无标度网络上带有时滞的SIRS模型的稳定性分析

建立了一个无标度网络上带有时滞的SIRS模型,并分析了在度不相关情况下模型的动力学性态.当基本再生数R_01时,模型只有无病平衡点,运用Jacobi矩阵和Lyapunov泛函得出无病平衡点的全局稳定性;当R_01时,无病平衡点不稳定,存在唯一地方病平衡点且是持续的.     

一类非线性时滞网络控制系统的无源性分析

本文研究了一类非线性时滞网络控制系统的无源性问题.利用Lyapunov稳定性理论,结合线性矩阵不等式(LMI)技术,通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,在考虑两种不同时滞的情况下,获得了系统满足无源性的充分条件,最后通过仿真算例验证了结论的正确性和方法的有效性.     

基于层次分析法的企业网络舆情危机应对评价研究

网络舆情危机应对评价是企业在新的舆论背景下研究危机应对的重点.采用定量和定性分析有机结合的层次分析法确定指标体系及权重,给出了企业网络舆情危机应对评价的步骤,并进行了评价验证.该评价体系为相关单位网络舆情危机应对评价提供一定的参考和指导.     

这道年龄趣题是怎样编出来的?

<正>近日,电讯网络上有这样一道年龄趣题:(请您心想一个自然数×2+5)×50+1765-您的出生年份(*)从上式计算结果中,末两位数就是您的岁数,删去末两位数后剩下的数就是您心想的这个自然数.事后,有三位朋友试了一试,所得计算及验算结果如下表:     

基于6LoWPAN技术的气体环境监控系统

针对日趋严重的大气污染问题,提出了一种基于6LoWPAN技术的大气环境监测方案。通过IPv6通信协议组建的6LoWPAN星型网络,能够实现大规模传感控制网络,解决了IPv4 地址枯竭、各厂商协议不统一等问题。各个PAN采集到的数据通过路由器发送给监控终端,使用Labview为开发平台进行数据汇总后实现对环境中有害气体的实时监控,并通过以太网进行数据共享。实验结果表明,该系统数据采集准确无误,并对环境污染起到了预防作用,可保证社会的可持续发展。     

一种基于WSN的井下无线应急通信节点设计

摘　要：针对井下应急通讯需求,本文提出了基于无线传感器网络（WSN）的井下无线应急通信系统架构,设计由微处理器电路、无线收发模块、传感器电路、电源、和天线所组成的井下无线应急通信系统节点,低功耗设计。按照功能开展模块化,提高节点灵活适用性。最后测试了设计节点点对点通信性能,得到相应的距离与丢包率之间的关系曲线。井下无线应急通信有效通信距离达到45m,能够满足井下大规模应用组网需求。     

基于多模差分融合的高速车辆定位算法

针对车辆高速运动下定位延时大、精度低、稳定性差的问题,发挥GPS、RSSI和INS三种定位模式的各自优势,将GPS差分校准算法与RSSI测距相结合求解横坐标,将RSSI测距与INS惯导迭代算法相结合求解纵坐标,提出了一种适合高速运动车辆的多模差分融合精确定位算法。以四车道的高速路为场景进行了仿真实验,当车速为70km/h时,跟踪误差<1m,定位延时<0.2s。实验结果表明,该算法可实现车身级和车道级定位,在精确交通诱导、车辆防撞等智能交通领域具有应用前景和推广价值。     

五分类血液分析仪的智能光学系统设计

目前国内血液分析仪的白细胞五分类大多以硬件方式实现,且存在硬件结构复杂,制作成本高和过度依赖某些精密部件等问题。为简化五分类仪器的系统结构,提出了一种用于白细胞五分类的智能光学系统,该系统以全光学技术作为白细胞检测方式,采用VC6.0作为软件开发平台,建立了RBF神经网络的白细胞五分类识别算法模型,整个细胞识别和分类过程完全由软件实现,从而降低硬件复杂程度,减小了外界干扰因素的影响。实验结果：样机对LYM、MON、NEU、EOS、BAS的测试相对偏差分别为1.43%、4.41%、3.92%、2.94%、11.1%,满足了国家标准中的性能要求,故仪器整体的分类结果比较理想。结论：本文提出的智能光学系统具有性能稳定可靠、抗干扰能力强的特点。     

基于多级BP神经网络的无线电罗盘多故障诊断研究

【】本文针对过拟合现象提出了基于提前停止法的学习率可变BP算法,运用多级BP神经网络诊断思想,提出了基于多级BP神经网络的多故障诊断方法。文中根据BP神经网络改进算法和网络撕裂法,对具体的机载无线电罗盘测向电路建模仿真,将复杂的无线电罗盘电路分解为3个子网络,并对每个子网络建立合适的故障集,快速准确诊断得出电路中的故障模块。     

物联网环境下的差异网络数据库异常数据检测

当前的物联网环境下,各个智能网络的数据库的使用没有统一标准,不同生产商的数据库中的异常数据标准也不同,这就使得传统的以模式识别为基础的网络数据库异常检测方法在进行异常阀值设置时,无法形成统一标准,数据库数据量庞大且存在无序性,无法保证检测的准确性和检测效率。提出基于混沌特征分析算法的物联网环境下的差异网络数据库异常数据检测方法。依据混沌特征分析相关理论构建物联网环境下的差异网络数据库模型,构建一种异常数据的偏差函数,对不同数据库下的异常数据进行偏差统计,通过对偏差函数的统计结果进行最小值求解,根据求解描述最小化的阀值请求,实现物联网环境下的差异网络数据库异常数据的检测。实验结果表明,利用改进算法进行异常数据检测,能够提高检测的有效性与准确性。