学科分类
/ 4
65 个结果
  • 简介:本文研究了基于最小路径描述的多源点多汇点网络系统可靠性问题。定义了最小路径矩阵的几种运算,利用所定义的运算,将多源点多汇点网络系统转化为等价的单源点单汇点网络系统,并给出了由子系统可靠度精确表示网络系统可靠度的解析表达式。这种解析表达是非常重要的,它是系统可靠性的理论研究与实际应用的一个极为有效的工具。

  • 标签: 网络系统 最小路径 源点 汇点 可靠度
  • 简介:复杂网络广泛存在于日常生活,首先.给出几类标;位的网络模型;然后,利用稳定性控制方法设计并实现了具有时滞与非时滞耦合的复杂网络模型快速控制;最后.通过构造优化Lyapunov函数,讨论其模型的射影同步问题,得到了系统全局稳定的条件和有效的控制嚣.以实例数值验证其方法的可行性。

  • 标签: 时滞离散网络模型 射影控制 稳定性理论
  • 简介:建立用以评价地球大气健康度的模型,选择AQI作为健康度的指标,采用双层网络的形式构建模型。局部网络采用经粒子群算法优化的神经网络,而全局连接通过特定传播函数定义的反馈边将节点连接起来,并以上一年的结果作为输入,本年的结果作为输出,建立起一个自治系统。从拟合效果、关键节点和节点关系变化等几个方面测试了网络的性状。选择日本、印度、匈牙利等几个典型国家在1985—2008年的相关数据进行研究。结果表明,模型具备功能上的完备性和极好的灵活性,与历史事实符合得很好,可以为决策者提供有价值的支持信息。

  • 标签: 神经网络 AQI 自治系统
  • 简介:针对目前BP神经网络在实际应用中,网络结构难以确定以及网络极易陷入局部解问题,用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构,在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法,建立基于遗传算法的BP网络模型,同时通过实例说明该模型在降水预测中的应用,计算结果表明该方法的预测精度较高。

  • 标签: 短期气候预测 神经网络 遗传算法
  • 简介:主要通过马氏链、主方程的方法和技巧,给出了团体随机和择优混和演化网络的稳态度分布存在性的严格证明,并严格推导了度分布的精确解析表达式.

  • 标签: 择优演化网络 度分布 无标度
  • 简介:在全球移动网络(GLOMONET)中,无缝漫游对用户来说是非常可取的。但由于无线网络易被攻击及移动终端具有有限的计算能力,所以对移动用户的安全认证是具有挑战的。近来,一些基于安全认证的智能卡方案被提出。文章的主要贡献是通过对已有方案的改进,提出了一个基于智能卡的身份验证方案。方案采用离散对数函数加密,且只需要在用户、外地代理和家庭代理之间进行4次信息交换。最后证明了方案可以抵制多种攻击。相比已有方案,本方案具有简便和计算量少的优点。

  • 标签: 全球移动网络 安全 外地代理
  • 简介:现实中很多复杂网络是由完全子图通过公共的节点连接而成的.本文提出了一个复杂网络中完全子图的搜索算法,并通过实例说明了所提算法的有效性.

  • 标签: 复杂网络 完全子图 节点度 搜索算法
  • 简介:基于解的充分必要条件,提出一类广义变分不等式问题的神经网络模型.通过构造Lyapunov函数,在适当的条件下证明了新模型是Lyapunov稳定的,并且全局收敛和指数收敛于原问题的解.数值试验表明,该神经网络模型是有效的和可行的.

  • 标签: 广义变分不等式问题 神经网络模型 Lyapunov稳定 指数稳定
  • 简介:本文采用Lyapunov-Krasovskii泛函方法对一类变时滞细胞神经网络的全局指数稳定性进行了研究,得出了一些关于DCNN全局指数稳定性的充分条件。

  • 标签: 变时滞 LYAPUNOV方法 神经网络 稳定性
  • 简介:在滑动式验证码完成滑动验证的过程中,正确区分出操作者是“机器”还是“个人”对于网络安全至关重要.本文利用人和机器完成验证所留下的滑动轨迹提取特征,运用机器学习中的神经网络算法和MATLAB软件对其进行实证研究和分析,建立神经网络分类模型预测验证操作者的类别.结果表明,BP神经网络模型预测准确度很高,在一定程度上为网络安全提供了保障.

  • 标签: 验证码 BP神经网络 分类 ROC曲线 人机识别
  • 简介:研究了一类星形弹性网络系统在热效应影响以及边界反馈作用下的稳定性问题及系统相应(广义)特征向量的Riesz基性质.基于Green和Naghdi第二类热弹性理论,假设在该热弹性系统中热以有限波速传播,并且在传播过程中无能量耗散.证明了该热弹性网络系统能量渐近衰减到零.并进一步通过系统算子谱分析,讨论得出该系统算子的(广义)特征向量构成状态空间的一组Riesz基.

  • 标签: 网络 热弹性 稳定性 RIESZ基
  • 简介:构建基因调控网络是21世纪人类科学所面临的重要挑战之一。基因调控网络是一个基因组内基因相互作用而形成的关系网络,它从全基因组水平上以系统和全局的角度来研究复杂的生命现象及其本质。本文阐述了近几年来此领域的研究进展,着重介绍利用动态贝叶斯网络重构基因调控网络的若干模型,包括加权核l1模型,正则化模型、高斯混合贝叶斯网络模型和自回归时间变化模型。

  • 标签: 基因调控网络 动态贝叶斯网络 结构学习 线性高斯回归模型
  • 简介:本文从复杂网络理论出发,在分析原有乳腺癌易感基因数据的基础上,综合统计分析易感基因彼此之间的关联与乳腺癌疾病之间的关系,并以此构建乳腺癌致病基因蛋白质网络.通过计算和研究网络度,聚类系数等指标发现,此网络具有高度聚集性,即少数核心节点控制着整个网络结构的稳定性.这将为进一步研究和发现乳腺癌致病基因提供新的理论依据和方法.

  • 标签: 乳腺癌 复杂网络 蛋白质网络
  • 简介:研究了具有网络诱导时延和丢包的网络控制系统的镇定问题.在把随机时延和丢包看做对导数没有任何限制且满足Bernoulli分布的随机等价时延的基础上,根据等价时延在不同区间上的概率取值,给出了一个建立网络控制系统的新方法.基于Lyapunov稳定性理论,结合线性矩阵不等式方法,得到一个新的镇定标准.

  • 标签: 网络控制系统 隨机时延 丢包
  • 简介:研究了具有变时滞Hopfield型神经网络的正不变集与吸引集.获得了正不变集与吸引集存在性的充分判据.

  • 标签: 神经网络 时滞 正不变集 吸引集
  • 简介:研究了具时变时滞的分层抑制细胞神经网络.利用不动点定理获得了若干判定该网络存在概周期解的新充分条件,改进和推广了已有文献中的相应结论.

  • 标签: 分层抑制细胞神经网络 概周期解 时变时滞
  • 简介:线性矩阵不等式的优良性质可用于解决细胞神经网络中的保性能控制问题.本文介绍了线性矩阵不等式的相关概念和性质;通过对Schur补引理的改进提出了一个引理,从而更容易将二次矩阵不等式转化为线性矩阵不等式,更好地应用于控制参数求解;提出了LMI的基本问题和MATLAB工具箱,并对LMI在细胞神经网络的保性能控制问题作出了简要描述.

  • 标签: 线性矩阵不等式(LMI) SCHUR补 细胞神经网络(CNNs) 保性能
  • 简介:在时间尺度上,通过使用线性动力方程的指数二分法、不动点理论和微积分理论,研究带有泄漏项的中立型时滞细胞神经网络模型,获得了一些使其概周期解存在和全局指数稳定的充分条件,并将以前的结论在时间尺度上做了扩展.

  • 标签: 时间尺度 细胞神经网络 概周期解 指数稳定 中立型