融合多层异构网络链路预测的产学研专利合作关系挖掘

[目的/意义]在技术相似度的基础上,引入了多层异构网络链路预测算法,提出一种产学研企业与学者专利合作关系预测的方法。[方法/过程]首先,构建了企业与学者的特征向量体系,构建节点特征;其次,构建学者合作网络、企业-学者合作网络两层网络,采用R-GCN算法进行模型训练,同时计算企业学者之间技术相似度;最后,将技术相似度与R-GCN模型结果进行逻辑回归拟合,得到最终合作预测结果。[结果/结论]通过对生物医药领域专利数据集进行实证分析,技术相似度+多层异构网络链路预测算法测试集的准确率、召回率、AUC、MSE、F2-Score、MRR分别为67.74%、78.02%、90.95%、4.41%、34.00%、52.05%,其中MRR相比R-GCN、Jaccard、Cosine、Euclidean分别提升了8.67倍、1.78倍、2.58倍、1.65倍。说明本文构建的融合多层异构网络链路预测与技术相似度的算法是有效且具可行性的,在产学研合作关系的预测和合作学者的推荐中具有理论意义与实践价值。

大规模无人机协助的多层异构网络设计及性能研究

针对B5G/6G中的热点场景,为满足其超大网络容量的需求,该文构建了多无人机(UAV)协助的毫米波异构网络模型,将地面基站(G-BS)的分布建模为泊松点过程,UAV的分布建模为泊松簇过程,且UAV在地面上的投影以及地面用户设备(GUE)分布在G-BS的周围。为了探讨簇间级联的贡献和簇间干扰的影响,将该2层网络模型扩展为由簇间和簇内基站(BS)共同构成的4层网络模型,并提出了GUE同时与簇内(间)BS级联的4层级联方案。首先,通过传播模型分析了各层级联距离的路径损耗。其次,采用随机几何的方法,结合GUE在下行链路中受到的干扰,推导出GUE可实现的信号与干扰加噪声比(SINR)覆盖概率表达式。最后,仿真结果表明,UAV的高度和簇成员平均数对SINR覆盖概率会产生非单调的影响。同时,当UAV高度较小时,该文所提出的4层级联方案可实现的SINR覆盖概率性能优于仅考虑GUE与簇内BS级联的2层级联方案。

煤矿多层异构网络远程固件更新方法

目前在煤矿多层异构网络下已实现远程点对点固件更新,但无法从地面控制主机直接更新各级设备固件,在传感器数量较多、分散分布时维护工作量较大,由此提出了一种不限层级、支持多种链路的煤矿多层异构网络远程固件更新方法,即主机下发固件及其路由,各级设备解析路由并转发固件或更新本身,更新过程可显示进度信息。根据多层异构网络下固件数据需经过多个设备中转、穿越多种链路才能到达目标设备的特点,指出实现多层异构网络远程固件更新的核心在于实现路由描述,并从设备属性描述、网络拓扑构建、固件路由描述3个方面,研究了利用JS对象简谱(JSON)实现路由描述的方法和过程。介绍了实现煤矿多层异构网络远程固件更新的下位机和上位机软件设计方法。搭建了包含以太网、RS485总线、CAN总线的4层异构网络实验系统,通过统计每层设备固件更新成功率和更新时间,验证了基于JSON描述路由的煤矿多层异构网络远程固件更新方法的可行性及稳定性。

多层异构生物网络候选疾病基因识别

现有大多数用于识别候选疾病基因的随机游走方法通常优先访问高度连接的基因,而可能与已知疾病有关的不知名或连接性差的基因易被忽略或难以识别.此外,这些方法仅访问单个基因网络或各种基因数据的聚合网络,导致偏差和不完整性.因此,设计一种能控制随机游走运动方向和整合多种数据源的候选疾病基因识别方法将是一个迫切需要解决的问题.为此,首先构建多层网络和多层异构基因网络.然后,提出一种游走于多层网络和多层异构网络的拓扑偏置重启随机游走(Biased random walk with restart,BRWR)算法来识别疾病基因.实验结果表明,游走于不同类型网络上的识别候选疾病基因的BRWR算法优于现有的算法.最后,应用于多层异构网络上的BRWR算法能预测未诊断的新生儿类早衰综合征中涉及的疾病基因.

天空地多层异构融合网络性能分析及切换协议优化

针对多层异构融合网络(Multi-layer heterogeneous integrated network, MLHetINet)切换复杂的问题,提出通过凝视波束及干扰消除算法获取切换分析的有效数据,简化波束对准及捕获过程,扩展空基网络覆盖范围,进而降低跨层切换的复杂度。首先,针对地面终端和空中基站间的相对高速运动特性,提出空基凝视多波束形成算法,自适应地调整天线相位和权值,在目标方向生成主瓣并对干扰源进行零陷实现空域隔离,简化切换分析的复杂度。然后针对空地信道的复杂性,提出了基于列范数分组排序的多阶干扰消除算法,进一步提高目标信号的检测精度,提高切换分析的准确性。最后,依靠凝视波束技术和干扰消除算法,针对空天地三维多层异构融合网络中的切换事件设计了独立的切换协议,显著降低了网络资源的消耗。仿真结果表明,相较于传统地面网络和天地融合网络,所提波束赋形辅助的天空地多层异构融合网络中的用户信息速率有显著提升。

多层异构软件定义光网络协同互联方法

针对融合网络技术快速发展导致网络环境异构化趋势明显这一现象,在软件定义光网络(SDON)的基础上,提出了一种多层异构网络协同互联架构,基于该架构对域内域间建路进行了具体说明,并对OpenFlow协议进行了相应的扩展,以实现多层异构SDON协同互联。

预测药物-靶点相互作用的异构网络嵌入模型研究

药物-靶点相互作用(DTIs)预测是药物发现的重要过程。随着计算技术的发展,基于生物数据的计算方法正高效率地加速这一过程。然而,这些方法大多忽略了靶标和药物的序列特征和异构性。本研究通过机器学习方法,提出多重网络嵌入框架(MLB-NEDTP)的预测模型,首先分析序列特征,然后将融合的特征嵌入多层异质信息网络中,以提高预测性能。多个数据集训练和验证结果表明,该模型与ATOMNET等最新模型相比具有明显优势。

多层异构蜂窝网络混沌通信载波衰减仿真

为了最大程度的了解多层异构蜂窝网络混沌通信载波的特性和衰减规律,从而提升分析结果的准确性,提出多层异构蜂窝网络混沌通信载波衰减分析方法。分析获得多层异构蜂窝网络的拓扑结构与混沌通信的流程,融合KlausDostert与ManfredZimmermann理论,得到多径效应,并构建多径模型,运用该模型对混沌通信载波进行分析,得出不同的路径内信号衰减的规律性。在此基础上构建FIR滤波器,采用FIR滤波器将多径衰减和信号延时组合,进而得到映射信号幅值的特性。构建自回归滑动平均模型,通过该模型映射混沌通信载波的衰减特性。仿真结果证明,分析得到了通信载波的特性与衰减规律,拥有良好的信道时变性,能够更有效的对多层异构网络通信起到保密作用。

基于RE的LTE-A异构多层网络移动负载均衡算法研究

以Long Term Evolution-Advanced(LTE-A)系统中宏蜂窝-微蜂窝(Macro-Pico)异构多层网络为例,以范围扩展(Range Extension,RE)技术为基础,提出了一种移动负载均衡算法。建立了网络负载模型,计算并选取合适的小区切换偏移量,从而动态精确的调整超载小区和轻负载小区的覆盖范围,最终将超载小区的多余用户切换到其轻负载的邻小区,并结合数据流量业务对算法进行了仿真,分析了在该算法的协作下,小区的负载均衡因子、负载转移率及用户满意率,验证了该算法的可行性。

面向异构多层多小区的多级服务质量跳频稀疏码分多址通信系统

该文主要解决未来大规模接入场景下,无线异构多层多小区通信网络设计及其多级服务质量(QoS)实现等问题。针对多层异构大规模接入网络的通信需求,该文提出一种基于跳频(FH)的稀疏码分多址接入(SCMA)多层异构传输方案(FH/SCMA)。该通信方案中,小区内大规模用户数据通过SCMA技术复用,异构网络的层间小区和层内小区通过跳频码分多址进行区分。由于传统跳频只能提供同一级别的频点碰撞率(即同一误码率),无法保证异构网络多级QoS需求,因此该文进而提出一类新的具有两级汉明相关值的跳频序列集合,利用交织技术给出了这类跳频序列的设计方法。为了验证所提出的多级QoS跳频及其异构多层FH/SCMA通信性能,该文从序列设计和系统分析方面进行了严谨的理论分析和大量的仿真验证。研究表明,采用了新型跳频SCMA技术的多层异构网络可保证大规模用户接入、有效抑制多层小区干扰和衰落信道影响;同时,又可实现异构多层网络多级QoS传输质量需求(多级误码率(BER))。该文的研究成果从信号处理与传输角度,为多层异构网络设计及其多级QoS传输需求提供了有价值的解决方案。

网络化作战体系中的关键目标选择研究

网络化作战体系是联合作战中各种武器、装备、设施、力量的有机组织形式.研究结合目标节点特性和网络结构特征,围绕作战打击链路,在多层异构网络中分析有效作战能力的形成机理.基于复杂网络级联失效理论,模拟计算单个目标或目标组合失效后对体系作战能力的影响,并以体系能力的最大化下降为目标函数,以打击目标代价为约束条件,运用多目标优化方法求解作战体系关键节点,为联合作战目标分析选择提供理论指导和计算支撑.

网络化作战体系关键目标打击筹划研究

网络化作战体系以信息流和逻辑流为纽带,以网络为中心涵盖侦察预警、指挥控制、防空反导、火力打击、信息攻击、综合保障等多个作战要素.研究通过多层异质网络将作战目标、关联结构和运行机理进行有机融合,用以解决关键目标的打击筹划问题.鉴于网络化作战体系相互关联整体联动、不同节点彼此依赖,打击某个节点可能导致其他节点的连锁反应,为实现最大打击效益需在节点打击过程中充分考虑节点级联失效和武器突防代价,科学设计打击节点的先后顺序和组合问题.通过网络化作战体系将作战目标保障与运筹优化理论有机结合,为联合作战目标打击筹划提供理论指导和计算支撑.