SOFM网络下的深圳市城市用地功能识别分析

基于88814条POI数据, 并借助自组织映射网络(SOFM网络), 对深圳市城市土地利用的功能进行分析和识别, 并与中国基本城市土地利用类型制图(EULUC-China)进行比较验证。结果表明: 1) 深圳市城市街区尺度呈现功能混合的特征, 主要分为第二产业和生产性服务业主导、交通设施主导、居住+第二产业及生产性服务业+商业服务业设施混合、居住+公共管理和服务混合以及商业+公共管理和服务混合5类空间用地。2) 基于SOFM网络的用地功能识别模型, 结果更为细致, 混合功能用地的分类更能突出地域特征。     

基于BB84协议的量子保密通信网络流量控制策略

采用基于时间片轮转原理的流量控制及数据分发策略, 设计一种新的量子保密通信网络与经典网络相结合的组网技术方案, 解决了量子保密通信网络量子网关密钥池容量小及密钥生成速率较慢的问题. 利用该策略对三节点量子保密通信网络出接口进行流量监测, 检测数据结果验证了该方案的有效性及可行性.     

光纤信道压力对实际量子密钥分发误码率的影响

基于BB84协议原理, 构建压力环境下偏振编码的点对点实际量子密钥分发系统, 进行光纤信道压力作用下的量子密钥分发实验, 并采用半正定算子测量方法建立误码率分析模型. 实验结果表明： 相同作用力下, 误码率随作用角度的增加而增大, 与仿真结果相同; 相同作用角下, 误码率随作用力的增加呈平缓的震荡上升趋势, 但当作用力超过某一临界值时, 误码率会迅速提高, 逼近极限值, 迫使量子密钥分发系统重新建立连接.     

融合量子密钥的内网文件加密系统

随着量子计算技术快速发展,基于计算复杂性的加密技术正面临着巨大的威胁,单一的防火墙技术无法完全阻止黑客的侵入和发自内网的攻击。采用防火墙与量子保密通信技术相结合的策略,能够有效解决上述问题。文中设计了一种基于量子密钥的局域网内文件安全系统,使用量子密钥并结合"一次一密"的方式对局域网内部隐私文件进行加密,能够有效防范文件失窃带来的损失。系统包括2个部分:以文件处理单元为核心的客户端软件,以加/解密信息管理模块为核心部件的服务器。为了增加密文的复杂性、密钥的存储安全性、计算可行性,提出了密文混合拼接、弱口令错位置乱、密钥智能匹配3种密钥处理方法,有效提高了系统的整体安全性。经系统功能测试与网络仿真分析,验证了系统的有效性、安全性及可行性。     

基于BB84协议的量子保密通信网络流量控制策略

采用基于时间片轮转原理的流量控制及数据分发策略,设计一种新的量子保密通信网络与经典网络相结合的组网技术方案,解决了量子保密通信网络量子网关密钥池容量小及密钥生成速率较慢的问题.利用该策略对三节点量子保密通信网络出接口进行流量监测,检测数据结果验证了该方案的有效性及可行性.     

基于灰值区间的微阵列模拟数据生成算法

针对微阵列芯片数据采集量大、 获取成本高的问题, 提出一种新的基于灰值区间的微阵列模拟数据生成算法. 该算法通过灰值度量的方式模拟微阵列数据中基因的差异表达属性, 结合聚类分析方法创建聚类隧道, 进而产生与原始数据具有相似数理分布及生物学意义的模拟数据. 采用模拟数据和真实生物数据对算法进行实验验 证与分析, 实验结果表明, 基于灰值区间理念与聚类隧道产生机制生成的模拟数据是有效且可靠的.     

基于Web日志挖掘的个性化服务

随着互联网的快速发展,人们需要更加完善的网络服务.传统网站虽然满足了人们获取信息的需要,但由于其通用的性质,仍然不能满足不同背景、不同目的和不同时期的访问者的需求.本文提出了一种个性化的网站模型.利用调整网站的链接及为用户推荐个性化的网页表达了用户的兴趣模型,从而方便了用户的访问.     

基于逻辑分区的仿箱鲀鱼群负载均衡分簇控制算法

为实现水下仿箱鲀鱼群体协同控制, 并降低网络节点间负载的不均衡性导致的能量损 耗, 提升群体续航能力, 提出一种基于逻辑分区的负载均衡分簇控制算法. 首先实现局部快速分簇, 减少节点间维护报文数量, 降低系统整体开销； 然后基于 簇内逻辑分区策略, 实现监测、 保障和侦察多区域协同控制, 并结合最小响应时间整编零散鱼群, 优化网络控制体系的同时提高组网灵活性； 最后在维护过程中采用区域节点角色转换机制, 实现网络负载均衡. 通过仿真分簇实验验证了算法的有效性, 并结合网络能量消耗、 网络生命周期和能量均衡性3个指标验证算法的可行性.     

基于奇异值求通解方法进行基因调控网络构建

在改进分解权值矩阵的微分方程模型基础上,引入奇异值分解方法来辅助运算.该算法不是通过奇异值分解的特解得到网络的最终结果,而是通过所算得的通解提供候选解集的方法,为微分方程模型算法缩短运算时间和提高结果精度.将本文算法与其他传统微分方程模型算法进行对比,验证结果表明:该算法的效率较高.     

基于模体中心结构的蛋白质复合物识别算法

基于蛋白质相互作用的网络有明显模块化特征, 其对预测蛋白质功能、解释特定的生物进程具有重要作用, 网络模体是复杂网络演化的 重要拓扑结构, 其代表了复杂系统中的重要功能单元, 具有进化保守性的特性, 提出一种新的基于网络模体为核心节点组的蛋白质复合物识别算法. 该算法根据蛋白质相互作用网络的拓扑特性, 将模体作为蛋白质复合物的中心结构体, 并基于中心结构体进行二层节点扩充, 能准确有效地识别蛋白质复合物. 并且将复合物二维网络进行三维转化, 从而更直观清晰地展示复合物的结构体特征. 实验结果验证了该算法的有效性及可行性.