概率膜系统在大熊猫种群数据建模中的应用

大熊猫种群数据是掌握大熊猫种群动态变化的重要依据,因此大熊猫种群数据建模对保护大熊猫具有重要意义.本文针对现有种群动态性建模方法无法捕获复杂生态系统的随机效应和可扩展性差的问题,提出一种使用概率膜系统对成都大熊猫繁育研究基地大熊猫种群数据建模的方法.基于成都大熊猫繁育研究基地大熊猫谱系数据,设计了一个具有两层膜结构,形式化表示大熊猫生态系统的一系列对象和规则的概率膜系统模型.仿真实验结果表明,该模型能反映大熊猫种群动态变化趋势,给管理者提供参考.     

具有动态补偿能力的神经网络模型及其在动态系统建模中的应用

本文在多层前馈神经网络模型基础上，引入误差动态反馈环节，从而形成一种新的具有动态补偿能力的神经网络模型。新模型的训练利用反向传播原理实现。采用该模型对非线性动态系统进行建模时，能显著提高建模精度，特别是在网络模型工作时，对新出现的输出误差具有动态补偿能力，文中给出了新网络模型的结构和学习算法，最后是仿真实例。     

基于种群动力学的P2P IPTV系统内容污染扩散模型

近年来,随着P2P(peer-to-peer)技术的日益成熟,基于P2P技术的IPTV(Internet protocol television)系统逐渐流行并取得了巨大成功,吸引了来自全球产业界和学术界的密切关注.但是,由于P2P IPTV系统自身特有的分布性、匿名性、快速传播性、用户规模大等特点使得其更容易成为攻击的目标.在对P2P IPTV内容污染攻击过程和节点在内容污染攻击中的行为特征进行详细分析的基础上,建立了一个具有种群动力学特征的P2P IPTV系统内容污染扩散模型,该模型充分考虑了在真实世界的P2P IPTV系统内容污染攻击中用户的持续观看行为、用户的加入和离开行为对频道用户规模动态演变的影响.实验结果表明,提出的P2P IPTV内容污染扩散模型可以有效和准确地刻画真实内容污染攻击场景中污染攻击对频道的在线节点规模动态演变和节点离开行为的影响情况.     

基于动态膜计算系统的自组织网络广播算法

应用仿生学原理设计了一种新型的广播算法——基于动态膜计算系统的广播算法,提出了动态膜计算系统,并给出了解决自组织网络中广播问题的规则集。系统中节点转播信息的优先权通过节点间距离及邻居个数确定,适合不同密度的网络;并根据信息数与门限值的比较,取消部分节点的转播权,从而提高了可达率和转播节省率。仿真测试验证了此系统用于广播是可行的、高效的,为设计无线自组织网络中的广播算法提供了新思路。     

质子交换膜燃料电池建模与动态仿真

对质子交换膜燃料电池（PEMFC）电堆进行电输出特性研究,有助于改善燃料电池的设计,提高其性能。运用MATLAB的Simulink仿真工具对PEMFC建立仿真模型,通过所建立的电堆参数模型,就能够研究主要运行参变量对电堆动态输出性能和电堆非线性内阻产生的影响。当电堆输出电流出现阶跃变化时,对电堆电压,输出功率,消耗功率,电堆效率,非线性内阻的动态响应,进行了仿真和结果分析。仿真结果符合文献[7]实验数据,表明此参数模型是可操作和有效的,并可方便地用于PEMFC控制方法研究。     

计算机动态取证系统模型研究

在犯罪事件发生后对犯罪行为进行事后的取证,存在着证据的真实性、有效性和及时性问题。本文提出将取证技术结合到防火墙、入侵检测系统中,对所有可能的计算机犯罪行为进行实时的动态取证,重点研究了基于数据挖掘的多智能代理动态取证系统模型以及基于该模型下的数据获取模块和数据分析模块。     

基于混合逻辑动态的制造系统建模方法研究

针对制造系统中连续和离散并存的混杂特性,在分析目前混杂系统典型建模方法的基础上,提出采用针对复杂工业过程、集成控制对象定性知识和逻辑规则的混合逻辑动态(MLD)模型对制造系统进行建模方法研究,讨论了制造系统抽象的一般规律,建立了一个具体制造生产线的MLD模型,为今后相关性能分析和控制器设计奠定了基础。     

基于π演算的网络考试系统动态建模研究

研究网络考试系统动态建模中动态性和并发性问题,针对目前对网络考试系统的建模所使用的面向对象或面向过程的建模方法,无法完整地、有效地描述系统的动态性和并发性.为正确分析和描述网络考试系统的动态性和并发性,从而降低故障发生率,保证系统稳定性,应用π演算,建立了NESAM抽象模型来描述.对NESAM模型的进行分析和仿真,得出NESAM模型能够表征网络考试系统的动态性和并发性的结论.进行仿真计算,结果证明,对提高网络考试系统的开发效率和系统可靠性等方面具有很高的价值.     

基于动态种群的GEP函数挖掘算法研究

对样本数据进行函数挖掘是GEP研究的一个重要内容.传统的GEP算法往往容易陷入局部最优,为了解决这个问题,本文在动态种群生成策略的基础上,提出了基于动态种群的GEP函数挖掘算法(FMGEP-DP).实验表明,无论是在噪声数据不大的情况下,还是对于函数类型未知且复杂的数据,与传统的GEP和GP相比,FMGEP-DP的收敛速度要快,函数挖掘成功率要高.     

基于膜系统的逻辑运算研究

膜系统是在细胞层次上模仿自然过程的一种计算模型,最大的优点是可以以极大的并行度来进行计算。该文证明了执行逻辑运算在膜系统中的可能性,并给出了一个有效的方法来实施逻辑运算,这相对比在一般计算机体系结构中执行要简单。     

基于交易特征和反馈评价的P2P信任模型

提出了一种新的在P2P系统中基于交易特征和反馈评价的信任评估机制。为确定反馈评价的真实性,模型引入了时间衰减函数和事务影响参数,给出了反馈评价的可信度计算方法。实验仿真结果表明,该评估机制能够提高局部声誉和全局声誉的计算准确性,有效地抑制恶意节点。与信任模型PeerTrust和EigenTrust相比,该模型的性能优于其他两者,能够更好地应用于P2P电子商务系统中。     

基于主动数据库的移动P2P查询处理

提出了一个基于主动数据库的移动代理构造及管理系统模型。它采用主动数据库中的事件—条件—活动（ECA）规则来定义代理的逻辑结构并利用其触发器机制来实施代理的执行和管理，不仅大大简化了支持即时或连续查询的P2P系统的体系结构而且通过主动数据库的安全机制能确保从自治数据库中获取信息的安全性和有效性。给出了移动P2P系统中节点的体系结构，代理的结构、管理与生存周期并给出了一个应用实例。     

一种基于索引P2P分层的网格资源发现模型

网格资源发现是网格研究中的重要组成部分,随着P2P网络的兴起,许多新的概念和研究方向为网格研究提供了思路。针对网格环境下集中式和无结构P2P资源发现机制的缺陷,提出了一种基于索引P2P分层的网格资源发现模型,引入了索引P2P分层网络,充分利用了网格环境中节点性能的差异,具有较好的资源查找发现功能,并且对大规模的网格具有较好的适应性。     

基于分布式拓扑的P2P矢量地理数据表示模型的研究*

目前对矢量数据分布式拓扑关系的研究较少,且矢量拓扑表示方法不利于P2P矢量数据的共享和传输。提出一种基于分布式拓扑的P2P矢量地理数据表示模型。该模型结合矢量分片合并的思想,通过扩展WKT(well-known text)格式来维持矢量数据的拓扑关系。进一步,对该模型的性能进行了数学分析,并基于JTS（Java topology suite）实现了相应的原型系统。理论分析和实验测试结果表明,该模型在选择适当的分片粒度情况下,能使数据传输比率最小化,从而验证了该模型提高数据传输效率和加快矢量数据分片、合并的有效性。     

基于分组式P2P网络的空间区域查询

针对传统集中式空间数据应用出现的性能瓶颈以及结构化P2P系统中由于数据的一致性分布而导致的空间数据物理特性丢失等问题,提出一种分组式P2P网络系统,并描述在该网络系统下的数据插入和删除、节点的加入和离开以及空间区域查询。通过仿真验证了其有效性。     

基于P2P的海量地形漫游搜索模型*

随着用户的增加,在传统的C/S模式下,中心服务器面临着负载过大、性能下降等诸多问题。基于对等网结构,利用P2P技术解决大规模海量地形漫游中服务器带宽和性能瓶颈问题得到了快速发展,但由于网络节点的动态性,通过P2P进行瓦片数据共享时如何解决节点搜索问题成为关键。针对上述问题,提出了一种基于分组洪泛式的节点搜索模型GFLOODING,通过组内缓存映射、组外邻居组映射的洪泛模式查询服务节点;通过实验原型系统的比较测试表明,该算法满足大规模节点模式下的动态性要求,且查询效率高。     

基于P2P网络的动态QoS多源多播模型

针对服务质量(QoS)约束的覆盖网络多播问题,提出了一个适合有多个数据源的多播模型。该模型中每个数据源不必维护一个以它为根的多播树,每个节点只需维护局部状态信息,多播信息以类似洪泛的方式传输。通过控制,信息的传输路径形成树型结构,多播树可动态调整来适应以不同源节点发起的满足QoS要求的多播应用。实验结果表明,该模型的节点多播覆盖率高,通过控制节点的子节点数,可使多播树的调整代价达到最低。     

基于数据基因的P2P文件共享平台

定义了适用于P2P文件共享的数据基因模型,并给出了基于数据基因模型的P2P文件共享平台的体系结构。这一文件共享平台利用文件的数据基因组来组织和管理共享文件。由于同一文件的不同版本拥有不同的基因信息,它们可同时存在于系统中供用户使用,因此数据一致性问题得到简化。由于可利用文件数据基因组中对相关文件的记录进行查询处理,系统查询实现更高效。文中还给出了此文件共享平台的数据查询算法与更新策略。