面向动用计划的车辆装备备件预测研究

针对动用计划下的车辆装备备件的消耗特点,研究了车辆装备维修备件消耗量和库存控制两个预测优化问题。考虑动用计划期内车辆装备的预防性维修和修复性维修,实现定时定程维修和自然随机故障维修下装备维修备件的消耗量的预测。在此基础上,根据备件库存检查方式的特点,建立基于定期检查策略的联合补货库存控制模型,根据模型的结构特点确定决策变量界限,并利用多类种群位置更新方式改进了果蝇优化算法。仿真结果表明,改进的果蝇优化算法具有良好的求解效率,本文所提出的优化方法可为车辆维修保障资源优化提供决策依据。     

网络中多节点故障定位的探测路径选择算法

针对现有故障定位技术不能满足多节点故障定位的要求,尤其当网络中存在大量故障节点时,提出了一种基于主动探测的探测路径选择算法。该算法主要包括用于故障检测的贪婪路径选择算法和用于故障定位的禁忌链路搜索算法。在故障检测阶段,使用贪婪路径选择算法迭代地选择具有最小权重的探测路径覆盖网络中的节点。在故障定位阶段,使用禁忌链路搜索算法多次生成候选路径集以选择最合适的探测路径来解决多节点故障定位问题。在随机网络拓扑和真实网络拓扑上的仿真结果表明,与现有的节点故障定位算法相比,探测路径选择算法具有更高的成功定位率和更低的探测成本。     

基于复杂网络理论的无线传感器网络特征度量分析

通过研究复杂网络的理论,介绍了复杂网络的几种主要特征度量,并以此分析了无线传感器网络的特性。列举了无线传感器网络的节点度分布、集聚系数、平均路径长度、网络联通性等特性。研究了节点数、通讯半径、连通率间的关系,由仿真的数据得出,增加节点不能完全保证网络的联通,只能增加联通的概率,而增加通讯半径则可以迅速地使网络联通。因此,在条件允许的情况下,选择通讯半径大的传感器比增加撒布节点更能保证网络的联通。最后给出了适合于无线传感器网络的介数的评价方法。     

无线传感器网络解决能量空洞问题综述

基于无线传感器网络的特点,部分节点因为过早耗尽自身能量而导致网络原有覆盖区域缺失或者数据无法送达sink节点,从而形成能量空洞现象。如何避免能量空洞并能有效延长网络周期,是目前无线传感器网络的研究热点。当前解决能量空洞问题主要是以最大限度地均衡网络负载为设计目标。从5个方面,即能量控制与功率控制、数据压缩与融合策略、节点非均匀分布、动态性及增加sink节点数量和分簇算法,总结了解决此问题的方法,同时分析了各种方法的优缺点及进一步研究的方向。     

考虑恶意节点的CRN合作频谱感知方法

基于带有恶意节点的更为实际的频谱感知环境,研究了基于合作感知的频谱共享网络模型,次级用户将会根据合作感知结果动态地调整其发射功率。为了防止恶意节点对感知系统的感知性能造成严重影响,研究了如何进行合作感知以提高感知性能。在一定的检测概率和相关功率约束下,建立了一个以最大化次级网络的吞吐量为目标函数的优化问题。仿真实验首先突出说明了恶意节点数目对频谱感知影响重大,同时还表明无论是否存在恶意节点,提出的算法均可有效地计算出最优的感知时间和发射功率,且在降低最大干扰功率限制和最大发射功率限制时,网络的吞吐量是增大的。     

基于结构方程模型的武器装备体系涌现性度量模型

针对武器装备体系作战能力涌现性难以评估和度量的问题,提出了武器装备体系作战能力涌现性的度量模型。以复杂自适应系统为视角建立作战能力涌现性的概念模型,并剖析体系中各个子系统的内在因素,从而建立评价度量模型作战能力的指标体系;根据指标体系构建线性和非线性涌现的结构方程模型（SEM）;结合两种SEM度量模型构造了模型参数结构方程。为验证所提武器装备体系作战能力涌现性度量模型的性能,以某航母编队反舰作战为例,采用结构方程模型分析软件LISREL 8.70得到SEM的参数估计值,进而确定两种SEM结构方程。根据该方程进行作战能力评估,结果显示,与线性涌现的SEM相比,非线性模型更接近实际作战能力。     

多层信息网络故障定位综述

本文对多层网络（覆盖网、虚拟网等）故障定位问题进行了分析和总结。讨论了多层网络探测故障信息获取策略和故障定位模型的发展状况,即介绍了被动监测、主动探测、主被动结合探测和终端用户观察等探测信息获取策略,以及基于图论故障传播模型、依赖矩阵模型、症状-故障-行动模型等故障传播模型的原理以及其优缺点。从故障定位模型、探测信息获取策略、故障定位计算、网络异构性、运行效率与成本多个方面重点综述了多层网络故障定位方法,讨论了每种方法的优点和局限性。最后,对多层网络故障定位研究的不足和亟待进一步研究解决的问题进行了探讨。     

基于MapReduce的并行异常检测算法

为了提高数据挖掘中异常检测算法在数据量增大时的准确度、灵敏度和执行效率,本文提出了一种基于MapReduce框架和Local Outlier Factor （LOF）算法的并行异常检测算法（MR-DLOF）。首先,将存放在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上的数据集逻辑地切分为多个数据块。然后,利用MapReduce原理将各个数据块中的数据并行处理,使得每个数据点的k-邻近距离和LOF值的计算仅在单个块中执行,从而提高了算法的执行效率;同时重新定义了k-邻近距离的概念,避免了数据集中存在大于或等于k个重复点而导致局部密度为无穷大的情况。最后,将LOF值较大的数据点合并重新计算其LOF值,从而提高算法准确度和灵敏度。通过真实数据集验证了MR-DLOF算法的有效性、高效性和可扩展性。     

个性化信息推荐方法研究

随着信息技术和互联网的发展,人们进入了信息过量且愈发碎片化的时代。当前,个性化信息推送是用户获取网络信息的有效渠道。由于信息的更新速度快和用户兴趣更新等问题,传统的推荐算法很少关注甚至忽略上述因素,造成最终的推荐结果欠佳。为了给用户更好的个性化推荐服务,论文首次引入截取因子,提出了组合推荐算法（CR算法）。该算法的实质是将截取因子引入到基于内容的推荐算法与基于用户的协同过滤算法中,进而生成混合推荐算法。在推荐列表中,CR算法产生的推荐结果由两部分组成:一部分由混合推荐算法生成,另一部分由基于用户的协同过滤算法生成。根据信息的发布时间,决定该信息由哪类算法产生推荐:当浏览时间与当前时间的间隔不大于某个值时,采用混合推荐算法;否则,直接采用基于用户的协同过滤算法。基于真实数据的实验结果表明,CR算法优于同类算法。     

基于K最优路径的QoS路由预计算新算法

针对下一代高速网络中的多约束服务质量路由问题,首先提出了一种精确链路状态信息条件下的路由预计算算法MKPPA.在此基础上根据网络状态信息的动态性,通过引入"警戒点"对MKPPA进行了改进,提出了一种基于警戒点的修正预计算算法M_-MKPPA,该算法能够适应网络链路信息的不精确性.最后通过理论分析表明MKPPA不仅能够解决加性度量参数受约束的QoS路由问题,而且能够解决加性与非加性度量参数混合受约束QoS路由问题,修正预计算算法M -MKPPA能够适应网络链路状态信息的动态特性.计算机仿真结果显示出MKPPA在求解QoS路由问题时,当计算次数不超过已有算法的计算次数时,不论是精确链路状态信息还是非精确链路状态信息条件下,均具有更高的路由计算成功率.