部分Motzkin路的计数

一条长为n的部分Motzkin路是从(0,0)到(n,k)的一条经过整点的格路径,它由上步U=(1,1),下步D=(1,-1)以及水平步H=(1,0)构成,且从不走到x轴的下方.从(0,0)到(n,0)的Motzkin路的个数叫做第n个Motzkin数.利用核方法得到了Motzkin数的发生函数及部分Motzkin路径数的Riordan矩阵的表示.基于递推关系和线性代数方法给出了高度受限的部分Motzkin路的发生函数,并给出了相关示例.

参照零模型的加权网络链路预测因素研究

基于零模型,文章研究了如何量化分析加权复杂网络中链路预测的影响因素。通过对1阶零模型、权重置乱零模型,结构置乱零模型在拓扑结构和权重相关性两个方面分别进行研究。以美国航空网络为实证网络,针对加权网络中的权重特性,分析不同权重连边的可预测性和对于链路预测的影响。结果表明,美国航空网中存在拓扑权重相关性,并且破环拓扑结构比破坏权重相关性对于链路预测的影响更大。

基于加权马氏距离的BUCK电路健康度评估与预测

BUCK电路作为一种典型电力电子电路,是电子设备中电源模块的重要组成部分,在高速铁路列控车载设备中有广泛的应用。对电子设备的组成电路进行健康度评估与预测是提升电子设备可靠性的有效手段,因此,对BUCK电路开展健康度评估与预测的研究有助于提升车载设备的安全性与可靠性。提出一种基于敏感权重加权马氏距离的BUCK电路健康状态评估方法,可实现对电路健康状态的量化并得到电路的健康度,在得到电路健康度的基础上,构建基于NARX神经网络的BUCK电路健康度预测模型。首先建立BUCK电路的PSpice仿真模型,提取负载端响应输出的四种时域特征,得到BUCK电路健康状态特征集;针对不同特征对电路元件参数变化情况敏感度不同,计算不同特征的敏感度作为衡量该特征权重的指标;根据健康样本加权马氏距离计算结果和“3σ”原则划分健康阈值界限,实现对BUCK电路的健康度评估;利用待测样本健康度,构建基于NARX神经网络健康度预测模型,预测结果的均方根差为0.0071,验证了所提模型的可用性与有效性。

面向存算一体加权电荷累加电路的线性度和误差分布测试

在存算一体(Computing-in-memory,CIM)芯片中,相较于传统的数字计算方案,模拟计算方案由于具有低功耗特性,可以更高效地完成计算任务。加权电荷累加电路(Weighted charge accumulation circuit,WCAC)作为模拟计算方案中的关键计算单元,因复杂的测试激励和控制时序,在测试方面具有一定挑战性。本文基于模拟计算架构和数据流的特点分析了线性度和误差分布这两项关键性能参数;提出了测试系统的设计方案,并根据目标数据集设计测试激励完成了对线性度和误差分布的测量。对于线性度,仿真与测量的结果分别为99.79%和99.11%。对于误差分布,仿真结果的平均值为-0.06 mV,标准差为1.54 mV。测量结果与仿真结果具有相同的分布趋势,其均值为0.37 mV,标准差为2.07 mV。电路整体呈现优良的线性度和计算精度。此外,为了评估WCAC在网络模型中可靠性,将测量的误差分布结果分别抽象到LeNet和AlexNet中,并在MNIST和CIFAR-10上进行了准确性实验。实验结果表明,在权重参数4比特和8比特量化条件下,LeNet对MNIST的识别准确率分别降低了0.25%和0.18%;在权重参数8比特量化条件下,AlexNet对CAFAR-10的识别准确率降低了3.12%。

Motzkin树叶点的计数

本文主要研究了n条边的Motzkin树的叶点总数.分别利用符号化方法和双射证明了n条边的Motzkin树的叶点总数与长度为n的自由的Motzkin路的个数相等.利用这个双射也可以得到n个内点的完全二元树的叶点总数,并且给出了半长为n的且有k个峰的Dyck路的个数是Narayana数这一结论一个新的证明.

基于跨层的加权自组网路由协议的设计及实现

以优化的链路状态路由(Optimized Link State Routing,OLSR)协议为原型,为无线移动自组织网络(Mobile Ad Hoc Networks,MANETs)设计了基于跨层的速率自适应的加权路由协议。该协议充分考察无线信道的时变性质,在路由计算过程中通过跨层信息共享节点的邻居关系及获取节点的当前发送速率,削减了协议的开销。将无线链路的速率与跳数相结合,设计了一种新的路由度量规则。仿真结果表明,提出的加权路由协议能够显著降低网络层的路由开销,提升网络吞吐量,降低端到端时延。

基于二分网络加权投影的急性鼻咽炎中药配伍规律挖掘及组合用药预测

目的从二分网络加权投影角度挖掘中药方剂配伍规律,提出一种新的挖掘中药配伍规律的方法,并预测新型药物组合,为指导临床治疗急性鼻咽炎用药提供依据。方法以中医药综合数据库(TCMID)中的急性鼻咽炎方剂数据为数据源,通过提取方剂和药物构建二分网络,继而使用加权投影得到药物网络投影图,结合二分网络加权投影进行社会网络分析,基于皮尔逊相关性进行系统聚类的研究方法挖掘中药“君臣佐使”的配伍规律,并使用链路预测进行核心药物预测。结果二分网络加权投影与皮尔逊相关性进行系统聚类分析相结合的方式在中药方剂的配伍规律研究中作用显著。在链路预测中,选用11个链路预测指标,区分加权与无权算法后最终计算出的加权指标曲线下面积(AUC)大于无权指标,且在加权指标中,AUC最大指标为网络资源分配指标,预测出7组药物组合,包括白头翁与毛诃子、安息香与石椒草、白花茶与附子等。结论二分网络加权投影方法在揭示中药配伍规律与药物组合预测方面具有一定实用性和有效性。

加权Motzkin序列的Hankel行列式

基于经典的Motzkin路引入了一类新的加权Motzkin路的定义,用这种路给出了一类指数型Riordan矩阵的组合解释,得到了相应的Riordan矩阵第0列元素(加权Motzkin序列)的加法公式.作为应用,得到了一类加权Motzkin序列的Hankel行列式的计算方法.

基于链路状态加权的无线Mesh网络路由协议

由于无线Mesh网络还没有统一标准,adhoc中的路由算法并不能完全适合无线Mesh网络.在分析adhoc中经典路由协议AODV的基础上,结合无线Mesh网络的特点,提出了一种新颖的、基于链路状态加权的路由协议.该协议利用节点的可用带宽、吞吐性能和缓冲队列的饱和度等计算路由每一跳的代价(即权重),选择从信源到信宿累计权重最小的路径作为路由.仿真结果表明,提出的路由协议在数据包转发率、平均端到端延迟和标准化路由负载等性能上均优于AODV,是一种适合无线Mesh网络的路由协议.

基于加权优化选择两级簇头的WSN路由协议

在无线传感器网络中,LEACH与GSEN算法是分簇路由协议中重要的两种。本文以LEACH与GSEN为基础提出了一种新型的加权优化选择两级簇头的路由算法TL-WCA(Two Levels-Weighted Clustering Algorithm),该算法首先在LEACH将网络分成若干个簇的基础上,加权优化选择簇头。再将选好的簇头以路径最短为原则采用贪婪算法形成一条链,考虑链中节点能量不小于链中平均能量及离基站的距离最近,选出一簇头作为高级簇头,融合其它簇头的数据后转发给基站。MATLAB仿真结果显示,改进后的协议能够均衡网络节点能耗,有效延长了网络的稳定期。

一种优化ZigBee性能的综合加权选路算法

ZigBee的拓扑树路由算法设计的目标是应用于拓扑简单的、低负载的及低功耗的无线传感器网络环境,伴随着物联网技术及应用的广泛发展,物联网应用数据流可能会对ZigBee网络产生较大的负载,而现有ZigBee拓扑逻辑树构建方法无法兼顾链路配置和节点繁忙程度,需要优化ZigBee选路算法以提升网络整体性能.针对上述问题,本文在兼顾了节点繁忙程度、链路质量以及跳数等因素的基础上,提出一种基于链路综合加权的优化网络性能的选路算法.该算法在NS2平台上设计实现并通过了大量的模拟试验,结果表明该算法提高了分组到达率,减小了分组端到端时延,均衡了节点能量消耗,是一种适合于ZigBee网络环境的选路算法.

加权电压控制多路输出正激变换器的研究

研究了一种经济实用的多路输出 DC/DC变换器的输出电压控制方法——加权电压控制 ,该方法可有效地改善多路输出变换器输出的稳态稳压精度和动态响应性能。对应用加权电压控制的两路输出正激变换器进行直流稳态分析 ,得出直流稳态等效电路模型和输出电压数学表达式 ,分析了加权因子对输出电压的影响 ,给出了设计加权因子的原则和设计方法 ,通过样机实验 。

基于加权网络链路预测的新兴技术主题识别研究

随着新一轮科技革命和产业变革的加速演进,新兴技术识别成为影响一个国家和地区未来发展战略的重要议题。本文基于德温特专利数据,引入复杂网络链路预测方法与神经网络算法构建动态预测新兴技术发展网络的方法体系,并围绕新颖性与影响力两个维度识别新兴技术主题。同时,应用钙钛矿材料领域相关数据进行实证分析,验证了本文新兴技术主题识别方法的可行性与有效性。

基于多因素加权的起讫点不同运输路线选择优化

选取起讫点不同的网络运输路线作为研究对象,采用最短路算法进行计算求解。首先计算单纯距离或单纯时间因素得到两条不同的最短路线,通过比较可看出,在选择运输路线时仅仅考虑距离或时间单一因素进行路线的确定忽略了运行质量的问题,得出的结论不太合理。然后结合我国公路运输实际,针对高速公路收费而以二级公路为代表的非高速公路基本不收费的现状,通过调查分别为距离、时间和公路是否收费3个影响因素分配相应权数,同时考虑3个因素对运输路线选择进行优化分析,得出更加符合实际意义的运输路线。

排序和加权网络的电路实现

本文提出了一种排序和加权电路,它可以实现多路随机信号值进行排序和加权。这种排序和加权电路具有结构简单、信息传递速度快等特点。

人工鱼群算法选择特征和加权的模拟电路故障诊断

为了准确跟踪模拟电路故障的变化特点,提出一种人工鱼群算法选择特征和加权的模拟电路故障诊断模型。首先根据Volterra级数获得模拟电路状态的原始特征集,然后采用相关向量机作为模拟电路故障的分类器,采用人工鱼群算法选择重要特征子集,并赋予每一个特征合理权值,最后将该模型应用于某一模拟电路故障中。结果表明,人工鱼群算法可以准确得到最优特征子集,模拟电路故障平均超过95%,而且其性能要显著优于经典模型。

基于加权反馈的多路输出正激变换器设计与研究

针对正激变换器多路输出互相影响的问题,研究了一种加权反馈多路输出正激变换器。采用UC3842芯片调节占空比,进而控制开关管的通断;将可调式精密三端稳压器TL431与光耦PC817共同构成反馈回路,使得输入的宽范围(165~235 V)交流电压转化为三路直流电压输出。实验结果表明:当三路输出电压同时工作时,正激变换器具有较好的稳压效果,输出电压误差在1%左右,效率为85%。

基于LSTM模型与加权链路预测的学科新兴主题成长性识别研究

[目的/意义]揭示学科主题潜在的成长性趋势是识别其新兴特征的关键和难点。[方法/过程]从热度和影响力两个维度考察主题成长性,通过基于机器学习算法的预测模型估计主题潜在成长性,基于此形成新兴主题的细分类型划分。首先,设计融合文献计量指标和替代计量指标的主题热度指标,构建基于长短记忆神经网络LSTM的主题热度预测模型,预测主题热度增长率;其次,基于加权链路预测相似性指标,构建旨在预测未来主题网络的三层神经网络预测模型,并采用PageRank算法得到主题影响力增长率预测值;最后,基于热度增长率预测值和影响力增长率预测值构建二维识别空间,通过主题聚类,识别不同子类型的学科新兴主题。[结果/结论]以情报学为领域的实证研究检验了识别方法的有效性,反映了成长性预测指标对于新兴特征的敏感捕捉能力。

Riordan矩阵在广义Motzkin路计数中的应用

用Riordan矩阵的方法研究了具有4种步型的加权格路(广义Motzkin路)的计数问题,引入了一类新的计数矩阵,即广义Motzkin矩阵.同时给出了这类矩阵的Riordan表示,也得到了广义Motzkin路的计数公式.Catalan矩阵,Schrder矩阵和Motzkin矩阵都是广义Motzkin矩阵的特殊情形.

基于AHP的路堑护坡风险动态加权综合评估模型研究

为建立运营期既有铁路路堑护坡风险评估模型,在朔黄铁路(神池-黄骅港)全线病害排查结果的基础上,结合层次分析法和动态加权综合评价方法,建立路堑护坡风险动态加权综合评估模型。研究结论如下:基于朔黄铁路全线野外调查、物探和钻探结果,提出护坡病害自身严重性评价指标及评定标准;基于护坡病害对邻近线路安全的影响程度,提出护坡病害对铁路的危险性评价指标及评定标准;对护坡病害自身严重性和对铁路的危害性各评价指标进行分层和排序,采用层次分析法得到各指标权重;结合两种评价模型,运用动态加权综合评价方法,提出动态加权综合评估模型;通过一高边坡对该模型合理性进行验证,结果表明该模型可科学全面地评估运营期路堑护坡风险。