Clustering in mobile ad hoc network based on neural network

1 INTRODUCTION Multi-hop wireless network is an ideal technology to establish an instant communication infrastructure for civilian and military applications. Its applications include collaborative, distributed mobile computing, disaster recovery, law enforcement (crowd control, search and rescue), digital battlefield communications, and so on[1]. Such situations demand a network where all the nodes including the base stations are potentially mobile, and communication must be supported unwi…     

网络取证数据的人工免疫网络聚类过滤方法

针对当前网络取证数据过滤方法对先验知识过度依赖的问题,提出一种基于人工免疫网络聚类的过滤网络取证数据的方法.该方法以取证数据作为抗原,以具有动态作用域的B细胞作为人工免疫网络的节点,依据抗原与人工免疫网络的隶属度、B细胞的刺激度来进化人工免疫网络,根据过滤阈值判据,来筛选取证数据.实验结果表明,在不具备先验知识以及在合理选取时间窗口和过滤阈值以确保有较高检测率的情况下,算法能够提供较高的数据压缩比.该方法能够有效地确立调查数据的范围,有助于提高取证分析的效率.     

Hopfield神经网络算法求解路网最优路径

为了解决经典算法在求解大规模路网最优路径时运算时间长的问题,研究了Hopfield神经网络的特点,建立了一般路网的数学模型,根据Hopfield神经网络的特点设计了适合车辆诱导的路网Hopfield神经网络最优路径算法.采用动态邻接矩阵对该算法进行了优化,减少了运算时间.把该Hopfield神经网络算法应用于所研发的车辆诱导系统的最优路径求解中,并进行了实际路网测试,结果表明应用该算法能够正确求解路网的最优路径,且比经典算法的运算效率高.     

固网智能化后虚拟网业务的应用研究

实施固网智能化,屏蔽各接入端局的业务提供的差异性,统一本地网内各种新业务,集中对用户的属性数据统一管理,转变了原有的业务提供必须依赖于现有各交换网络的升级改造的模式.文章对固网智能化后虚拟网业务作为吸引大客户、提升大客户忠诚度的一项新业务应用进行了研究.     

基于复杂网络理论的空中交通网络脆弱性分析

针对当前空中交通网络节点通信覆盖性能差的问题,提出一种基于复杂网络理论的空中交通网络脆弱性分析方法.采用网络节点分布结构模型与传输信道模型构建多层复杂网络模型,通过自适应时变时延约束误差修正方法对网络节点密度进行优化调整,对空中交通网络节点分布密度融合程度进行跟踪控制,以节点区域覆盖度为约束条件对信息状态向量进行预测,根据控制节点密度函数计算空中交通网络的覆盖能力,通过能量均衡控制方法完成空中交通网络节点的最优部署,实现空中交通网络脆弱性分析.仿真测试结果表明,与传统方法相比,所提方法能提高空中交通网络节点覆盖度,改善网络的通信覆盖性能.