基于贝叶斯网络的辐射源威胁等级评估算法

贝叶斯网络是近年来人工智能领域最重要的研究成果之一，在具有不确定性的推理和决策问题中得到了广泛的应用。以贝叶斯网络及其推理机制为基础，主要研究了贝叶斯网络在辐射源威胁等级评估方面的应用。选取了部分影响因素，建立了基于贝叶斯网络的辐射源威胁等级评估模型。最后通过一个计算机仿真实例验证了算法具有连续性和累积性，能够对辐射源威胁等级做出较准确评估。     

基于事件触发的无线传感器网络动态分簇

针对由目标事件激发的无线传感器网络动态分簇问题,提出了一种动态分簇协议。着重研究了簇头竞选,成员招募和簇重组等关键环节,在簇头竞选机制中,提出了一种综合考虑了节点接收信号强度,剩余能量以及与汇聚节点的距离等因素的竞选方案。在簇成员招募阶段,提出了一种基于任务需求的自适应簇范围划分方法,约束了簇的规模,降低了簇内通信的能耗。仿真结果表明：该协议能够有效地节省节点能量,延长网络寿命,尤其适用于汇聚节点距离网络较远的情况。     

对ANN技术表达船体曲线算法的改进

应用人工神经元网络（ANN）技术表达船体曲线。根据问题性质,选用小波基作为前向单层神经网络的神经元激励函数,结合逐层学习（OHLO）算法对一艘3．6万吨散货船的后半体进行了表达。编程运算结果表明,该方法速度较传统的BP算法有较大提高。     

基于 Mesh 网络的航母编队通信网研究

为解决航母编队存在的高带宽、高速率的通信需求问题,在分析M esh网络特点及其结构的基础上,提出了一种Ad Hoc ＋ Mesh的航母编队通信网络组网方式。探讨了网络中节点的设计并对路由协议的选择进行了仿真验证,对M esh网络在军事领域的深入研究提供了一定的参考价值。     

基于神经网络和遗传算法的系泊线长度参数优化

摘 要: 针对多成分系泊线三段长度如何取值的问题,采用一种基于神经网络和遗传算法对深海多成分锚泊系统长度进行优化。应用AQWA软件计算多点系泊FPSO,其时域结果直接用于训练BP神经网络。从而利用神经网络的非线性映射功能构建替代锚泊时域计算网络,大大缩短了优化所需的时间。以FPSO最小平面运动值为目标函数,锚链破断强度作为约束条件,采用遗传算法优化系泊长度。计算结果表明,与传统设计的锚泊长度相比,优化后FPSO在各个浪向下纵荡横荡值均能减少20%以上。 关键词:系泊;神经网络;遗传算法;优化     

一种基于单个移动信标的分布式节点定位算法

定位是无线传感器网络中最重要的功能之一。通过利用一个移动信标节点（装备GPS或提前设定了移动路线）来帮助各个未知节点进行自身定位。信标节点周期性的发送自己位置信息给周围的未知节点,未知节点通过非测距技术估计自身位置。信标节点的移动路径在文中也进行了探讨。仿真结果说明了本文方法的有效性。     

动态管理模式下路侧停车泊位占有率预测方法

城市停车已逐步实现信息化和动态化管理,本文对动态管理模式下大范围路侧泊位占有率预测方法进行研究.在收集美国旧金山492万条停车交易数据的基础上,利用可同时提取数据空间关联和时序趋势特征的卷积长短时记忆神经网络(Convolutional LSTM Network,ConvLSTM),分别构建考虑停车费率和时限动态变化的有政策模型,和没有动态管理信息输入的无政策模型.结果显示,有政策模型的训练效率和预测精度会显著提升.在政策平稳阶段,两种模型均能够有效预测泊位占有率;在政策发生变化时段,无政策模型的预测误差出现激增,但有政策模型的预测误差依然保持平稳,表明本文提出的方法能够很好地应对动态管理模式下停车需求的变化.     

铁路枢纽作业轮廓计划优化模型及算法

本文给出铁路枢纽日常运输组织工作轮廓计划多商品时空网络流模型及算法，对次日枢纽内大小车流、机车应用配合我纽内各站装、卸、排空计划作出合理安排。揭示枢纽内各站次日工作的重点与关键。为进一步编制日班计划及阶段计划提供指导及辅助决策基础。     

网络化SCADA系统调度端设计及可靠性分析

提出了一种高性能网络化ＳＣＡＤＡ系统调度端的设计方案，给出了其硬件结构图及网络软件设计框图，并建模分析了系统可靠性，该设计方案已成功地应用了于京郑线及湘黔线ＳＣＡＤＡ系统。     

一种实用路由器的设计研究

基于一个已完成的部级科研项目的研究，提出了一种实用的可用于互联中小型局域网的通用路由器的总体设计方案。说明了路由器的功能需求，着重从软硬件设计上讨论了其实现过程。