NoC映射问题中的列举路径分配算法

映射和路径分配是片上网络在编译过程中两个相辅相成的重要步骤,对系统的通信功耗影响很大。该文针对片上网络映射过程中现有路径分配法寻径不充分的问题,提出了一种基于列举的路径分配算法。该算法通过列举各通信流的所有合法路径,对路径的各种组合方式进行充分搜索。同时将路径分配算法应用到禁忌搜索映射算法中,并对映射算法做了改进,以适应路径分配算法。仿真结果表明,基于列举的路径分配算法提高了满足约束的路径被搜索到的概率,优化了映射算法的结果。     

支持多优先级的无线自组织网接纳控制方案

提出了一种适用于无线自组织网的多优先级接纳控制(admission control)方案。基于单跳自组织网络的带宽分配,推导了带宽预测函数和保证已接入流服务质量(QoS)的带宽上限值,为不同接入等级的业务提供接纳控制。该方案能保证网络中实时业务流的QoS,防止由于流数的增加导致QoS降级,同时也保证尽力而为业务能分享信道的剩余带宽。仿真结果验证了接纳控制方案的有效性。     

负载均衡的多接入选择算法

针对异构无线分组网络进行多接入选择方法设计时,仅考虑已接入用户数及系统容量将存在缺陷的问题,提出了一种新的异构无线分组网络中的接入选择算法,在多接入选择时考虑了分组业务QoS和链路自适应机制(链路层重传及自适应调制)因素,来正确估计分组业务在接入后平均消耗的资源量以及分组网络当前的负载情况。最后对算法性能进行了仿真评估,并与传统多接入选择方法进行了比较,结果表明提出的算法优于传统多接入选择算法,能在保证分组业务QoS的基础上,同时达到不同网络间负载均衡的目的。     

无源光网络的动态带宽分配调度算法

提出了一种建立在询问-应答基础上的新以太网无源光网络动态带宽分配算法。理论分析和仿真结果表明,该算法具有时延低、带宽利用率高等优点。     

基于Overlay-Underlay的功率控制路由算法

对现有混合式认知无线电网络频谱共享模型进行改进,解决了现有路由算法在干扰与时延处理方面的缺陷,提出了一种基于Overlay-Underlay频谱共享的路由算法。该算法以着色图为路由分析模型,以最短路径和链路状态作为路由指标,以最小累积干扰为信道分配指标,优先接入空闲授权信道,否则利用功率冗余接入,发展了一种具有功率控制的端到端路径选择和信道分配方法。仿真研究结果表明了该算法的有效性,与现有路由算法相比,提高了网络吞吐量,降低了丢包率和端到端时延。     

支持QoS的EPON上行动态带宽分配算法设计

针对目前用户的多业务情况,提出了一种支持QoS的EPON上行动态带宽分配算法。给出了两种控制帧结构,设计了两种新型的支持多业务QoS的EPON上行信道动态带宽分配算法:基于光网络单元ONU端的单级授权混合发送算法和基于光线路终端OLT的多级授权分离发送算法。通过仿真测试,发现两种算法均有良好的时延特性和较稳定的队列尺度,能较好地支持多业务优先级的EPON系统。     

网络免费教育资源搜索策略研究

简述了网络免费教育资源的内涵和存在类型,系统地归纳了网络免费教育资源的搜索途径和方法,总结了常用的检索技巧,并提供了部分常用典型网站。     

基于网络搜索指数和EMD-ARIMA-BP组合模型的游客量预测——以张家界为例

科学的客流量预测有利于完善旅游安全预警体系和优化旅游资源配置体系。为进一步提高游客量预测的准确度,提出一种基于网络搜索指数的EMD-ARIMA-BP组合模型,以探究互联网时代旅游消费者出行行为规律。该模型首先对网络搜索行为数据进行指数合成,其次利用EMD算法对游客量和网络搜索数据进行去噪处理,最后将ARIMA模型和BP神经网络进行组合,对游客量进行预测。实证分析以张家界为例。研究发现：（1）运用网络搜索数据预测旅游消费者出行行为切实可行,接近于实时的网络数据可以大幅提升预测的时效性;（2）经过EMD去噪算法对游客量与网络搜索行为数据进行去噪处理后,游客量的预测精度有较大程度提高;（3）基于网络搜索指数和EMD-ARIMA-BP组合模型的预测误差显著低于ARIMA模型和BP神经网络等基准模型。     

EPON上行接入算法研究

介绍了以太无源光网络中一种新的光线路终端和光网络单元的上行接入算法,给出了一种新的下行授权帧结构,在授权帧中,通过固定的标示各光网络单元地址,将各光网络单元授权集中于一个下行授权帧中,各光网络单元也参与上行接入计算,提高了上下行带宽利用率,通过仿真比较,该算法同时具有良好的时延特性。     

一种适用于NGSO MSS网络的混合信道分配方案

针对ＮＧＳＯＭＳＳ网络的动态特性,提出了一种适用于该网络的混合信道分配方案。在该方案中,固定信道采用非均匀压缩图案分配算法分配给各小区作为标称信道专用,并定期根据变化了的业务条件进行重新分配,动态信道的指派采用最先可行ＦＡ（ＦｉｒｓｔＡｖａｉｌａｂｌｅ）算法。仿真结果表明,在较宽的负载范围内,运用该方案比固定信道分配方案均有更好的性能,并能有效地降低切换呼叫和信道更新期间的呼损率,从而显著提高网络的业务承载量。     

求解协同干扰问题的高效免疫遗传算法

为协同干扰武器目标分配问题建立的数学模型,当问题规模增大时,现有的智能求解算法表现出两点不足,一是所求解质量下降;二是求解速度不可接受。针对该两点不足提出了具有贪婪修复过程的免疫遗传算法,算法设计了通用十进制扩展编码方案、基于免疫的轮盘赌选择算子和贪婪修复算子。仿真实验表明,该算法与现有算法相比具有明显的效率优势,在解决大规模协同干扰武器目标分配问题时不仅解算时间可接受而且所求解质量比同类算法高。     

基于ACB的接入控制因子优化计算方法

针对随机接入信道的拥塞问题,提出了一种基于Access Class Barring(ACB)的接入控制因子优化计算方法。通过分析混合网络中各终端成功接入基站的概率,获取达到最大成功接入率的控制因子。按照随机接入过程进行仿真,统计成功接入的终端数量,与计算值进行比较。仿真结果表明:对于不同的系统拥塞程度,利用该优化计算方法能获取合适的接入控制因子,使两种类型终端的成功接入数量都达到最大值;根据各时隙中的拥塞终端数量动态地更新ACB因子即可达到解决拥塞问题的目的。     

一种结合策略价值网络的五子棋自博弈方法研究

针对传统蒙特卡洛树搜索算法存在“难以在节点的探索和利用之间做出平衡;难以聚焦重要搜索分支”等问题,提出使用策略价值网络完成棋局评估与落子着法生成,将策略价值网络与蒙特卡洛树搜索相结合。策略价值网络指导搜索树的展开,搜索结果用以持续更新网络参数,形成一种自博弈方法,在多轮自博弈中实现算法的迭代优化。实验表明：相较于各种经典搜索算法,所提算法在平均落子时间上降低了约95%,平均对局胜率达到80%以上。     

Ad hoc网络中一种新的退避算法

为了提高Ad hoc网络中高等级节点的接入能力,提出了一种新的二进制负指数退避算法,该算法中高等级节点在分组发送成功时将竞争窗口设为普通节点的最小竞争窗口,在发生碰撞时竞争窗口随着退避次数的增加而呈负指数规律减小。仿真结果表明,该算法能够显著提高高等级节点的接入能力,提高了其业务吞吐量,并降低了端到端传输时延。     

基于最近邻域搜索的天线调谐器调谐算法

介绍了天线调谐器阻抗匹配网络的结构和调谐的本质,提出采用基于启发式算法的邻域搜索算法来解决这一个NP-hard问题;给出了基于固定步长的最近邻域搜索算法的迭代步骤,通过对邻域结构和搜索方式的改进,降低了搜索空间、加快了调谐速度;最后采用基于最近邻域搜索的4种算法对10 m短波鞭状天线进行匹配仿真,验证了改进算法的有效性.     

“人肉搜索”的法理思考

"人肉搜索"作为一种网络新兴事物与现象,根据其对象和涉及事件类型的不同,可分为公众人物涉公事件型、非公众人物涉公事件型、公众人物涉私事件型和非公众人物涉私事件型四种类型.从法律角度而言,四类"人肉搜索"对个人隐私的侵入程度,呈依次递增趋势.同时,"人肉搜索"事件中涉及的网络信息发布者、网络信息传播者、网站三方,各主体责任也有所不同.     

WCDMA系统中业务负荷的动态分配算法

基于基站的总接收功率反映了该小区和周围小区上行链路的业务负载情况的原理,提出了宽带码分多址系统中的一种业务负荷动态分配算法。中心小区基站根据上行链路的总接收功率周期性地调整导频信号的发射功率,使得移动台在中心小区和周围小区平滑切换,从而实现业务负荷的动态分配。仿真结果证明,该算法获得了较好的效果,有效地改善了上、下行链路的呼叫阻塞率和中断掉话率。     

基于预测控制的ATM网络拥塞控制研究

用广义预测自适应控制方法研究ATM网络中的ABR业务拥塞问题,提出了一种拥塞控制算法,该法可很好地适应实际网络中用户数和连接延迟的动态变化,仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于规则的前馈神经网络的混沌梯度下降耦合学习算法

提出用规则判断由于BP神经网络学习过程中因梯度搜索产生的局部极小 ,并利用具有全局寻优的特点的混沌优化算法 ,使学习过程能有效地逃离局部极小。即 ,梯度下降进研“粗搜索”、混沌优化法进行“细搜索”及建立规则将两者结合起来 ,就构成了本文的基于混沌梯度下降的前馈神经网络学习算法。这种算法有效地利用了梯度下降算法的快速性和混沌寻优的全局性。将该算法应用于铜锍吹炼过程智能决策支持系统模型库中的模型学习 ,产生了良好的应用效果。     

论人肉搜索的基本特性

随着网络技术的进步和网络社会的发展,人肉搜索愈演愈烈,已经由网络深入到了社会生活的多方面.该网络活动之所以参与度日益走高,社会影响日益强化,除了相对于传统网络搜索引擎的优势之外,还与其自身特性密不可分.本文主要对人肉搜索的特性进行分析,以期进一步了解人肉搜索的发展规律,兴利除弊,引导其朝着积极健康的方向发展.