国家自然科学基金(60573005)
- 作品数：11 被引量：127H指数：4
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- 一类脉冲型蠕虫传播系统的稳定性分析
- 基于改进的SIR模型的基础上,讨论并研究了脉冲作用下的蠕虫传播模型(the Worms Propagation with Impulsive Control,WPIC model)。证明了无病周期解的存在性和全局渐近稳定...
- 李涛关治洪
- 关键词：脉冲微分方程周期解
- 文献传递
- 小世界延时网络的稳定性与霍普夫分岔被引量：2
- 2006年
- 针对带有延时的一维小世界网络模型,通过分析其线性化系统对应的超越特征方程,来研究其平衡点的局部稳定性,把延时看作分岔参数,发现当延时穿过某一临界值时,系统会产生霍普夫分岔,从平衡点分岔出一类周期轨道,利用标准型理论和中心流形定理,得到判断分岔周期解的方向、稳定性以及其他特性的精确计算公式,最后通过数值仿真进行了验证.
- 关治洪熊定山
- 关键词：小世界网络稳定性
- 陈氏混沌系统的全局同步与自适应同步被引量：1
- 2007年
- 针对陈氏混沌系统提出了两种同步方案:全局同步和不确定参数的自适应同步.基于李亚普诺夫稳定性理论,研究了关于线性反馈耦合全局同步的一般性标准;对于参数未知或不确定的陈氏混沌系统,通过设计适当的控制器和参数自适应律,实现了两种陈氏混沌系统的自适应同步.仿真结果表明:两种同步均能实现陈氏混沌系统指数渐近同步,且同步效果良好,可应用于其他系列混沌系统.
- 吴先用关治洪吴正平
- 关键词：混沌系统自适应同步
- 一种适应于多种链路的拥塞控制策略AVCP
- 2007年
- 传统的TCP拥塞控制算法在高带宽时延积和无线链路上的性能严重下降。虽然许多新的拥塞控制算法被提出,但大多专门针对某一类型链路。提出了一种新的拥塞控制策略AVCP,试图以一种机制适应多种链路。基于可实现性的考虑,对新近提出的针对高带宽时延积网络的算法VCP进行改进,使之也适应无线链路,从而可以同时适应这2种最重要的新型链路。NS2仿真结果显示,新的方法在无线、高带宽时延积链路以及这2种链路混合的情况下具有良好的效果。
- 陈虎关治洪陈建聪
- 关键词：拥塞控制
- 异种时延下Internet拥塞控制的稳定性分析被引量：1
- 2008年
- 通过对Kelly拥塞控制模型的改进,提出了一个基于时滞差分方程的通用模型GKJZ.在GKJZ模型的框架下,对显式拥塞反馈算法VCP进行了建模,并给出了其局部稳定性的充分条件.与大多数已有的结果不同,该稳定性条件与时延无关,从而可以静态地设置算法参数,具有较强的鲁棒性.NS2仿真结果证明了模型的精确性,并显示该稳定性条件在平衡点附近较大的吸引域内被满足.
- 陈虎关治洪
- 关键词：拥塞控制稳定性
- 基于PSO的RBF神经网络学习算法及其应用被引量：57
- 2006年
- 提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的径向基函数(RBF)神经网络学习方法,首先利用减聚类算法确定网络径向基层的单元数,再用PSO对基中心和宽度进行优化,并与最小二乘法相结合训练RBF神经网络。将此算法用于混沌时间序列的预测,实例仿真表明此方法是有效的。
- 张顶学关治洪刘新芝
- 关键词：粒子群径向基函数神经网络减聚类算法混沌时间序列
- 基于捕食搜索策略的遗传算法研究被引量：19
- 2008年
- 针对标准遗传算法易陷入局部最优而出现早熟,提出了一种基于捕食搜索策略的遗传算法。该算法在进化中模拟动物捕食搜索的过程,并根据种群中个体最优适应值来动态改变交叉和变异概率,从而加强算法的全局搜索和局部优化的能力。仿真实验表明该算法是有效的。
- 张顶学关治洪刘新芝
- 关键词：遗传算法
- RBF神经网络算法及其应用被引量：33
- 2007年
- 在径向基神经网络学习算法的基础上,提出了一种新的RBF神经网络学习算法,该算法将变长度染色体遗传算法和最小二乘法相结合,能够同时确定径向基神经网络的结构和参数。用此方法建立热电厂热负荷预测模型,并与BP神经网络和增长型结构学习算法的RBF神经网络方法相比较,结果表明可以取得更好的效果。
- 张顶学刘新芝关治洪
- 关键词：RBF神经网络遗传算法最小二乘法BP神经网络热负荷
- 具有耦合时滞复杂时空切换网络的耗散性同步被引量：1
- 2008年
- 建立了一种新的复杂动态网络模型——时空切换网络,其每个节点的动力在不同的时间区间对应于不同的切换模式,切换律不仅依赖于时间t,而且依赖于节点的标号i(或节点的空间位置).基于Lyapunov稳定性理论,研究了具有耦合时滞复杂时空切换网络的耗散性同步问题.
- 姚静关治洪许维胜
- 关键词：复杂动态网络耗散性
- 邮件蠕虫防御系统设计被引量：1
- 2008年
- 本文针对邮件蠕虫提出了一种全方位的防御系统。该系统具有高度灵活性和可扩展性的特点,能够融合现有的、成熟的检测和防御技术,有效地防御已知和未知的邮件蠕虫。
- 李涛关治洪
- 关键词：邮件蠕虫蜜罐系统蠕虫检测
