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将无线传感器网络节点观测区域中的一个混沌信号发送到融合中心,进行信号重构.由于节点的通信带宽受限,信号传输之前需要进行量化,给信号带来量化噪声,使得信号重构工作变得更为棘手.本文提出用平方根容积卡尔曼滤波器对融合中心收集的信号进行重构.首先估计观测信号的概率密度函数,使用最优量化器量化观测信号,在有限的量化比特数下,取得最优的信号量化性能.平方根容积卡尔曼滤波器相对无先导卡尔曼算法具有较少的求容积分点,因此具有计算量小的优点,同时迭代过程采用传递误差矩阵的平方根矩阵,保证迭代过程的稳定性和提高数据估计精度.仿真结果表明,该算法能够有效和快速地重构观测信号,并且比基于无先导卡尔曼滤波的算法更快. 相似文献
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随着网络服务的发展,社交网络逐渐成为信息传播的新媒介.因此,研究网络舆情演化具有重要意义和实用价值.为了更好地研究网络舆论,在信息熵的基础上,提出了一个社交网络观点演化模型.此模型存在以下两个特点:一是可以反映个体面对正负两种观点趋向做出抉择时的心理过程;二是可以反映个体形成新观点时主观因素和客观因素的影响.在仿真实验中,讨论了舆论环境对个体观点演化的影响,初始观点和自信度对观点演化的影响,以及意见领袖对群体观点演化的影响.实验结果表明,该模型可以反映真实社交网络中个体的心理学特征,比如个体的观点形成会受到舆论环境的影响,自信的个体不愿意接受他人的观点,当意见领袖存在时群体的观点会受到影响等. 相似文献
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为了实现对网络节点重要性的有效评价,提出一种基于网络效率矩阵的节点重要度评价算法.该方法综合考虑节点的度值(局部重要度)和网络节点之间的重要性贡献(全局重要度),利用节点的度和效率矩阵表征网络节点的重要度贡献,克服重要性贡献矩阵法中节点只依赖于邻接节点的不足.考虑实际网络的稀疏性,该算法的时间复杂度为O(n2).通过算例分析验证了该算法的可行性和有效性,结果表明:该算法能够更加直观、简单有效地区分节点的重要度差异,并且对于大型复杂网络具有较理想的计算能力. 相似文献
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评价网络中节点的信息传播影响力对于理解网络结构与网络功能具有重要意义.目前,许多基于最短路径的指标,如接近中心性、介数中心性以及半局部(SP)指标等相继用于评价节点传播影响力.最短路径表示节点间信息传播途径始终选择最优方式,然而实际上网络间的信息传播过程更类似于随机游走,信息的传播途径可以是节点间的任一可达路径,在集聚系数高的网络中,节点的局部高聚簇性有利于信息的有效扩散,若只考虑信息按最优传播方式即最短路径传播,则会低估节点信息传播的能力,从而降低节点影响力的排序精度.综合考虑节点与三步内邻居间的有效可达路径以及信息传播率,提出了一种SP指标的改进算法,即ASP算法.在多个经典的实际网络和人工网络上利用SIR模型对传播过程进行仿真,结果表明ASP指标与度指标、核数指标、接近中心性指标、介数中心性指标以及SP指标相比,可以更精确地对节点传播影响力进行排序. 相似文献
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自适应网络是节点动力学和网络动力学相互作用和反馈的演化网络. 基于元胞自动机建立自适应网络中易感-感染-易感(susceptible-infected-susceptible)的病毒传播模型,研究节点为了规避病毒传播所采取的多种网络重连规则对病毒传播及网络统计特征的影响. 结果表明:自适应网络中的重连规则可以有效减缓病毒传播速度,降低病毒传播规模;随机重连规则使得网络统计特征趋于随机网络;基于元胞自动机建立的传播模型清晰地表达了病毒在传播过程中的双稳态现象.
关键词:
自适应网络
传播动力学
网络动力学
元胞自动机 相似文献
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本文提出了一种分块进行波前重构的快速算法。它具有所需存贮量小、噪声传递系数小及数值稳定性好等特点。定性分析与计算机模拟结果表明,由于算法本身带来新的重构误差,它的重构精度与通常算法基本相同。 相似文献
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根据在线社交网络信息传播特点和目前社交网络传播模型研究中存在的问题, 本文定义了网络用户之间的相互影响力函数, 在此基础上提出了一种基于用户相对权重的社交网络信息传播模型, 并对网络中的传播路径及传播过程进行了分析, 讨论了不同路径的信息传播影响力.为验证模型的有效性, 将传统的SIR模型和本文模型在六类不同网络拓扑下进行了仿真实验.仿真结果表明, 两类模型在均匀网络中没有明显差异, 但在非均匀网络中本文模型更能体现真实网络特点, 实验同时验证了节点的地位影响着信息的传播, 并且发现英文社交平台Twitter和中文社交平台新浪微博在拓扑结构上具备一定相似性. 相似文献
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本文提出了一个新的复数多电平离散Hopfield神经网络,构造了新的适用于复数多电平离散神经网的激活函数和能量函数,分别讨论了异步与同步更新模式下神经网的稳定性.该能量函数不仅能描述文献能量函数不适用的复数多值Hopfield神经网的动力学特性,而且能保证待盲检测信号位于能量函数的最小值点.为验证CMDHNN的有效性,利用本文特有的性能函数下所构造的联结权阵盲检测MQAM信号.仿真试验表明:本算法仅需较短接收数据就可有效盲检测MQAM星座信号,仿真也证明了CMDHNN能量函数全局最小值的稳定性推论.
关键词:
复数多电平离散Hopfield神经网络
盲检测
MQAM信号 相似文献
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微博是在通过用户关注机制建立的用户网络上分享实时信息的社交平台,而微博消息主要通过用户的转发行为使消息在用户网络上传播.掌握微博消息的传播机制,对研究微博上舆论谣言的传播、产品推广等具有指导作用.本文通过对微博传播网络的结构分析来探索微博传播过程,利用新浪微博数据,建立微博传播网络,分析该网络的生成机制,使用平均场论的方法,推导微博传播网络的度分布模型.实验结果表明:微博传播网络的度分布是时间相依的,在特定时间下网络的度分布服从幂律分布. 相似文献
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To reconstruct the missing data of the total electron content(TEC) observations, a new method is proposed, which is based on the empirical orthogonal functions(EOF) decomposition and the value of eigenvalue itself. It is a self-adaptive EOF decomposition without any prior information needed, and the error of reconstructed data can be estimated. The interval quartering algorithm and cross-validation algorithm are used to compute the optimal number of EOFs for reconstruction.The interval quartering algorithm can reduce the computation time. The application of the data interpolating empirical orthogonal functions(DINEOF) method to the real data have demonstrated that the method can reconstruct the TEC map with high accuracy, which can be employed on the real-time system in the future work. 相似文献
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Complex networks have been applied to model numerous interactive
nonlinear systems in the real world. Knowledge about network topology
is crucial to an understanding of the function, performance and
evolution of complex systems. In the last few years, many network
metrics and models have been proposed to investigate the network
topology, dynamics and evolution. Since these network metrics and
models are derived from a wide range of studies, a systematic study
is required to investigate the correlations among them. The present
paper explores the effect of degree correlation on the other network
metrics through studying an ensemble of graphs where the degree
sequence (set of degrees) is fixed. We show that to some extent, the
characteristic path length, clustering coefficient, modular extent
and robustness of networks are directly influenced by the degree
correlation. 相似文献
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针对单变量时间序列和多变量时间序列相空间重构所存在的问题,提出一种新的多变量融合的相空间重构方法. 通过Bayes估计理论,将多变量在同一相空间中进行相点的最优融合,得到了更为理想的融合相空间. 应用所提出的方法对Lorenz系统及耦合Rssler系统进行了多变量融合的相空间重构. 通过多变量重构图与单变量重构图的比较,发现基于数据融合的多变量相空间重构图包含了所有单变量相空间重构图的重要信息,使重构的相空间更加完备,较全面地反映出吸引子的全貌信息. 最后应用该方法对转子油膜涡动故障得到的多变量时间序列
关键词:
多变量时间序列
相空间重构
数据融合
Bayes估计 相似文献
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研究了在具有感知流量的路由策略下,复杂网络的拓扑结构对网络中传输流量的影响.为了描述数据包传输过程的有效性,通过引入一个状态参数,利用由稳态到拥塞的指标流量相变值来刻画网络的吞吐量.基于每个节点的数据包处理能力与该节点的度或介数成比例提出两种模型并进行仿真.仿真结果表明,平均度相同的情况下,模型Ⅰ中,WS小世界网络比ER随机网络和BA无标度网络更容易产生拥塞;模型Ⅱ中,所有网络容量都得到较大的提高,尤其是WS小世界网络.但当网络的基本连接参数改变时,哪种模型更利于网络的流量传输,还要依据网络本身的结构特性
关键词:
复杂网络
无标度网络
感知流量
拥塞 相似文献
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公共网络的开放性和自组织特性导致网络容易受到病毒干扰和入侵攻击,对攻击数据的准确高效挖掘能确保网络安全。传统方法采用时频指向性波束特征聚类方法实现攻击数据挖掘,在信噪比较低时攻击数据准确挖掘概率较低。提出一种基于自适应滤波检测和时频特征提取的公共网络攻击数据挖掘智能算法。首先进行公共网络攻击数据的信号拟合和时间序列分析,对含噪的攻击数据拟合信号进行自适应滤波检测,提高信号纯度,对滤波输出数据进行时频特征提取,实现攻击数据的准确挖掘。仿真结果表明,采用该算法进行网络攻击数据挖掘,对攻击数据特征的准确检测性能较高,对干扰的抑制性能较强,能有效实现网络安全防御。 相似文献