小世界网络拓扑下的多Agent网络传输有效性和限定性满足问题研究

首先探讨了小世界拓扑下的多Agent网络的有效性、可靠性,相比于规则Agent网络和完全随机Agent网络,小世界网络拓扑具有更高的有效性和可靠性;其次,对于Agent网络的限定满足问题的解决,规则Agent网络比小世界Agent网络和完全随机Agent网络更优.     

无线传感器网络的网络管理

无线传感器网络是由许多能量和处理能力有限的传感器节点组成.传感器网络主要用来监测环境、建筑和结构和动物习性的监测.网络管理是任何网络,包括传感器网络的重要功能.而由于无线传感器网络的特点,对其管理要比传统网络都要困难,而其中网络管理的最主要方面是网络拓扑结构的管理.开发节能并且能够维护网络连接的拓扑的算法是非常必要的.本文介绍了网络管理的基本知识,以及如何应用在无线传感器网络中.文中主要描述了网络的拓扑结构,并且对现在主要的网络拓扑结构算法进行描述和比较.     

交换超立方体网络的网络嵌入研究

本文主要研究超立方网和星型网嵌入交换超立方体网络的问题。首先,利用图形嵌入的方法,设计了超立方网到交换超立方体网络的嵌入映射,分析并证明了该嵌入映射所具有的评价性能。其次,给出了星型网到交换超立方体网络两种嵌入策略,也就是所谓的优化嵌入映射和奇偶嵌入映射,进而给出了具有更小的扩张率的星型网到另一种交换超立方体网络的嵌入方法。     

容迟网络路由算法

容迟网络泛指那些由于节点移动、能量管理、调度等原因而出现频繁中断、甚至长时间处于中断状态的一类网络.它涵盖了由于节点调度而处于间歇式连通的无线传感网络、移动Ad hoc网络、周期性连通的卫星网络、乡村网络、野生动物追踪网络以及个人设备交换网络等等.具有十分广阔的应用前景,引起了广泛的关注.与传统网络相比,容迟网络没有稳定的端到端传输路径,因而其路由问题更为复杂.已有的研究工作也主要集中于这一问题.并提出了许多的容迟网络路由算法.对这些算法的最新进展进行了综述.首先,介绍了容迟网络路由算法的性能评价标准.其次.给出了容迟网络路由算法的分类方法.按照路由策略来分.客迟网络路由算法可以分为基于复制策略的算法和基于转发策略的算法.按照网络模型来分,容迟网络路由算法又可以分为面向主动移动模型的算法和面向被动移动模型的算法.然后,针对每一分类.重点综述了其中具有代表性的一些容迟网络路由算法,并总结了各算法的优缺点.最后,讨论了未来的研究方向.     

递归神经网络的结构研究

从非线性动态系统的角度出发,对递归动态网络结构及其功能进行详尽的综述。将递归动态网络分为三大类：全局反馈递归网络、前向递归网络和混合型网络。每一类网络又可分为若干种网络。给出了每种网络描述网络特性的结构图,同时还对多种网络进行了功能对比,分析了各种网络的异同。     

动态网络模式挖掘方法及其应用

静态复杂网络研究在揭示社会网络、信息网络和生物网络的形成和演化机制方面取得了重要成果,其方法和结果对系统生物学产生了重要影响.但现实世界中,很多网络是随时间发生变化的,即动态网络.以动态网络为对象,对动态网络的拓扑特性分析、动态网络相关的各种模式挖掘模型和方法进行了综述、比较和分析.特别地,将动态网络模式分析方法应用于生物网络和社会网络,分析了生物网络相关的动态功能模块和模式演化问题、科学家合作网络和社交网络的动态模式.最后指出了动态网络的模式挖掘方法及其在动态生物网络和社会网络研究中存在的问题和挑战,并对未来的研究方向进行了分析.     

Modeling complex systems with adaptive networks

Adaptive networks are a novel class of dynamical networks whose topologies and states coevolve. Many real-world complex systems can be modeled as adaptive networks, including social networks, transportation networks, neural networks and biological networks. In this paper, we introduce fundamental concepts and unique properties of adaptive networks through a brief, non-comprehensive review of recent literature on mathematical/computational modeling and analysis of such networks. We also report our recent work on several applications of computational adaptive network modeling and analysis to real-world problems, including temporal development of search and rescue operational networks, automated rule discovery from empirical network evolution data, and cultural integration in corporate merger.     

面向Web网页的区域用户行为实证研究

用户对Web网页的访问是由用户需求行为确定的一个随着时间演化的复杂双模式二分网络.通过对网站聚类生成的二分网络的实证研究表明,其入度分布呈现出典型的无标度特征和集聚现象,幂指数介于1.7到1.8之间.将这种双模式二分网络映射为两种含权单模式网络:用户群体兴趣广义关联网络和网站资源广义关联网络,从而深入研究用户群体行为的关联性和从用户行为角度网站资源的关联性.实证分析其统计特性表明,两者的边权分布是幂律的,网络节点关联紧密且呈现簇聚特征.用户行为的无标度特征和集聚特点对优化Internet网络拓扑结构,改善其网络性能具有重要意义.     

多层前向小世界神经网络及其函数逼近

借鉴复杂网络的研究成果, 探讨一种在结构上处于规则和随机连接型神经网络之间的网络模型—-多层前向小世界神经网络. 首先对多层前向规则神经网络中的连接依重连概率p进行重连, 构建新的网络模型, 对其特征参数的分析表明, 当0 < p < 1时, 该网络在聚类系数上不同于Watts-Strogatz 模型; 其次用六元组模型对网络进行描述; 最后, 将不同p值下的小世界神经网络用于函数逼近, 仿真结果表明, 当p = 0:1时, 网络具有最优的逼近性能, 收敛性能对比试验也表明, 此时网络在收敛性能、逼近速度等指标上要优于同规模的规则网络和随机网络.     

异构图卷积网络研究进展

现实世界中的很多场景都能用多种节点类型和边类型组成的异构网络表示。网络中蕴含着丰富语义关系,并具有实际应用价值,引起了学术界和工业界的关注。传统的方法都是基于浅层模型进行异构网络挖掘。近几年,由于图卷积网络在同构网络中表现优越,有许多学者将图卷积网络应用到异构网络的挖掘,在各个任务中都取得了优异的成绩。通过对异构图卷积网络的研究进展进行评述,来了解相关领域的发展状况。介绍了异构图卷积网络的发展,将异构图卷积网络分为基于元路径和自适应异构信息的模型进行详细介绍及归纳,并综合分析了不同的聚合方法。介绍了异构图卷积网络在推荐系统、生物化学、异常检测和自然语言处理中的应用。分析了异构图卷积网络未来面临的挑战以及值得研究的问题。     

高速环,树及多通道网络技术分析

一、引言 当前,信息高速公路正方兴未艾,业已引起人们广泛的关注和兴趣.世界各发达家都制定了相应的战略计划,以建设和发展本国的信息高速公路。该信息技术已成为现代信息会生产力的重要要素和     

三网融合的技术现状和未来发展

三网融合是网络发展的主要方向,无线网络是接入有线网络的一个重要途径。本文主要概述了因特网、电信网络、有线电视网络和无线网络的技术现状;分析在三网融合的形势下,它们各自都可以为发展未来包含现在由三种网络提供的所有服务的综合业务网提供核心技术的能力;指出没有单个网络技术能够成为无争议的赢家:融合的网络将具有异构网络集合的特征,提供多种多样的服务;然后在更广阔的视野上阐明了在三网融合之后的未来全局多媒体网络的特征以及建立具有这样的特征的网络所面临的挑战和所需要的变革和创新。     

计算机局域网络技术进展

本文主要论述了计算机局域网络的进展．文中阐述了计算机局域网络的发展，论述了局域网络的定义、分类及基本技术，最后讨论了局域网络的应用，并提出了局域网络的主要研究方向及课题.     

Cayley graphs as models of deterministic small-world networks

Many real networks, including those in social, technological, and biological realms, are small-world networks. The two distinguishing characteristics of small-world networks are high local clustering and small average internode distance. A great deal of previous research on small-world networks has been based on probabilistic methods, with a rather small number of researchers advocating deterministic models. In this paper, we further the study of deterministic small-world networks and show that Cayley graphs may be good models for such networks. Small-world networks based on Cayley graphs possess simple structures and significant adaptability. The Cayley-graph model has pedagogical value and can also be used for designing and analyzing communication and the other real networks.     

A temporal context model for boosting video annotation

In this paper, we propose a new method to model the temporal context for boosting video annotation accuracy. The motivation of our idea mainly comes from the fact that temporally continuous shots in video are generally with relevant content, so that the performance of video annotation could be comparably boosted by mining the temporal dependency between shots in video. Based on this consideration, we propose a temporal context model to mine the redundant information between shots. By connecting our model with conditional random field and borrowing the learning and inference approaches from it, we could obtain the refined probability of a concept occurring in the shot, which is the leverage of temporal context information and initial output of video annotation. Comparing with existing methods for temporal context mining of video annotation, our model could capture different kinds of shot dependency more accurately to improve the video annotation performance. Furthermore, our model is relatively simple and efficient, which is important for the applications which have large scale data to process. Extensive experimental results on the widely used TRECVID datasets exhibit the effectiveness of our method for improving video annotation accuracy.     

随机复杂网络同步控制研究进展综述

复杂网络控制系统由于其在通信、计算、控制等多学科的交叉特性已经引起了各行各业学者的广泛关注,复杂网络同步控制已经成为一个研究热点.本文主要综述了随机复杂网络的同步控制研究进展情况.首先论述了随机复杂网络同步控制的研究背景及意义,然后从复杂网络的动力学特性、复杂网络的拓扑结构、复杂网络的受限情况、复杂网络的同步控制策略和随机复杂网络同步能力优化几个方面分别进行了综述,进一步综述了随机复杂网络的应用情况.最后在总结国内外研究成果的基础上,指出随机复杂网络未来亟待解决和研究的问题.     

无线传感器网络的时间同步算法研究

时间同步是研究多跳ad hoc无线网络的重要问题,例如无线传感器网络,许多具体应用需要传感器节点本地时钟的同步,要求各种程度的同步精度.无线传感器网络设备的一些固有属性,例如能量的限制、存贮、计算和带宽,与节点分布的高密度结合,使传统的时间同步算法不适合于这些网络.因此,越来越多的研究集中在设计适合于无线传感器网络的时间同步算法.首先回顾了时间同步的问题和无线传感器网络时间同步的需要,然后详细介绍了针对无线传感器网络设计的基本的时间同步算法,最后对各种算法进行了比较分析,并指出了下一步的研究方向.     

Neural networks applications in concrete structures

This paper presents and discusses the applications of neural networks in concrete structures. It aims at introducing neural networks applications in structural design. The paper covers two applications of neural networks in concrete structures. Backpropagation networks are chosen for the proposed network, which is written using the programming package MAT-LAB. The overall results are compared and observed for the performance of the networks. Based on the applications it was found that neural networks are comparatively effective for a number of reasons, which include the amount of CPU memory consumed by neural networks is less than that consumed by conventional methods and their ease of use and implementation, neural networks provide both the users and the developers more flexibility to cope with different kinds of problems.     

AFDX网络应用关键技术分析与研究

研究了基于AFDX网络的航空电子系统的特点;提出了AFDX网络顶层设计所涉及到的几个关键技术,包括网络拓扑、网络时统、网络加载、网络管理、网络配置和网络监控,并对每个关键技术进行了分析与研究;最后指出这些关键技术对基于AFDX网络的飞机航空电子系统设计具有重要的参考价值.     

卫星网络路由技术

卫星网络周期性动态变化的拓扑对路由协议的设计提出了新的挑战.由于传统网络的路由协议不再适用于卫星网络,许多针对卫星网络的路由技术被相继提出来.在简要介绍卫星网络架构与拓扑控制策略的基础上,根据卫星网络路由技术的发展脉络,从分类的角度重点阐述了一些关键路由技术的核心机制、特点以及存在的主要问题.最后,针对应用需求,提出了卫星网络路由技术的发展趋势.