基于拓扑结构的程序复杂性度量研究

基于程序拓扑结构,分析传统McCabe复杂性度量法,提出封闭区域个数统计法和判定结点个数统计法两种快速、直观、简便的计算方法,并提出路径复杂度算法,由此定义判定树类拓扑结构程序以路径数即分支数作为程序复杂度,同时提出了降低复杂度的程序设计方法,以实例进行对比验证,实践证明该方法简单、可行、有效.     

基于IEC61968标准的广域配电网建模与结线分析

针对输、配电网网络结构上的差异,研究应用IEC61968CIH进行配电网拓扑建模的方法．并在此基础上使用改进的广度优先搜索法实现配电网结线分析。提出一种面向对象的母线一支路模型。通过设计模型的数据结构以及面向对象类的相互关系,有效地降低结线分析中拓扑点和支路关联关系描述的复杂度;针对弱环状接线形式下的配电网闭环回路,改进了广度优先搜索法。以实现同时适应于辐射状与弱环状接线形式下的广域配电网的结线分析。     

通用电网网络结构形成的可视化设计

提出了利用面向对象和可视化技术实现的既适合智能推理又适合分析计算的电力系统网络结构形成方法。通过对可视化的电力系统结构图进行拓扑形成、拓扑分析及系统设备状态分析完成图形化知识到计算推理所用知识的转化,从而得到既适合数值计算又适合智能推理的通用网络模型。使用一套数据库服务于多套应用分析程序,从而克服了以往图形和数据库联系不紧密、各程序模块之间的通信困难等缺点。     

战术互联网中的分布式网络拓扑发现研究

战术互联网通信由较窄的无线通信和较宽的方舱内通信共同组成,这使传统的拓扑发现过程中数据丢失严重、发现效率低,对此提出了一种高效合理的分布式拓扑发现算法．分析了特制网络核心设备综合路由交换机及其构建的战术互联网通信模型．采用基于A—gent管理域拓扑发现和全阚拓扑发现相结合的分布式拓扑发现模式．用优先级手动调整与自适应调整相结合的方式对全网拓扑发现进程进行调度．由于拓扑发现对无线通信带宽占用减少到最小,保证了网络拓扑结构获取的及时性和对网络无线带宽占用的合理性．实验结果表明分布式拓扑发现算法能够针战术互联网的通信特点,高效地实现对网络的拓扑发现．     

组合导航系统软件可靠性的神经网络静态预测

在组合导航系统大规模软件开发中，为了控制软件的质量，必须对软件模块的缺陷数进行预测，根据软件模块测试报告及软件复杂度，用神经网络方法预测了软件模块的缺陷数，结果表明：神经网络预测软件缺陷数化传统的线性回归方法具有更好的质量拟合度和估测能力。     

基于BP神经网络的中低速磁浮列车速度估计算法

提出结合磁浮列车牵引用直线感应电机特点,利用BP神经网络算法,实现对磁浮列车的运行速度观测。通过对一直线感应电机动态模拟实验台进行研究表明,理论估算和实测速度相吻合,初步表明该方法是可行的。该方法的实现,节省了现有磁浮列车速度检测系统昂贵的成本,减少了系统硬件设备的复杂性,提高了整个磁浮列车系统工作的可靠性。     

基于SDN的一体化融合网络路由调度机制

为了解决一体化融合网络动态接入设备出现的通信波动、流量负载均衡以及鲁棒性差等问题,结合软件定义网络(SDN)技术,优化了基于主客观的精准成本模型,将指标阈值型G1法作为主观赋权法,将标准离差法作为客观赋权法,使用乘法集成法对主观法和客观法计算出的权值进行成本整合,给出了最终的链路成本。提出了一体化融合网络多路径选择算法,把优化后的成本组合运用到多路径迪杰斯特拉(Dijkstra)变种算法中,得到传输链路及组合成本。提出了一体化融合网络联邦路由拓扑和策略,使不同网络可以选择符合自身特征的多条路径并按比例转发。研究结果表明,所提方案优化了差异化路径选择和流量调度,增加了链路带宽利用率并减小了网络传输时延。     

时序网络上的随机游走免疫策略研究

针对传统免疫模型在时序网络中所面临的难以收集、分析网络拓扑信息的困境，提出了基于随机游走机制的免疫策略，一定数量的免疫粒子被随机地分配到网络节点上，当该节点有边激活时，免疫粒子就可以沿着激活边游走到另一节点，获得免疫粒子的节点获得免疫能力，失去免疫粒子的节点转换成非免疫的易感态。根据随机游走者之间在转移时是否相互影响，分别建立了非独立随机游走免疫模型和P_独立随机游走免疫模型。在这两种免疫模型中，免疫粒子传播所需的网络开销受到事先给定的免疫粒子密度的限制。实验表明，这两种随机游走免疫模型可以获得比熟人免疫模型更好的免疫效果，而与目标免疫模型的比较结果取决于网络拓扑结构的异质性程度。     

接入网综合网管采集接口技术分析

接入网是城域骨干网业务接入控制点以下的二层接入网络,包括:DSLAM设备、LAN设备(汇聚交换机及接入交换机)、PON设备、MSAN设备及WLAN设备等。随着"光纤入户"、"宽带提速"和"三网融合"等一系列政策战略的推进,为了实现集约化管理的方针,需要一套面向整个接入网的综合网管系统,实现包括拓扑管理、配置管理、故障管理、性能管理、资源管理、测试诊断、安全管理、系统管理、运行分析、业务自动激活等功能。文章结合目前最新的分布式技术、数据库技术、采集技术及中国电信集团相关规范对接入网综合网管的采集接口及测试技术进行研究。     

基于深度强化学习的综合能源业务通道优化机制

为了保障综合能源系统的稳定运行,承载综合能源业务的通信网络需要具备高可靠、低风险等特征.依据综合能源业务的通道要求,提出了一种深度强化学习的算法,旨在对大规模综合能源业务在承载的电力通信网上寻找到整体最优的路径.该方法以整体时延和网络负载均衡度为目标,对网络拓扑进行训练,并保存模型,然后通过迭代学习获取最优的结果.仿真结果表明,该方法找到的路径既可以保证整体时延较短,又可以保证网络的整体负载均衡.同时,在网络规模很大、业务数量很多的情况下,深度强化学习算法可有效提高计算效率.     

基于ShuffleNetv2-YOLOv3模型的静态手势实时识别方法

针对移动端平台下计算资源有限、存储空间小的特点,提出高效的ShuffleNetv2及YOLOv3集成网络静态手势实时识别方法,以减小模型对硬件的计算能力需求. 通过将轻量化网络ShuffleNetv2代替Darknet-53作为主干网络,减小模型的计算复杂度. 引入CBAM注意力机制模块,加强网络对空间和通道的关注度. 采用K-means聚类算法,重新生成Anchors的长宽比和数量,使重新生成的Anchors尺寸对目标进行精确定位来提高模型的检测精度. 实验结果表明,提出算法在手势识别上的平均识别准确率为99.2%,识别速度为44帧/s,单张416×416图片在GPU上的推理时间为15 ms,CPU上的推理时间为58 ms,模型所占内存为15.1 MB. 该方法具有识别精度高、识别速度快、内存占用率低等优点,有利于模型在移动终端上部署.     

基于模体的汽车行业站点网络复杂性测度

为了研究大规模网络结构复杂性测度方法,并针对汽车行业站点网络布局与结构功能优化提出对策,基于万维网页面链接数据,构建汽车行业站点网络拓扑结构图.借助VOSviewer聚类算法及Gephi检测并划分网络社团结构,解析基于主题搜索的汽车行业站点内容分类体系及功能结构,并利用Pajek验证各内容社团结构的小世界性,基于Rand-ESU算法检测各社团的模体结构,提出基于模体的网络结构熵算法测度各社团的复杂性.最后,得出汽车行业站点网络社区中模体结构具有同构性,导致社区结构的信息传播功能具有相似性,模体规模与模体信息传播途径多样化对网络结构复杂性影响的显著性较高.     

The measurement of complex network based on motif

为了研究大规模网络结构复杂性测度方法,并针对汽车行业站点网络布局与结构功能优化提出对策,基于万维网页面链接数据,构建汽车行业站点网络拓扑结构图. 借助VOSviewer聚类算法及Gephi检测并划分网络社团结构,解析基于主题搜索的汽车行业站点内容分类体系及功能结构,并利用Pajek验证各内容社团结构的小世界性,基于Rand-ESU算法检测各社团的模体结构,提出基于模体的网络结构熵算法测度各社团的复杂性. 最后,得出汽车行业站点网络社区中模体结构具有同构性,导致社区结构的信息传播功能具有相似性,模体规模与模体信息传播途径多样化对网络结构复杂性影响的显著性较高.

     

扩展度量关系的9-交集模型

提出了8种分割度量和4种区域间的距离度量,并通过这些度量对传统的拓扑关系模型9交集模型进行扩展:用度量值替换9-交集矩阵中相应的元素,表示对应的度量属性,将度量关系和拓扑关系有机结合起来。扩展后的9-交集模型能同时表达拓扑和度量信息,增强区域间关系的表达能力,扩展了模型本身对拓扑的表达能力;并且提高了空间数据查询的准确性和效率,同时也更符合人类的认知。     

电机分级变频软启动与谐波滤波一体化

针对电机启动时伴随的大电流、小转矩和不平稳等问题,提出了一种电机分级变频软启动与谐波滤波一体化方法,该方法结合可变电抗技术、分级变频技术和无源谐波滤波技术,介绍了电机分级变频软启动与谐波滤波一体化的原理、拓扑架构和实现方法。在窑磨、煤磨或矿井大型提升设备拖动的电机中应用时,可使该电机在启动过程中的限流和转矩要求得到满足,并在电机软启动过程中及结束后实现动态谐波滤波,在整体上提升高压大功率电机的重载启动性能,节能降耗,保持电网电压稳定,便于工程实现。     

基于混合域注意力YOLOv4的输送带纵向撕裂多维度检测

针对输送带纵向撕裂目标检测维度单一、模型复杂度高等问题,提出一种高效的MobileNetv3及YOLOv4集成网络输送带纵向撕裂多维度实时检测方法.基于YOLOv4目标识别算法,通过将轻量化网络MobileNetv3代替CSPDarknet53作为骨干网络,结合高效通道域ECA模块和空间域注意力机制（STNet）构建混合域注意力网络（ECSNet）,改进了MobileNetv3嵌入ECSNet,并且提升了模型对空间和通道的关注度.引入深度可分离卷积块代替网络中3*3卷积,并将YOLOv4的检测头（Prediction Heads）缩减为2种尺度,轻量化模型降低网络复杂度和训练难度,完成ECSMv3＿YOLOv4模型的搭建,使用K-means聚类6个Anchors预测目标框高宽,提高网络对表面撕裂的检测性能.研制带式输送机多维度智能巡检样机,采集制作输送带多维度面的纵向撕裂数据集,开展网络模型的训练、测试、识别和定位实验.结果表明,提出算法在测试集中的平均识别准确率为97.8%,识别速度为37帧/s,模型的计算量和参数量为4.882 G和8.851 M,通过试验不同的网络模型效果和改变光...     

基于多维属性的跨域虚拟网络映射算法

基于一种支持多类型业务的跨域融合网络架构,提出了一种基于动态拓扑感知和资源属性的跨域虚拟网络映射算法。基于网络局部和全局角度,分析虚拟网络和物理网络中节点的拓扑信息,结合网络扩展资源,建立节点多属性评价模型,并基于该模型利用主成分分析法和逼近理想解排序法度量节点的映射优先级,随后依据链路资源成本分析网络负载状态。仿真结果表明,该算法提高了多域虚拟网络请求的构建成功率,网络收益开销比增大,并能减小网络映射时延。     

建筑物火灾时人员疏散的网络网格复合模型

建筑防火安全设计中,人员疏散问题至关重要。根据划分建筑空间的不同,利用计算机模拟技术开发的人员疏散模型主要采用网络模拟和网格模拟两种方法,分别介绍了基于这两种方法建立的网络模型和网格模型,并且综合这两种方法开发了建筑物人员疏散的网络网格复合模型,以便对大型复杂建筑进行有效的疏散模拟。用该复合模型模拟了一高层建筑和一大型复杂建筑的人员疏散情况,并将其模拟结果与采用单一网格模型和单一网络模型的模拟结果进行了对比,显示了网络网格复合模型不仅能进行大型复杂建筑的人员疏散模拟,而且可以形象化地显示详细的疏散过程。     

基于Visiual Studio.NET框架的移动自组网安全架构设计与实现

移动自组网具有动态的拓扑结构,缺乏固定的基础设施,并且所使用的设备在处理器性能和电池寿命等方面都受到了限制,从而对网络安全构成挑战.通过对移动自组网和计算机安全领域进行深入研究,给出了移动自组网中的安全漏洞和攻击,提出一种创建和管理安全的移动自组网的方案.方案的目标是提供一个能够在PDA上实现并适用于办公环境的框架.基于提出的安全组网方案、策略和Visiual Studio.NET框架,示例创建了PDA办公环境下的用于会议临时使用或支持项目组长期工作的移动自组网系统功能开发模块与使用说明.     

一种最小化无线自组网干扰的拓扑控制算法

如何准确地度量干扰并构建干扰最小化的网络结构,这给拓扑控制技术提出了新的挑战。本文根据无线通信的特点和网络协议的机制,提出基于协议的网络干扰模型,在此基础上提出一种启发式的干扰最小化拓扑控制算法,该分布式算法能保证网络连通,并使整个网络中节点间的路径干扰最小化。仿真结果验证了新算法降低了网络冲突,更好地改善了网络性能。