基于BOA的受限延时QoS路由算法

无线ad hoc网络中受限延时的QoS路由问题是NP-complete问题,针对其特点,将贝叶斯优化算法引入其中,用贝叶斯网络对QoS参数进行模拟、采样和优化.实验结果表明,贝叶斯优化算法对于受限延时的QoS路由问题有着很好的解决能力,同时与其他算法比较,能够搜索到较低代价的路由,满足QoS路由要求.     

VansNet轻量化卷积神经网络

近年来,研究人员们在卷积神经网络的基础上保证效率的条件下提出了轻量化卷积神经网络,其中SqueezeNet轻量化卷积神经网络在保证精度的前提下,压缩了参数,提高了整体效率。本文针对SqueezeNet网络中由于压缩参数,存在准确率不理想的问题,提出了引入残差网络,增加跳层结构和网络宽度的改进方法 VansNet,相较于AlexNet、ResNet和SqueezeNet三种卷积神经网络其计算量最小且参数量很小。实验结果表明,改进后的VansNet轻量化结构在略增加参数的前提下提高了图像分类的准确率和效率。     

基于支持向量机方法的网络入侵检测实验研究

网络信息不断增加和攻击手段日益复杂,给网络安全领域带来了日益严峻的挑战.为了改善网络入侵检测技术现状,提出了一种基于支持向量机和决策集合理论融合的网络入侵检测方法,通过对规则信息、攻击信息、边界信息的准确界定完成检测过程.选取了基于神经网络的入侵检测方法、基于遗传算法的入侵检测方法、基于传统支持向量机的入侵检测方法作为对比算法,在K-Cup测试数据集下展开实验研究.实验结果表明,该文提出的方法具有更高的召回率、精确率、查准率和更低的误检率,其性能明显优于其他3种方法,可应用于入侵检测领域.     

光纤光栅压力计及其传感特性的研究

设计了一种基于悬臂梁结构的光纤布拉格光栅（FBG）压力传感器,采用应变片作为悬臂梁,将垂直压力转换成轴向应力. FBG固定在悬臂梁上,将应力转换成中心波长的漂移. 通过半导体激光器斜边检测法检测FBG波长的移动. 研究了FBG栅区长度和特征反射光谱宽度的关系,选择并制作了栅区长度为1 mm的FBGs作为传感器,确保FBG中心波长漂移时,半导体激光的波长仍在FBG的反射光谱区域内,扩大了传感器的动态范围. 在悬臂梁双侧设计了FBGs对结构,利用这对FBGs对环境温度相应系数相同的特性,消除环境温度波动对压力测量的影响. 在实验中改变FBGs对的温度,测量了它们对温度的响应并利用温度消敏算法获得传感器的温度不敏感性能. 提出了FBG压力传感器的空分复用技术,利用多个光纤耦合器和光电探头（PD）阵列组成传感网络. 上述的压力传感网络技术在边坡、基坑等土木工程结构安全监控领域具有实用价值.     

流体力学实践教学改革网络体系的构建

根据流体力学课程的性质、特点,结合自身现场工作及教学体会,构建了流体力学课程教学改革网络体系. 既实现了丰富、指导课堂教学和实践教学的近期目标,又加速了让学生终身学习的长远目标的实现. 研究对于推动教学改革进程、探索学分制下的专业基础课教学模式有一定的借鉴意义.     

基于磁开关技术的长脉冲驱动源初步研究

基于磁开关技术提出了一种高功率长脉冲驱动源方案,主要包括脉冲变压器、磁脉冲压缩、低阻抗脉冲形成网络、磁开关类型主开关,以及感应电压叠加器等关键子系统;研制了各关键子系统并开展了单独的实验调试,基于跑道型磁芯制作了闭环磁芯脉冲变压器,采用硬连接绕组方式制作了方便调节的两级磁压缩系统,利用陶瓷电容器制作了圆周对称的Blumlein型低阻抗脉冲形成网络,配合低阻抗脉冲形成网络研制了磁开关类型主开关,基于单端口馈电和角向传输线技术建立了四级IVA实验装置;在上述关键子系统调试基础上,开展了全系统的初步联合实验,验证了技术方案。     

基于拓扑网络算法的煤矿瓦斯爆炸风险度量

为有效预防煤矿瓦斯爆炸事故,对瓦斯爆炸风险进行量化分析。首先,通过分析2010—2020年152起瓦斯爆炸事故调查报告,基于层次全息建模方法识别出67个风险因素,提取出214条事故链,构建瓦斯爆炸风险演化路径;然后将迭代加权思想与设计结构矩阵相结合,提出改进集成风险传播法,计算风险演化过程中风险的直接和间接传播概率;在此基础上,将风险因素作为网络节点,因素之间的影响关系作为网络边,构建瓦斯爆炸风险拓扑网络度量模型,并运用Gephi 0.9.2软件分析计算网络拓扑参数,实现风险演化过程中的累积风险可视化。结果表明：煤矿瓦斯爆炸风险拓扑网络呈现明显小世界网络特征,聚集程度偏低而演化性较强;识别出最短风险演化路径7条,关键性风险节点包括施工操作不当、风量不足、瓦斯异常涌出;初始风险因素不同,在风险演化过程中路径不同,风险权值也存在差异,且在风险演化过程中存在风险损失现象。研究结果为煤矿瓦斯爆炸风险评估提供理论依据,对预防瓦斯爆炸事故发生具有现实意义。     

基于LSTM的燃煤电厂NOx排量软测量

燃煤电厂煤粉在燃烧过程中产生的有害气体会对大气环境造成污染,NO_x为其中之一。针对燃煤电厂生产过程中NO_x排放量测量成本高、过程复杂等问题,考虑到机组运行数据具有的时间序列特征,提出一种基于长短期记忆神经网络的软测量方法对NO_x排放量进行预测。在分析NO_x产生机理的基础上,利用来自陕西省榆林市某电厂2019年1月至6月的实际生产数据,初步选取与NO_x排放量紧密相关的20个辅助变量;将数据进行预处理以消除粗大误差和随机误差,并利用灰色关联度分析进一步精选出15个辅助变量;将实际生产数据划分训练集和测试及对LSTM模型进行训练和测试,并将LSTM模型与BP神经网络模型和支持向量机模型的软测量结果比较。结果表明：基于LSTM的测量方法均方误差较基于BP神经网络与SVM的方法均有减小,说明该方法测量准确度较高,泛化能力更强。     

ATM网络ABR流量的比例与滞后-超前控制

为了克服异步传输模式(ATM)网络不确定时延和饱和非线性的影响,基于比例控制和滞后超前控制方法研究可用比特率(ABR)服务流量控制器设计问题,给出了控制幅值约束和缓冲区容量约束下系统满足ABR流量控制要求的条件,提出了满足这些条件的比例控制器和滞后超前控制器的设计方法。该方法能使ABR流量控制系统在网络传输时延不确定时,有效控制网络中瓶颈节点缓冲区的队列长度,同时能够及时响应ABR可用带宽的变化,从而避免拥塞和丢包的发生,使链路带宽得以充分利用。     

基于分形网络的人呼吸系统气体传输模型

基于呼吸系统的分形特性,提出了气体在人呼吸系统中传输的数值模拟模型.研究了人呼吸系统分形结构的传输特性.根据串联、并联网络原理和Darcy定律.建立了基于分形网络的呼吸系统等效渗透率计算模型.分形网络模型用于描述人呼吸系统气体传输的机理.采用数值方法分析了分形参数对等效渗透率的影响.研究表明:人呼吸系统的等效渗透率随着比例因子β的增加而增加,随着比例因子γ的增加而降低.推导出入呼吸系统的最优分叉数M=2.呼吸系统的优化分形结构使得系统的能量消耗最低.