基于智能计算的计算机网络可靠性分析研究

文中的研究对象是计算机网络可靠性分析的智能数值求解，将几种常见的网络系统可靠性分析方法应用于计算机网络。并在一般节点遍历法的理论分析的基础上对改进后的节点遍历法进行了深入的探讨。介绍了计算机网络系统以及可用于计算机网络系统的集中可靠性分析的相关概念及方法，然后着重对节点遍历法等一些算法做了算法分析和具体实现，使繁杂的算法易于理解。网络系统可靠性数值计算量大而繁琐，改进后的节点遍历法可以大大减少其运算量。文中提出的智能粒度分层分析方法可以较好满足一定范围内计算机网络可靠性数值计算的需求。     

复杂网络的分层递阶算法研究

复杂网络的计算方法研究在复杂网络建模方向起着不可或缺的作用,事实上,网络科学的建模在复杂网络领域研究最早、成果最多的一个方向,同样也是学术界广泛关注的一个重要的研究课题。在分析传统的网络节点遍历算法的基础上对节点遍历进行改进,重点介绍了复杂网络分层递阶算法的具体实现。复杂网络系统数值计算量大而繁琐,改进后的节点遍历法可以大大减少其运算量。文中提出的分层递阶算法可以较好满足一定范围内复杂网络数值计算的需求。     

基于智能计算的计算机网络可靠性分析

当今社会是一个信息化社会,网络化应用已经遍及生产、生活、科研等各个领域,计算机网络化已经成为一种趋势,计算机网络的可靠性研究也越来越得到计算机业界的广泛重视。本文主要论述了智能粒度计算分割理论方法,采用动态数组分层实现计算机网络系统最小路集运算,阐述了计算机网络系统可靠性分析的手段。     

基于贝叶斯网络可靠性分析方法的研究与应用

针对传统可靠性分析方法在评估多态复杂系统时的局限性,提出了一种基于贝叶斯网络的多态系统可靠性分析方法。该方法利用贝叶斯网络的多态变量节点来描述故障模式的多态性,用条件概率表及有向边来表达节点之间的不确定因果关系。通过对先验概率和后验概率的双向推理计算,得到节点与节点之间的相互影响关系,从而找到系统的薄弱环节,为提高系统可靠性提供依据。该方法在电池生产线系统的可靠性分析中得到了验证,有效地提高了电池生产线系统的可靠性。     

基于贝叶斯网络的系统可靠性分析平台

贝叶斯网络是一种进行不确定性推理和分析的有效工具,针对系统可靠性分析问题,建立了一种基于贝叶斯网络的系统可靠性分析平台。所建立的分析平台将贝叶斯网络应用于系统可靠性分析中,把系统各组部件抽象成节点,从而构成贝叶斯网络模型;通过推理和分析算法找到影响系统可靠性的薄弱环节;通过计算某个部件发生变化时对整个系统的影响,得出各个节点的重要度,给出合理的优化方案,提升系统可靠性。通过对平视显示器实例进行分析,计算了每个组部件对整个系统的影响程度,证明该分析平台在利用贝叶斯网络对系统可靠性分析上的可行性。     

考虑容量和时延约束的网络端端可靠性研究

早期对网络可靠性的研究主要是以连通性为网络功能来研究的,并没有考虑网络完成用户需求的能力。综合考虑网络容量以及时延约束,在网络部件（节点或边）的容量约束下改变网络的拓扑结构,通过改进的节点遍历法,将满足用户时延约束的有效最小路集输出,通过BDD算法对有效路集进行不交化,得出网络端端可靠度的精确值。算法采用Matlab程序实现,为评估加权网络可靠性提供了一种新方法。     

基于智能计算的计算机网络可靠性分析研究

随着科学技术的不断发展,计算机网络已经渗入到人们的生产和生活当中.现代化建设中,计算机网络对社会的重要性是不可忽视的,它对提高社会生产效率,保障工作质量有着重要的意义.智能计算的出现加快了计算机网络技术的改革,针对智能计算的计算机网络可靠性是否达到了人们的要求,成为了人们思考的重要问题.通过对智能计算的计算机网络的可靠性进行全面的分析,以便在实践中更好地发挥计算机网络的各项功能,从而确保计算机网络的运行可靠性.     

基于GIS的大规模配电网可靠性评估系统设计

设计一种基于GIS获取配电网络信息,以故障遍历法为基础,适用于大规模电网的可靠性实用评估系统。介绍配电网数据的结构化存储方式设计,阐述如何通过GIS自动导出馈线的拓扑结构和相关信息,提出转供判断及可靠性指标的计算方法。系统可靠性分析建模中还考虑预安排停电的影响。使计算结果更加符合实际情况。     

基于GIS的大规模配电网可靠性评估系统设计

设计一种基于GIS获取配电网络信息,以故障遍历法为基础,适用于大规模电网的可靠性实用评估系统。介绍配电网数据的结构化存储方式设计,阐述如何通过GIS自动导出馈线的拓扑结构和相关信息,提出转供判断及可靠性指标的计算方法。系统可靠性分析建模中还考虑预安排停电的影响,使计算结果更加符合实际情况。     

基于非交叉路径的加权网络可靠性模型

针对交叉路径和非交叉路径的数目不能准确反映网络系统可靠性,在节点失效的条件下,建立基于非交叉路径的加权网络端到端可靠性评估模型,并提出一种数值求解算法。算例分析结果表明,该模型可以精确计算出网络端到端可靠性的界,并能分析网络部件故障率连续变化和以网络部件负载率为权值情况下的网络可靠性。     

网络系统的可靠性预计新方法

首先给出了一种将混合网络转变为单向网络的方法,提出了一种新的最小割集求解算法,在节约内存空间的同时,方便了每个节点的遍历,简化了编程计算步骤。然后给出了网络可靠性计算的ESP算法及其改进的线性逼近算法。最后用某复杂系统任务可靠性预计结果分析验证了论文算法的正确性和有效性。     

基于蒙特卡罗法的FC-AE-ASM网络可靠性研究

对于FC-AE-ASM网络的可靠性问题,从FC-AE-ASM网络的基本模型出发,介绍了两种FC-AE-ASM网络冗余结构;提出了基于蒙特卡罗仿真法的网络可靠性分析方法,给出了FC-AE-ASM网络全端可靠度计算方法,给出了仿真结果的误差分析公式;结合由多个FC交换机组成的复杂FC-AE-ASM网络模型实例,分析链路冗余结构、链路可靠概率和节点可靠概率对FC-AE-ASM网络可靠性的影响。     

基于多层次评价模型的高校网络运行可靠性分析

高校网络运行容易受到干扰,可靠性分析在高校网络运行抗干扰方面拥有明显的优势,但是传统可靠性分析应用于高校网络运行抗干扰中却面临信号失真的难题。针对该问题，提出一种融合多层次评价模型的高校网络运行可靠性分析方法。该方法基于SNMP协议对网络拓扑进行拓扑探测,并采用主被动测量技术对网络可靠性进行测量和计算。在分析智能计算和网络可靠性的基础上，分析网络可靠性的影响因素，提出基于智能计算的计算机网络可靠性提升策略。理论分析和仿真结果表明,该方法能有效地解决可靠性分析中的网络信号失真问题。     

一种基于IEEE1451的嵌入式网络化智能前端的设计与实现

本文基于智能化、网络化的设计思想,借助IEEE1451智能变送器接口标准和网络技术,搭建了一个嵌入式、开放的设备网络化智能维护系统。基于敏捷制造对制造过程管理与控制的需求,研究并建立了制造系统智能前端的原型。基于IEEE1451标准的设计思想和DSP及ARM和HPI技术,介绍了智能前端的软硬件构成与网络接口设计。并针对该系统的高可靠性、网络化和智能化要求,提出了多参数集成智能维护前端的解决方案。实验表明,系统运行稳定,实时性良好。     

改进差分进化算法在可靠性冗余分配问题中的应用

提出一种改进差分进化算法(IDE),以解决系统可靠性冗余分配问题.在罚函数法的基础上,对约束处理方法进行改进. 新约束处理方法在搜索过程中不需要在每一步都计算惩罚函数值,加快了寻优速度.具有良好的通用性,可以引入到其他智能优化算法中.将改进的算法用于求解4类典型的系统可靠性冗余分配问题,实验结果表明了所提出的改进算法具有很好的寻优精度和收敛速度.     

基于改进粒子群算法的随机流路网可靠性研究

为解决城市交通路网中容量的随机性对可靠性研究的影响问题,建立了随机流交通路网可靠性模型,提出了一种基于改进粒子群算法的交通路网可靠性评价方法,该方法能够搜索到满足条件的多个解,在算法中引入了一种转移机制可以有效地避免粒子陷入局部无目标搜索状态,又可保证全局搜索能力,最终能够搜索到路网在d需求量下的所有d-下界点以计算路网的可靠性.通过算例结果表明了该改进粒子群算法的可行性及准确性.     

基于STM32的无线光照传感器节点的设计

无线传感器网络是当前信息领域中研究的热点之一,适用于对环境中的参数进行采集、处理和发送。文章介绍了一种基于STM32F103RBT6的无线光照传感器节点的设计与实现方法,该方法利用光照传感器作为环境数据采集单元,并使用无线射频模块UZ2400将数据发送至网关,再由网关将数据送至上位机达到实时监控的目的。文章除提出了光照传感器节点的硬件设计并描述了系统的软件架构及实现方法外,其节点具有较高的实用性和可靠性,能实时准确地采集环境中的光照强度值,因而在未来的智能家居系统中具有良好的应用前景。     

Network reliability optimization problem of interconnection network under node-edge failure model

The network reliability optimization problem for an interconnection network is to maximize the network reliability subjected to some constraints such as the total cost of the network. Even though, the problem is NP-Hard, many researchers have solved this problem in different ways but with a common assumption that nodes are perfect. But, this assumption is quite unrealistic in nature. In this paper, a new method based on artificial neural network is proposed to solve the network reliability optimization problem considering both the nodes and links of the interconnection networks to be imperfect. The problem is mapped onto an artificial neural network by constructing an energy function whose minimization process drives the neural network into one of its stable states. This stable state corresponds to a solution for the network reliability problem. Some existing methods are studied and compared with proposed method in evaluating the network reliability of some fully connected networks. The comparison reports the proposed method to be better than its counterparts in maximizing the network reliability. The proposed method is used to maximize the reliability of few fully connected networks subjected to some predefined total cost, where the node as well as the links of the networks may fail. Further, the behaviors of the cost as well as the time on the network reliability are discussed.     

Optimal scheduling-based RFID reader-to-reader collision avoidance method using artificial immune system

In radio frequency identification (RFID) systems, communication signals from one desired reader is subject to interference from the other adjacent readers operating at the same time, so the reader-to-reader collision problem occurs. Many RFID reader collision avoidance methods have been developed, such as coverage-based methods, control mechanism-based methods and scheduling-based methods. In the scheduling-based methods, how to allocate frequency channels and time slots for the RFID reader network is emphasized. In this case, the RFID reader collision avoidance problem is transferred as an optimal scheduling problem, which can be solved by analytical methods and intelligent algorithms. Artificial Immune System (AIS) optimization is an emerging heuristic method derived from the human immune system. Due to its powerful global searching capability, AIS has been widely applied to scientific and engineering problems. This paper attempts to formulate the reader-to-reader collision problem (R2RCP) and its scheduling-based reader-to-reader collision avoidance model (R2RCAM), and proposes an improved AIS optimization for resource allocation (RA-AIS) in R2RCAM. Within the proposed RA-AIS optimization, the candidate antibody is constructed by using frequency channels and time slots, and in the mutation phase, the candidate antibody evolves dynamically according to its corresponding readers’ interfering power. The proposed RA-AIS optimization is examined on a series of numerical experiments to evaluate the effects of time slots, frequency channels, and transmitting power. Moreover, a group of comparative experiments are also arranged. The experimental results demonstrate that the proposed RA-AIS optimization is an effective method for R2RCAM, and performs better in searching the maximum interrogation area than other algorithms, such as random method (RM), genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO) and the canonical artificial immune system optimization (opt-aiNet).     

火电厂智慧水务关键技术及信息平台建设研究

针对火电厂耗水量大、能耗物耗高、水复用率低、智能化水平低等关键科学技术难题,基于智慧水务研究成果,提出火电厂智慧水务关键技术及信息平台建设的研究方法。根据火电厂水务信息化面临的现状及形势,确立研究的总体、具体目标。融合现场监测资料和智能分析理论和方法,提出水量平衡智能测算方法,建立火电厂污水处理主要设备的故障诊断及寿命预测智能方法,构建火电厂水处理系统历史和实时成本测算模型。提出了信息平台的网络架构、体系架构和逻辑架构设计方案,信息平台融合火电厂水务管理专家辅助决策系统、火电厂系统运行关键设备及构筑物可靠性分析与评价模型等。为实现集节水型、节能型、环保型、安全型、经济型为一体化的智能火电厂水务管理提供技术支撑。