基于网络环境的自主学习平台设计与实现

研究并设计了以培养自主学习能力为出发点的自主学习平台,实现了以学生为主体、教师为主导的交互网络教学环境。对系统功能进行需求分析和功能设计的基础上,利用JSP、SQLServer2005等关键技术对自主学习平台的前台(学生)模块、后台(教师与管理员)模块进行了详细设计并实现。     

基于BP神经网络的手写数字识别的算法

由于BP神经网络具有并行处理信息、自组织、自学习信息等优点,本文采用了BP神经网络对手写数字识别进行运算,提取笔画密度、长宽比和欧拉数等特征作为训练样本.并用Matlab对其算法进行仿真,并且很准确的识别出来,说明其有非常广泛的前景.     

基于BP神经网络的城市环境空气质量预测模型

本研究以监测所获得的数据为基础,运用BP神经网络算法原理,建立了城市环境空气质量预测模型,并对该模型的泛化能力进行了误差评价.结果表明：通过BP神经网络建立的空气质量预测模型具有较高的预测精度,预测结果的相对误差均在5％以内,能够很好地满足实际应用的需求.更重要的是,所建立的预测模型无需了解空气质量变化的内部机制,比传统的基于复杂数学模型的预测方法更为便捷,为环境保护部门可以提供更加可靠的决策依据.     

天线方向图自动测试系统设计与实现

为了获得一套完整、快速、高效的测试手段和力法,通过对天线方向图测试原理的分析,在微波暗室和测量设备的基础上,基于PNA矢量网络分析仪的测量特性,设计测试力案,使用VC＋＋开发出一套天线力向图测试软件,实现了天线的自动化测试.测试数据符合天线测量要求,在实际应用中为天线方向图自动化测试提供了支撑和帮助.     

一类新的分布式随机验证无线传感网络节点克隆攻击检测

由于无线传感器网络节点的无人值守性,攻击者很容易捕获并复制节点,利用节点的安全证书把复制节点发布到无线传感器网络的各个角落,进而秘密发动各种攻击。提出一类新的分布式节点复制攻击检测协议,协议采用随机区域单元映射和域内随机线选验证相结合的方法进行攻击检测。仿真结果显示,协议的随机验证特性使网络能量消耗均匀,延长网络的生存周期。域内线选验证使协议的通信开销和储存开销较低并具有较高的检测率。     

IGA-DFNN在瓦斯浓度预测中的应用

为了准确预测采煤工作面的瓦斯浓度,提出免疫遗传算法优化的动态模糊神经网络瓦斯浓度动态预测方法。用无线传感网络系统采集工作面瓦斯浓度数据作为样本,通过小波分析对样本数据进行降噪滤波预处理。采用IGA算法对DFNN网络参数进行优化,建立了瓦斯浓度的预测模型。通过MATLAB仿真研究表明,所建模型对采煤工作面的瓦斯浓度演变趋势预测合理,并且经过IGA算法优化DFNN网络比单纯的DFNN网络具有更快、更准确的预测功能,可以为防治煤矿瓦斯积聚提供更好的理论支持。     

认知无线网络动态频谱感知决策安全协议框架研究

对认知网络频谱感知安全研究现状进行了分析, 提出了一个频谱感知决策安全协议框架。对认知无线网络模型中相关组件、符号进行了定义, 并对其结构和安全性进行了详细描述。通过与相关方案比较, 结果表明该协议框架能够用来抵御频谱感知所面临的潜在威胁, 使之进行正确的频谱决策。     

FC-AE-ASM网络的模糊可靠性研究

针对目前FC-AE-ASM(fibre channel avionic environment anonymous subscriber messaging)网络可靠性计算问题, 以网络任务模型为基础, 提出了FC-AE-ASM网络的模糊可靠性模型。该模型主要分析了FC-AE-ASM网络的三种基本拓扑, 得出了这三种结构的模糊可靠性表达式。同时, 结合串并联的推导方法, 推导出了FC-AE-ASM冗余网络的模糊可靠性计算式。对实例的计算结果表明, FC-AE-ASM网络模糊可靠性的改善取决于关键因素, 并且基本路径冗余网络在自身网络可靠性较高时与全网冗余网络性能基本相同。     

基于仿射传播的有向网络聚类算法

现有大多数的网络聚类方法都只是针对无向网络, 已有的有向网络聚类方法建立在传统聚类算法基础之上, 存在着一定的局限性。针对上述问题, 提出一种基于仿射传播的有向网络聚类算法, 该算法首先采用SimRank作为节点之间的相似度, 并将计算得到的结果转换为适应于仿射传播算法的负值; 然后将相似度矩阵作为输入, 利用具有更好性能的仿射传播算法对有向网络进行聚类。实验结果表明, 所提出算法的聚类性能优于其他几种具有代表性的有向网络聚类算法。     

一种基于对等网络的云资源定位算法

提出用分布式哈希表(DHT)为每台云服务器产生一个唯一的节点编号,该编号作为网络拓扑结构、检索信息存储和信息查询共同的标志符,从而形成一个适合分布式计算的结构化P2P覆盖网.设计了新的拓扑和路由协议来解决云资源的常数跳定位问题.仿真实验表明,经典的P2P算法平均查找跳数与网络规模成正相关,无法依据云计算的实际需要人为地控制查找跳数;该算法的平均查找跳数与网络规模无关,随着网络规模的增大而趋向于设定值,可以解决云资源的常数跳定位问题.