生命网络结构形式及其自组织特征

提出了生命网络的概念和结构形式 ,探讨了生命网络形成的自组织机制。认为生命网络是具有自组织特征的确定性结构 ,是动态的自稳结构。

生命系统复杂性与生命网络结构

根据人类基因组计划研究的最新成果 ,对人体系统复杂性进行了多因素变量分析。提出在生命系统研究中应当以系统思维方法作为指导。同时 。

生命网络调控和女性健康——新的医药学思路

中医、西医和中西医结合医学相加是我国医学的优势,作者相信女性生命网络调节的观点能为三类医师找到相互交流的共同语言,使妇女疾病治疗效果更大,副作用更小,防治结合对妇女生殖健康会有更大好处。

生命网络体系的熵和演化

通过引入格林函数和子动力系综体系得出生命网络体系的复熵(complexentropy),并通过推迟或超前格林函数得出它们分别描述了限域子传播(传播子)衰减或增加的速率及其生命时间长短情况。构建的生命网络的新颖之处在于:找到了节点之间的关联作用影响实熵的正负,这就决定了演化方向和耗散的方向;而节点和环境间的相互作用影响着虚熵,这决定了生命网络中生命演化或耗散的趋势速率。

上海华山医院构建万兆“生命网络”

日前，上海华山医院网络环境升级改造工程正式竣工。通过此项改造，华山医院的网络将一举达到万兆链路，成为国内拥有万兆网络环境的四家医院之一。国内著名的网络设备和解决方案供应商锐捷网络为此次改造提供了整体解决方案以及相应的网络设备。借助锐捷出色的整体解决方案．上海华山医院以万兆以太网为目标，千兆以太网为基础．成功地构建了一个以稳定为根本、性能为目标、安全为保障的智能医疗网络。

大数据背景下大学生网络生命教育创新实践

本文通过对大学生生命教育现状的思考,分析网络生命教育这一大学生生命教育的新维度及大数据技术赋能为大学生网络生命教育带来的新机遇,从精准把握生命教育的学理基础、分析大数据背景下大学生生命异化现状、定制大数据背景下大学生网络生命教育内容、拓展大数据背景下大学生网络生命教育载体、评价大数据背景下大学生网络生命教育成效等五个方面提出了开展网络生命教育的着力点,并强调对大数据技术背景下大学生网络生命教育开展的隐私保护。

新时代高校网络生命教育实施路径研究

新时代,高校开展网络生命教育既是立德树人的现实需求,也是高等教育发展的时代趋势。“互联网+”的发展为高校生命教育的发展带来全新的机遇和挑战。教育者应在充分研究生命教育学理的前提下,密切联系新时代网络背景下大学生生命观异化现状,探索新时代高校网络生命教育的价值导向,从内容整合、课程开发、载体拓展、师资提升等多方面加强网络生命教育。

基于高维Gumbel Copula参数拟合估计的大型相依失效生命线网络地震动力可靠度计算

城市生命线网络的地震动力可靠度是生命线工程地震风险和抗震韧性评估的重要指标。城市生命线网络地震动力可靠度的计算方法包括以蒙特卡洛方法为代表的模拟方法和以推广的递推分解算法为代表的非模拟方法,因为后者能够给出生命线网络的主要失效模式,因而它比模拟方法更为先进。但是,由于存在高维Gumbel Copula参数无法估计的问题,目前推广的递推分解算法还不能计算大型生命线网络(组成生命线网络系统的结构或设备数目大于60)的地震动力可靠度。为解决这个问题,提出了高维Gumbel Copula参数的拟合估计公式,将其嵌入推广的递推分解算法,形成了大型生命线网络地震动力可靠度的计算方法。某实际220 kV变电站设备网络地震动力可靠度的计算和分析,说明了此方法的使用过程、适用范围和有效性。

基于改进Harris鹰优化的无线传感器网络分簇协议

针对无线传感器网络因能量效率低而导致网络生命周期短的问题,提出一种新的基于改进Harris鹰优化算法的无线传感器网络分簇协议(improved Harris hawk optimization based clustering protocols for wireless sensor networks, IHHOC). IHHOC采用改进的Harris鹰优化算法获得最优簇头集,首先通过Sobol序列初始化种群,并考虑剩余能量、与基站距离以及节点密度这3个参数定义适应度函数,通过探索、过渡和开发逐次迭代最终求得最优解;其次,采用高斯随机游走策略避免IHHOC陷入局部最优.成簇后,在簇头邻近簇中基于剩余能量、与簇头和基站距离找到最优转发节点,进一步降低网络能量消耗.仿真实验结果表明,IHHOC能有效提高网络能量效率,增大网络吞吐量,延长网络生命周期.

基于粒子群算法的无线传感器网络优化研究

无线传感器网络(WSN)在多个领域得到了广泛应用,但其能效、数据传输效率和网络生命周期始终是研究的重点。针对这些挑战,文中提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)的无线传感器网络。通过构建一个包含能效优化、数据传输效率和网络生命周期管理的网络框架,全面提升了网络的性能。能效优化模块通过动态功率管理和负载均衡,显著降低了能耗;数据传输效率模块通过数据压缩和优先级调度,保证了数据的快速可靠传输;网络生命周期管理模块则通过节点睡眠调度和网络拓扑动态调整,延长了网络的运行周期。粒子群算法在这一过程中起到了关键作用,其通过智能搜索策略,优化了各模块的参数设置和操作策略。实验结果表明,该方法在节能、提高数据传输效率和延长网络生命周期方面具备显著成效,有效缓解了无线传感器网络在实际应用中面临的问题。

生命线工程网络系统抗震可靠性分析方法综述

生命线工程系统地震反应分析的一个重要任务是计算系统的抗震可靠度,因此,寻找一种高效合适的系统可靠性分析方法至关重要。对生命线工程网络系统抗震可靠性分析中目前常用的几种算法进行了系统的比较、分析和综述。

生命线网络系统多节点失效的应急抢修队伍派遣模型研究

针对生命线网络系统中多个节点失效的应急抢修问题,给出了抢修队伍派遣优化模型以及模型的求解方法。在本文中,首先考虑应急修复所需时间、各节点失效所造成的损失和应急修复所需成本等因素,构建了以节点失效损失最小和应急修复成本最低为目标的抢修队伍派遣优化模型;然后针对优化模型的特点,给出了模型的求解方法。最后,通过一个算例分析说明了构建的模型的可行性和有效性。

基于可变模糊聚类模型的生命线网络节点重要性评价

为提高生命线网络控制、维护效率,从节点在网络结构中的空间位置及其在网络中所发挥的功能作用两个方面,对生命线网络节点单元的重要度进行了分析。提出了一种基于可变模糊聚类模型的生命线网络节点重要性评价算法,通过指标权重、相对隶属度与聚类中心之间的循环迭代使结果趋于平衡,从而得到节点重要度的聚类结果。与同类算法相比,该算法更加合理、准确,并与生命线网络特点相一致,适用于评价大型生命线网络中节点的重要度。

基于可靠度的生命线工程网络抗震设计

提出了生命线工程网络基于可靠度的抗震设计思想.发展了一种可以自动生成网络拓扑结构、修补无意义解的网络拓扑优化设计方法.利用这一技术,在综合考虑建设经济性、运营经济合理性、抗震可靠性的基础上,计算机可以一次性地完成生命线工程网络的拓扑结构设计全过程.

无线传感器网络最大生命期数据融合算法

为了降低无线传感器网络融合数据率和最大化网络生命期,根据融合数据率权函数,建立以融合数据率与系统吞吐量的关系模型,依靠数据融合率模型和最大生命期数据融合算法,在融合数据率和网络最大生命期之间寻求一种平衡模型,通过采用融合数据率候选采样点样本空间,在算法复杂度较低情况下,解空间收敛到网络全局最优值,最终在达到降低融合数据率的同时,最大化网络生命期。最后通过仿真验证了算法的性能,并表明所提出算法可以有效延长网络生命期。

链路质量感知的无线传感器网络生命最大化算法

针对现有无线传感器网络(WSNs)生命最大化算法能耗较高,迭代次数较多且多基于理想链路等问题,提出了高效的链路质量感知的分布式算法,将链路质量纳入节点负载的计算。对于待转换节点如何选择新父节点,提出了两种方法:不考虑跳数的方法和考虑跳数的方法。另外,提出了一种预测策略,预算待转换节点转换后新父节点的路径负载,若超过转换之前当前父节点的路径负载,则不转换到新父节点。该预测策略保证了节点的每次转换均使网络负载更均衡,从而有利于算法快速收敛。实验结果表明,所提算法在网络生命、能耗及收敛速度方面优于现有算法。

无线传感器网络中的最大生命期基因路由算法

无线传感器网络(wireless sensor networks,简称WSNs)由一组低功率且能量受限的传感器节点构成,设计此类网络的一个基本挑战便是最大化网络生命期的问题.在WSNs中,由于邻近传感器节点所收集的数据之间往往具有时空相关性,多采用数据聚合技术作为去除数据冗余、压缩数据大小的有效手段.合理地应用数据聚合技术,可以有效地减少数据传递量,降低网络能耗,从而延长网络生命期.研究了WSNs中结合数据聚合与节点功率控制的优化数据传递技术,提出了一种新的最大化网络生命期的路由算法.该算法采用遗传算法(genetic algorithm,简称GA)最优化数据聚合点的选择,并采用梯度算法进一步优化结果.该算法均衡节点能耗,并最大化网络生命期.仿真结果表明,该算法极大地提高了网络的生命期.

震害预测中生命线工程网络的图形简化

震害预测中生命线工程系统网络的图形简化最重要的是选择有工程意义的预测对象。由于生命线工程系统网络图的简化规则和形成图方法不同,简化的图形可以归为两类:一类是“物理图”;一类是“线形图”。

生命线网络抗震可靠性分析的一般方法

对生命线地震工程中存在多源点和节点失效的网络可靠性分析 ,应用 Monte Carlo模拟技术 ,提出了一般方法 .通过实例检验 。