复杂网络统计参量对病毒传播速率的影响

复杂网络统计参量是描述复杂网络结构的普适参量,病毒的传播与这些基本参量密切相关,病毒传播速率与复杂网络统计参量间存在确定的联系。文章推论了复杂网络中病毒传播速率与基本网络参量的函数关系。利用这一函数可以在已知的网络结构参数时,得到病毒传播的预测值。     

复杂网络中的蠕虫病毒传播机制模拟

通过复杂网络技术构建网络蠕虫病毒传播模型,并对BA模型进行较为细致的介绍,对蠕虫病毒的感染情况进行程序验证,并对统计结果进行分析用以指导后续研究的方向.     

具有休眠/监听机制的无线传感器网络中SIR病毒传播研究

针对无线传感器网络遭受病毒攻击安全问题,结合无线传感器网络媒体访问控制层的休眠/监听机制,使用SIR病毒传播模型分析病毒传播的动态过程。研究表明,在无线传感器网络中媒体访问控制机制能在客观上对病毒传播起到抑制作用,降低网络病毒传播速度,减少网络病毒感染节点数。仿真发现,在媒体访问控制机制下,通过增大节点通信半径,增多网络活跃节点数,以及增加节点平均度等方法来改变网络结构,都能够有效抑制病毒在无线传感器网络中的传播,降低病毒感染规模。该文的实验结果与理论分析一致,研究成果能够应用于"计算机网络与信息安全"和"物联网概论"相关课程实验中,有助于学生理解信息病毒的传播过程,为制定病毒免疫机制解决网络病毒攻击隐患提供理论依据。     

网络结构对LTE网络下载速率影响及优化

移动互联网时代,LTE网络下载速率对电信运营商流量经营意义重大。从网络结构角度阐述无线环境对LTE网络下载速率的影响,并结合实际工程经验浅析网络结构优化调整措施。     

一种新的重叠社区模块性函数

模块性函数可以用来衡量复杂网络中社区划分的优劣,本文给出了一种新的重叠社区模块性函数,从理论及实验两个方面证明该函数符合Newman提出的模块性函数应该具备的基本性质.另外,利用复杂网络社团划分算法和经典实验数据,并与经典的EQ函数实验结果进行对比.     

高容量高速率两跳CDMA蜂窝网络

提出了一个高速两跳CDMA蜂窝网络结构,采用最短路径路由算法降低路径损失,以提高数据传输速率和网络容量．在不改变原网络结构和不增加网络基础设施的基础上,来实现高速高容量传输目的．结果表明提出的两跳网络结构可以提高CDMA网络传输速率和网络容量．     

基于三层网络控制的过程控制实验平台

设计了基于Rockwell网络架构的过程控制实验平台,阐述了实验平台的网络结构和网络功能。该实验平台除满足过程控制课程的基本教学实验外,还可进行复杂的网络控制实验,使学生在实验室里就能体验到工业网络中系统组态、数据采集和实时控制的3大功能。     

ADSL宽带接入技术的研究和应用

介绍了ADSL(不对称数字用户线)的基本技术及其广阔的应用前景,并对基于计算机网络和ATM方式接入网这两种网络接入方法进行了讨论.指出ADSL作为一种新的手段,在现有的双绞线上提供了1Mbits/s的上行速率和8Mbit/s的下行速率.且具有投入少,网络结构简单,使用时不影响电话功能等优点.     

电力系统专用通信网结构简析

针对网络管理层次多、设备种类多、网络结构复杂的特点,本文提出了建设电力通信网网络管理系统的基本要求及解决方案,方案以TMN为基础,强调接口的开放性和系统的一体化的独立性,全面分析了电力系统专用通信网的管理要求.     

校园网建设的新趋势

随着高校校园网建设的推进,商业化应用的特征显现,新一代数字校园网的建设成为企业网与商业的融合体。1校园网络设计基本原则1·1高安全性安全是网络的核心主题。一方面校园网接入用户越来越多,网络结构更加趋于复杂。另一方面,由于用户权限的多样化,对网络设备,尤其是数据交换     

基础教育教师职业自我概念的维度探索

以探索基础教育教师职业自我概念的维度结构为目的,采用自编＂基础教育教师职业自我概念量表＂对368名基础教育教师进行了测试,并根据所收集的数据进行了探索性因素分析。研究确定了基础教育教师职业自我概念的4个维度结构,即师德、胜任、自我接纳与人际;编制的＂基础教育教师职业自我概念量表＂具有较好的信效度。     

基于CAN总线的Pre—BAS设计与研究

对辅助制动系统的发展现状、构成和工作原理进行了分析,在此基础上,总结国外最新的研究技术,设计了一种基于CAN总线的预制动辅助制动系统（Pre—BAS）。该系统在普通的电子辅助制动系统的基础之上,运用GPS和雷达技术监测路面状况,文章提出了系统的控制方案,并设计了硬件构成和软件流程。     

一种基于 Inception 结构的神经网络协同过滤推荐算法

在商品推荐领域,商品评论信息往往难以得到有效利用。为了充分利用商品评论信息,提高商品推荐系统精度,对 NCF 神经网络协同过滤模型进行改进,将 NCF 模型与 Inception 结构的卷积神经网络相结合,提出基于 Inception 结构的神经网络协同过滤方法（NCF-i 模型）,将商品评论信息融入模型进行预测和推荐。首先基于 Inception 结构的卷积神经网络对商品评论信息进行分析并提取多元特征模型,然后将多元特征模型添加到 NCF 模型中,通过多层全连接层获取用户、商品及商品评论之间的非线性关系,最后基于此非线性关系对商品进行预测和推荐。通过基于真实数据集的实验证明,应用 NCF-i 模型的推荐算法,推荐系统的预测精度和稳定性均优于当前常用的推荐模型。     

群论中的逆同态与逆同构

研究了群论中逆同态（逆同构）的一些基本性质,得到了群论中同态（同构）和逆同态（逆同构）的相互关系,并用逆同态（逆同构）的方法证明了群论中的同态基本定理和群的同构定理.     

基于人工神经网络的C．TEST阅读理解题目难度的预测研究

实用汉语水平认定考试（简称C．TEST）是用来测试母语非汉语的外籍人士在国际环境下社会生活以及日常工作中实际运用汉语能力的考试。由于C．TEST的考试题目公开,题库数量较小,所以通过一般标准化考试采用的在部分目标被试中实施预测（fieldtest）的方法来获取考试题目的难度参数存在困难。然而,人工神经网络技术作为现代人工智能研究的成果,在预测（prediction）领域发挥了很大作用。本文选取C．TEST（A—D级）的阅读理解题目作为研究材料,运用人工神经网络技术对其难度进行预测,得到了网络预测难度值与实际考试难度值显著相关的研究结果。这一结果表明,利用人工神经网络模型对语言测验的题目难度等参数进行预测是可行的。     

SAPSO-BP算法在异步电机故障诊断中的应用

为了提高异步电机故障诊断的准确性,引入了一种基于模拟退火粒子群算法优化BP神经网络(SAPSO-BP算法)的故障诊断方法.根据电机转子振动频谱中所提取的特征参数与故障类型之间的关系数据,利用模拟退火粒子群算法来优化BP神经网络的权、阈值参数,再由优化好的BP网络进行故障诊断.实验结果表明,该方法具有较好的故障模式的识别效果,明显提高了异步电机故障诊断的准确性.     

基于S2SH的毕业论文管理系统的设计与实现

针对我校毕业论文(设计)管理系统的需求以及现有管理手段存在效率低、数据量大、差错率较高等问题,提出并设计了基于S2SH框架的管理系统。在此基础上,详细设计了系统的功能模块、基本操作流程及数据库的关系结构。经测试,该管理系统能够在校园网环境下高效、稳定地运行,提高了毕业论文(设计)的管理效率。     

基于PSO-SVM模型的网络流量预测研究

针对网络流量高度自相关、随机性和非线性等时间序列特征,采用支持向量机（SVM）模型进行预测。针对SVM模型中参数难以确定的问题,采用粒子群（PSO）算法进行参数寻优,保证预测的精确度。将PSO—SVM模型预测结果与ARIMA自回归移动平均模型、BP神经网络模型预测结果进行比对,PSO—SVM模型具有更高的预测精度,能够更好地反映网络流量的变化规律。     

基于结构平衡网络的图像识别新方法

针对机器视觉中的图像识别问题,提出一种新的基于结构平衡网络的图像识别方法。从一种新的结构平衡网络（特殊的复杂网络）视角重新审视平面灰度图像,将图像灰度矩阵视为结构平衡网络的连接关系（权值）矩阵（像素点可不作为节点）,通过Hadamard乘积变换得到像结构平衡矩阵,再利用像结构平衡矩阵的拓扑结构,产生新的图像识别特征参量对图像进行描述。该方法具有高速率、高识别率、尺度不变性及旋转不变性等特点。最后的实验仿真验证了该方法的有效性。