基于畅通度度量的无尺度网络中关键节点的选取方法 

现实世界中大量存在着的无尺度网络的抗蓄意攻击能力的不足,决定了从无尺度网络中选择关键节点的重要性。网络中节点的重要性程度可用将该节点从网络中删除前后,网络的连通性能的变化进行度量。文章提出了无尺度网络畅通度的概念,从3个不同的角度对无尺度网络的畅通度进行评价,构造出无尺度网络畅通度的综合度量公式,构建了无尺度网络的关键节点的选取模型,并利用分布估计算法对模型进行求解。仿真结果表明,利用分布估计算法得到的结果要好于直接选取度数最大的节点作为关键节点的方法。     

网络环境下高校图书管理员素质提升路径探析

图书馆是高校图书资料情报中心,是教学和科研工作的重要辅助机构,图书馆高效、文明和优质的服务工作是广大师生及时获取图书信息资源的重要保证。网络环境下图书管理服务工作方式的转变、多层次读者群的存在及图书馆自身的创新发展对高校图书管理员素质提出了新的要求。随着计算机网络的不断发展,继续教育和图书馆自身规范合理的管理制度建设是提高高校图书管理员素质的有效路径。     

4G时代的大数据网络环境安全问题与对策研究

随着4G网络的快速发展,大数据在4G网络时代也遭遇到了机遇和挑战。文章从用户个人隐私和数据自身安全两个角度详细分析了4G时代的大数据网络环境安全问题,涉及了技术、应用、管理等多个方面的内容,并从存储、应用、管理三个层面提出了针对性的网络环境安全对策。这些对策有利于为4G网络提供强大的安全服务。     

基于层次分析法的数据传输路径选择优化算法

由于无线传感器网络路由协议对于影响数据传输因素的考虑不够全面,本研究利用层次分析法将无线传感器路由过程层次化分解,对路由过程中的路径长度、数据完整性、能量消耗、接收延时4个影响因素进行分析。通过对不同传输路径的相对优劣进行排序,从而达到优化路由选择的目的。仿真结果分析表明,该方法可以更全面地考虑影响路由的因素,比指南针方法所得到的路径在能量消耗、数据完整度、传输延时等多个方面都要优越。     

基于BP神经网络的铂铑热电偶的非线性校正

热电偶是工业中广泛使用的测温元件,由于其自身的物理特性的限制,其输出热电势与被测温度之间存在着一定的非线性,这将增大温度的测量误差,从而影响测量精度。针对这一问题,提出了基于BP神经网络的非线性校正算法,以热电偶的热电动势为输入信号,以与其相对应的温度值作为输出信号,给出了前馈型BP神经网络的结构和训练权值的方法。通过实验仿真结果对比可知,此方法降低了热电偶测温的非线性误差,便于操作,大大提高了铂铑热电偶在温度测量中的测量精度。     

基于PSO-RBF的航空相机电源板故障诊断技术研究

针对机载航空相机电源板故障率高,传统故障诊断方法技术不足而造成的相机维护难度大的实际问题,提出一种基于PSO-RBF神经网络的电源板故障诊断方法。考虑选取RBF网络训练算法中隐含层节点数和中心参数的难题,采用实用粒子算法约简了RBF神经网络,设计了航空相机电源板故障诊断系统方案,并给出了诊断系统的软件模块和实现方法,实现了从计算机仿真到工程应用的电源电路故障诊断。仿真与实际检测实验结果均表明,系统在不依赖任何标准设备和附加测点时,可对航空相机电源板进行实时、全自动化故障检测,其故障现象的检测覆盖率为100%,故障诊断平均可靠性可达到97.73%,故障器件定位率可达到96.89%。     

模拟电路单故障与多故障诊断的提升小波和RBF方法

为了更高效、更准确地诊断模拟电路的单故障和多故障,提出了提升小波和RBF神经网络相结合的方法。该方法用提升小波系数表征故障电路的特征,训练RBF神经网络,将训练好的神经网络作为分类器,对故障电路进行诊断。通过对比,提出的提升小波方法诊断效果明显优于传统小波,准确率达到99.2%,用时更长。结果表明,基于提升小波和RBF神经网络的模拟电路单故障与多故障诊断方法可以有效地提取故障电路的特征并准确快速地对故障进行分类。     

基于遗传算法优化的神经网络在长输管道泄漏检测系统中的应用

针对由于输油管道泄漏在生产生活中造成的诸多损失与危害,以吉林油田的一段长输管道为研究对象,利用小波包变换提取管道泄漏压力信号的特征向量,将得到的特征向量作为神经网络的输入,根据输出对管道的运行状态进行识别,再应用负压波定位法对泄露点进行定位。在此基础上,提出了一种基于遗传算法优化的RBF神经网络输油管道检测的方法。该方法把遗传算法应用于神经网络的参数确定中。实验结果表明,优化的RBF神经网络模型的误差为1%左右,提高了泄漏检测的精度与效率。     

基于多传感器数据融合的供水管网故障报警系统

针对传统的供水管网故障监控系统存在的误报次数多、抗干扰能力差、可信度低等缺点,研究利用多传感器监测供水过程的压力、电流、流速和液位等参数,采用基于D-S证据理论的多传感器数据融合技术,并对D-S证据理论进行了时间域和空间域融合方法的改进,以实现对供水管网故障的早期检测报警。结果表明:该方法可以有效避免监测数据的失误,解决了多传感器鲁棒性导致的证据冲突问题,提高了供水管网故障报警的可靠性。     

西控工程对望虞河西岸地区防洪的影响

为了评估西控工程对望虞河西岸地区造成的防洪影响,以望虞河西岸为研究区域并结合其水文特性,构建了适合于模拟平原河网地区产汇流过程的MIKE11水文水力模型并利用当地降雨、水位等实测资料进行了率定。通过模拟50年一遇设计暴雨情况下的不同工况,得到研究区域内水系各节点的水位等要素变化情况,并依此分析了西控工程对望虞河西岸地区造成的防洪影响。结果表明:西控工程运行后,研究区域内重要节点的最高水位抬升明显,部分地区有遭受洪水淹没的风险;MIKE11水文水力模型对于分析平原河网地区河流沿线闸控影响具有较高的应用价值。