基于强度信息维数的加权网络分形特性分析

信息维数是从信息量的角度揭示复杂网络分形特性.现有的加权网络信息维数法仅仅用到了加权网络盒子覆盖法中的盒子尺寸选择规则,本文进一步考虑盒子中节点间的边权信息,重新将盒子包含信息的概率定义为盒子中所有节点的强度和与网络中所有节点的强度和的比值,提出了一种分析加权网络分形特性的强度信息维数法.该算法运用在谢尔宾斯基(Sie...     

基于分形理论的翼面复杂冰形表面粗糙度分析（英文）

模型表面的结冰外形是结冰风洞试验关注的核心信息,现有研究一般采用冰角高度、冰角角度、驻点冰厚等几何参数对二维冰形进行表征,忽略了冰形表面粗糙程度这一重要特征。针对此问题,提出将分形理论应用于结冰冰形的粗糙度表征,建立了基于分形理论的结冰表面粗糙度表征方法。首先在大型结冰风洞开展翼型结冰试验,采用激光线扫描在线测量系统对结冰生长过程中不同时刻翼面结冰的表面轮廓进行测量,获得翼面结冰的三维数值外形;然后结合分形理论对冰形进行分析,提取翼面不同位置冰的截面轮廓曲线,计算截面曲线的分形维数和粗糙度表征参数,以此归纳出分形维数的线性回归公式,并从截面曲线中提取数据点进行分形插值模拟实测冰形。研究结果表明,翼面结冰冰形粗糙表面具有分形特征;分形维数与粗糙度表征参数呈正相关,可作为冰形表面粗糙度的评定参数;分形插值模拟冰形曲线,逼近程度优异;冰形粗糙度的分形表达法为科学量化三维冰形特征提供了新思路。     

基于机场属性网络表示学习的机场群同质化分析（英文）

现有机场群研究较少从航线网络分析角度进行机场节点之间的同质化分析,航线网络中机场节点的属性信息考虑不足。为了解决此问题,文中提出了一种基于机场属性网络表示学习的机场群同质化分析方法。首先,构建包含属性信息的机场群航线网络,如果机场之间有航班,则为机场之间添加一条边,并为每个机场节点添加航线区域属性信息。其次,分别进行机场属性以及机场网络向量表示,通过网络表示学习方法将机场属性和机场网络表示向量嵌入到统一的机场表示向量空间,得到融合机场属性以及机场网络特性的机场特征向量。通过计算机场群内机场向量的相似度,可以方便地计算机场之间以及机场群的同质化程度。京津冀机场群数据集的实验结果表明,与目前其他算法相比,本文提出的基于属性网络表示学习的同质性分析方法可以得到更符合京津冀机场群现状的同质化计算结果。     

二维双曲型守恒律的一类MmB差分格式

基于通量分裂、单元平均分片线性重构及逆风特性进行空间离散,构造了二维标量非线性双曲型守恒律的一类新的二阶精度的半离散差分格式。进一步地利用二阶TVDRunge-Kutta离散方法对时间进行离散,得到了一类新的时空二阶精度的全离散差分格式,并证明了格式的MmB特性。之后,将格式按分量形式推广到二维非线性双曲型守恒方程组。该方法的一个主要优点是使用分量形式格式计算二维非线性双曲型守恒方程组,无须解黎曼问题且不用进行局部特征分解,因而形式简单、计算量小。通过计算二维可压缩流欧拉方程组的几个算例,数值结果表明,该格式具有高精度、高分辨率及计算简单的特点。     

瞬态浓度场的熵与混沌特征实验研究

为了探讨瞬态浓度场的熵特征及其是否具有混沌特征,利用基于数字图像处理技术和光学粒子散射理论的瞬态浓度场光学测量系统,获得了浓度场的二维时间和空间湍流信息,运用这些信息首次定量分析了瞬态浓度场的混沌特征,首次提出了浓度场信息熵理论及其非线性度量方法并进行了定量计算。运用实验数据时间序列计算了信息熵以及信息熵和浓度脉动时间序列的嵌入维数、关联维数、Kolmogorov熵和最大Lyapunov指数。结果表明,瞬态浓度场具有低维混沌特征,其脉动信息熵时间序列也是混沌的。     

基于PCNC的航路网络拓扑结构鲁棒性优化

空中交通量的持续增长,使得航路网络拓扑结构的脆弱性日益凸显,其鲁棒性优化愈发重要。本文运用复杂网络理论,分析航路网络拓扑结构,提出了优先配置关键结点保护连边(Prefrential configuration node-protecting cycle,PCNC)的方法,该方法基于度值适应度技术,探测出自身及邻居节点度值都大的关键节点,增加连边,配置节点保护环,优化航路网络拓扑结构鲁棒性。以中国大陆地区的航路网络为例,选取其中1 017个航路点和1 568条航段,探测得到101个关键节点,共配置56条新增连边。结合随机攻击和基于节点度的蓄意攻击,验证得到优化后航路网络拓扑结构对于两种攻击方式的鲁棒性都得到明显增强,且在蓄意攻击下的网络鲁棒性改善效果更好。     

无线传感器网络中的局域世界演化模型

基于复杂网络理论从新的角度研究大规模的无线传感器网络(WSNs),在经典B-A无标度模型的基础上提出了一种无线传感器网络局域世界演化模型,将传感器网络中的四种内部演化行为扩展到模型的动力学过程中,使用连续场理论导出了节点的度分布特征,发现了该模型的度指数服从γ=3的幂律分布.该模型对于节点的随机故障以及失效具有较高的鲁棒性,为构造稳健的传感器网络拓扑结构提供了新的参考.     

基于小波变换和支持向量机的开关电流电路故障诊断新方法

针对开关电流(Switched current,SI)电路的故障诊断和定位问题,为进一步提高故障诊断准 确率,提出了基于小波变换和粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)支持向量机 (Support vector machine,SVM)的开关电流电路故障诊断新方法。该方法首先对节点电流 信号进行蒙特卡罗分析,然后通过小波分解计算分形维数,再利用核主元分析（Kernel pri ncipal component analysis,KPCA）降低特征值维数,实现最优故障特征的提取。最后通 过PSO SVM完成对各种故障模式的分类。对六阶切比雪夫低通滤波器进行了仿真实验验证, 获取了较高的故障诊断准确率,与其他方法进行比较,实验结果显示了本文方法的优越性。     

基于全卷积孪生神经网络的复杂监控场景下前景提取方法

由于光照变化、相机抖动和动态背景等因素影响,现有基于传统图像处理方法的前景提取算法并不能在复杂场景下获得良好的分割效果。针对此类问题,本文提出了一种基于全卷积孪生神经网络的前景提取算法,仅需任意2帧图像即可准确提取运动前景。将输入的2帧图像分为背景图像与待提取图像,将其输入全卷积孪生神经网络得到二者的相似性度量图,该相似性度量图中包含待提取图像相对于背景图像的各像素变化情况信息;接着将相似性度量图与待提取图像融合,利用编解码网络以实现端到端的前景提取。在CDnet2014数据集上进行综合评估与测试,结果均证明了该方法的有效性。     

滤饼生长模拟及其分形特性

基于受限扩散凝聚模型(DLA),建立纤维过滤介质表面二维滤饼的生长模型。模拟中考虑了颗粒粒径分布对滤饼孔隙结构的影响。模拟结果表明,多分散颗粒形成滤饼的孔隙率小于单分散颗粒滤饼的孔隙率;由多分散颗粒形成滤饼的无因次厚度与无因次沉积颗粒数的关系仍满足线性,且σ越大滤饼的厚度随沉积颗粒数增加越快。应用分形理论对滤饼的形态结构作定量分析。结果指出,二维滤饼的分形维数与Pe数呈递增关系,纯扩散条件下形成滤饼的分形维数D=1.8400.024,纯惯性条件下形成滤饼的分形维数D=1.9950.005。     

几种降阶方法在柴油机控制器中的应用对比研究

为保证军用机、直升机等大型装备的最后装配质量,得到的产品能满足各项性能指标,必须对系统进行分析和计算。但对于大型复杂系统而言,由于其高维数和复杂性,直接分析相对困难,在这种情况下,采用降阶方法处理。本研究分别利用奇异值分解、Krylov子空间理论和最小二乘法对柴油机控制器进行降阶。研究结果表明:奇异值分解(SVD)算法可以根据系统的奇异值大小进行截断,能够保持降阶系统的结构特性,但计算过程较复杂。Krylov子空间的降阶算法虽然计算量小,且速度快,但误差范数较大。利用最小二乘法可以很好地结合这两种方法的优点,从仿真结果也可看出,利用第三种方法结果最好。     

基于2DPCA的金属断口图像识别方法研究

针对PCA在金属断口图像处理中容易引发的维数灾难问题,提出了一种基于2DPCA的金属断口图像识别方法研究。在提出的方法中,2DPCA以最大化类间散度为准则,其协方差矩阵由原始图像矩阵直接构造。同时将提出的方法与基于PCA识别方法相比较。由实验结果可知:本文提出的识别方法计算量小且识别率也高于PCA识别方法。另外,选取合适的特征空间维数十分重要。当选取特征空间维数过小时,图像信息不完善,识别率低,而当特征空间维数过大时,图像信息冗余,计算量会加大。     

带约束多段多项式拟合算法及软件

本文介绍了使用带约束多段多项式进行数据拟合的实用算法及软件。这种基于最小二乘法的方法比单个高阶多项式拟合更能刻画某些所需的局部特性。文中考虑了分段节点处及非分段节点处的三种等式约束,即函数值、斜率值及二阶导数值约束,可以满足数据拟合的实际需要。相应的计算机程序以 MS-FORTRAN4.0及 MASM 5.0混合写成人图交互及 Borland 风格菜单形式。应用用户友好程序设计思想,增强了普通数值计算程序的应用潜力。通过方便的人图交互确定合适的分段数、节点安排及各段多项式阶次以得到满意的拟合结果。最后给出了一个实际应用例子以表明本文算法及软件的实用性。     

复杂系统混沌行为判别与混沌时间序列的分形建模

提出了以有限维自由度及Lyapunov指数联合分析为判据的复杂系统混沌行为判别方法．避免了判别过程中将纯随机行为及复杂确定性线性行为误判为混沌行为。以球磨机矿浆流量为例,在相空间重构的基础上对系统关联维数进行了分析．验证了系统具有有限维自由度。通过Lyapunov指数分析考察了系统的时空演化特性并验证了系统的初值敏感性,从而分析出该流量具有确定性与随机性相互统一的混沌运动特征。利用Hurst指数通过分形内插算法对流量信号进行了精确重构,建立了一种可准确重演系统时空变化规律的模型．     

无线传感网中能量优化的异常检测算法

基于网内数据处理技术和网络动态分簇技术,提出一种能量优化的异常检测算法。算法首先利用节点协作计算获取相关性信息,然后根据节点相关性和节点能量信息进行动态网络分簇,最后利用簇内相关与簇间相关性进行能量有效性的异常检测。相关测试结果表明,本文算法既保证了传感网异常检测精度又提高了网络能量利用效率。     

一种航路网络社团划分的改进FN算法（英文）

社团划分是研究复杂网络特性的重要方法,目前应用较普遍的fast-Newman算法只考虑了网络静态层面的拓扑结构划分,而忽视了动态交通流量需求,导致划分结果仅为结构化最优的社团结构。为了提高社团划分准确性,以航路网络静态拓扑结构为基础,提出了网络交通流贡献度的概念;同时,引入运筹学理念优化网络邻接矩阵,形成一种改进的社团划分算法。选取华东地区航路网络352个航路节点,928条航段进行算法对比实验验证。结果表明,大型社团包含节点数占比提升21.3%,模块度值由0.756提升至0.806,而模块度的取值范围为[-0.5,1),因此,改进的算法对社团结构划分有更理想的效果。研究成果可以为航班时刻优化、航路资源合理利用提供理论和技术支撑。     

基于物联网的智慧教室环境多传感器节点数据自适应融合方法

传感器节点数据的自适应融合误差较大,为提高融合精度,基于物联网设计智慧教室环境多传感器节点数据自适应融合方法。依据系统状态的估计值推断变步长因子的调节机制,获得自适应更新环境传感器变步长因子表达式。基于物联网计算多传感器节点的线性控制参数,得到欧式距离的权重参数。判断数据融合修正值与节点能量密度的关系,在节点集合的基础上,计算多传感器节点密度。设计多传感器数据自适应融合算法,得到多传感器节点数据自适应融合方法。测试温度、湿度、粉尘浓度、振动幅度、CO₂浓度等多种传感器节点数据的融合精度。实验结果显示,同等网络迭代次数下,该方法所得到的拟合优度明显高于其他三种方法,可见该方法的融合效果优于其他方法。     

B-SURF三维CAD系统及其在无人机研制中的应用

本文所讨论的B-SURF三维CAD系铣包括3-D几何设计与外形数值计算、3-D图形变换及处理、数控绘图与数控加工自动编程等部分,能实现CAD/CAM方面的十个功能。该系统以造型能力较强的重节点非均匀B样条方法为基础,并把重节点的信息应用到后置处理中去,以充分体现出该方法的优越性。系统具有一定的通用性,可用于无人机、轻小型飞机、汽车及其它具有复杂外形产品的几何设计与制造。     

基于分形的奇异信号的检测

提出了基于分形的奇异信号的检测方法，给出了奇异信号的数学模型、检测原理和实现算法。根据所计算的短时网格分形维数，判断是否有突变信号以及确定其发生时刻。以电力系统中突变信号为例进行仿真，证明该方法能准确有效地检测到突变信号，并能精确地确定突变信号的发生时刻和突变类型。     

一种新的灰色决策模型及其数值仿真(英文)

针对一类权重完全未知且属性值为区间灰数的多指标灰色决策问题,根据灰色理论思想,提出了一种灰色多阶段决策方法。首先给出了一种基于可能度的灰数大小比较方法,然后利用灰色关联分析法对多位专家关于权重的评分结果进行计算得到各指标权重,进而分阶段对指标值以区间灰数的形式进行评分,根据灰色系统新信息优先原理给出了各个阶段评价值的赋权公式。实例验证了该决策方法的可行性。研究结果为求解灰色决策问题提供了一种新思路。