带有两个优先权M/M/s排队的通信网交换性能分析

目前 ,基于不同优先权的通信网交换的研究十分活跃 文中分析了通信网中输入为泊松到达 ,带有两个优先权的M/M/s排队交换系统 通过对状态转移方程和部分状态转移方程的分析 ,得出了到达交换器的两种信元 (分组 )的稳态队长 ,并利用指数分布和泊松分布的关系 ,给出了输出线上的平均队长     

一种新的无信号交叉口次要车流平均延误模型

 提出了无信号交叉口在主路具有2股车流且其车头时距均服从M3分布时次要车流的平均延误模型.次要道路车辆以泊松过程到达且在主路车辆具有绝对优先权下通过交叉口.推出了2股主路车流车头时距的联合概率密度函数.次要道路车辆在等待通过时形成M/G/1排队系统.根据排队理论得到该延误模型.所采用的方法可用到主路车流多于2条的无信号交叉口.     

不耐烦等待信元的优先权排队

研究具有两类信元的带优先权的M／M／1排队系统，两类信元到达为相互独立泊松过程，两类信元分别在各自有限的缓冲区中排队，第一类信元较第二类信元具有强占优先权，同时第一类信元是不耐烦的．笔者采用矩阵分析的方法给出了两类信元各自的稳态分布，并作了相应的性能分析。     

ATM网络中ON－OFF源迭加的泊松过程近似

研究了ＡＴＭ网络的特性，并用批到达泊松过程去近似描述该网络的多个输入ＯＮ－ＯＦＦ源的迭加过程，获得了排队系统Ｍｒ／Ｇ／１的解。     

ATM网络中ON—OFF源迭加的泊松过程近似

研究了ＡＴＭ网络的特性，并用批到达泊松过程去近似描述该网络的多个输入ＯＮ－ＯＦＦ源的迭加过程，获得了 排队系统Ｍ／Ｇ／１的解。     

移动环境下的路径分布模型

通过引入路径到达和路径持续两个随机过程,推导出移动环境下的路径分布函数,当最大路径数趋于无穷大时,路径服从包含平均路径到达率和路径平均持续时间两个参数的泊松分布,标准泊松模型与测量结果之间存在较大偏差,根据路径到达率与已接收路径数成反比,而路径持续时间与已接收路径数成正比,作者对泊松模型进行了修正,数值结果表明修正模型与实际测量结果一致性较好。     

基于CSMA/CD协议的以太网络性能仿真技术研究

根据以太网络的随机访问方式和到达帧的突发特性 ,证明了以太网络的帧到达过程服从泊松分布 ,提出了以太网络系统的排队模型 ,并对基于 CSMA/ CD协议的以太网络系统性能进行了仿真 ,研究表明这种仿真技术在评价网络性能时是一种非常有效和简单的方法     

基于排队论的应急物资效能实现模型仿真研究

在应急物资到达救援地后需以最短的时间发挥效能。本文利用具有优先权的排队论M/M/1模型,对应急物资在排队过程中的平均等待时间进行了理论推导计算。应急物资按照泊松分布到达救援地,服务台的服务时间服从负指数分布的情况下得出了应急物资效能实现的平均等待时间的表达式。之后,运用SimEvents软件进行了仿真,为实际应急物流活动提供了有效的依据。     

一种新的ATM网业务模型

提出一和中新的ＡＴＭ网业务模型，它去除了ＭＭＰＰ等信源业务模型中的泊松到达假设，更符合ＡＴＭ中业务的性质，它可以用于描述数据，语音、视频，甚至它们的复哈 业务流。给出了对这种模型进行排队分析的流体流分析法。     

定长休假期的M／G／1单重休假排队系统的分析

在经典M／G／1排队模型的基础上,增加定长的单重休假期,建立本模型。在该排队模型中,顾客到达遵循泊松过程,服务时间服从一般分布,利用嵌入链法求出了排队系统的队长、等待时间等排队指标。     

基于动态调整发送编码门限阈值的传感器网络数据压缩算法

针对无线传感器网络节点感知数据存在空间和时间冗余的问题,提出一种基于动态调整数据发送阈值的传感器网络数据压缩算法——DADST算法.首先,节点采集周围信息后发送给基站,基站接收到数据后对其进行Huffman编码,并依据节点发送的数据即时调节基站向各节点发送数据的门限阈值;其次,各节点依据接收到的编码判断向基站传输压缩码还是原始感知数据.仿真实验结果表明,该算法在保证数据传输精度的同时,能显著提高网络数据传输量和网络工作效率,减缓了节点的能量消耗.     

基于线裁剪的自适应网络带宽分级传输图像的方法

针对图像网络传输中传输图像数据量或时长与目标图像质量之间的矛盾问题,考虑图像在不同网络带宽下传输的时效性,通过基于内容敏感的线裁剪减少图像数据量,提出了一种自适应网络带宽分级传输图像的方法。首先对网络带宽进行分级;并根据网络带宽对所传输的图像定义并实施不同程度的基于内容敏感的线裁剪;这里所采用的线裁剪在水平与垂直方向上交替同时进行。实验结果表明:所提出的基于内容敏感线裁剪的图像自适应网络带宽传输方法不仅很好地保留图像的主要特征,而且适应网络带宽减少了图像网络传输时的数据量;进而减少了图像网络传输时间,提高传输时效性,有利于图像的高效传输。     

基于聚类的触发式网络监控模型研究

根据网络传输数据量大,实时性高的特点,提出一种基于聚类的触发式网络监控模型。该模型将系统划分为网络用户层、实时监控层、数据分析层、触发控制层、前端应用管理层等五个层次,将数据处理分为信息采集、数据初步分析、数据聚类、结论确定和响应阶段,依靠各模块实现各阶段的任务和功能。模型各部件分布式部署,可各自承担数据处理和传输存储任务,提高了整体运行效率。     

基于参数优化残差网络的皮革缺陷分类

针对皮革缺陷分类存在误判、成本较高及目前关于皮革缺陷的研究主要是针对皮革做缺陷检测,未进行缺陷分类的问题,采用一种参数优化的残差网络来实现皮革缺陷的自动分类。首先通过多层卷积、池化操作进行特征提取,并引入残差模块解决深层网络的梯度消失问题;然后依据所提取特征进行缺陷分类;最后根据皮革数据集优化关键网络参数,使用数据增强方法对数据集进行扩充,有效避免了网络模型因样本不足易产生过拟合的问题。实验结果表明该方法可对皮革缺陷进行有效分类,分类精度达到92.34%。     

BP神经网络方法预测改性聚乙烯醇的吸水率

用人工神经网络法来预测高分子化学反应产物的性能,通过研究顺丁烯二酸酐与聚乙烯醇反应制备吸水材料过程中反应物的配比、反应体系的温度、pH值以及反应时间等条件和产物吸水率之间的关系,得出了制备最大吸水率的反应条件。并通过人工神经网络方法建立BP神经网络模型,采用Matlab语言编写神经网络程序,再以实验测得的数据对网络进行训练,然后用训练好的网络对实验条件和吸水率之间的关系进行仿真,并将仿真结果和实验数据加以比较。结果表明,BP神经网络用于化学反应产物性能的预测是可行的.为神经网络在化学反应控制预测领域的应用奠定了基础.     

TD—SCDMA网络测试仪IP数据采集卡的研制

为顺应3G网络IP化的趋势，根据TD-SCDMA网络协议中IP数据包传输相关描述，研制了TD-SCDMA网络测试仪IP数据采集卡，利用网卡加WinPcap驱动的方法实现IP数据包采集，为上层协议分析提供有效消息。在Realtek8139网卡上的测试表明，该设计能可靠地完成IP数据包的采集，完全可以应用于当前TD-SCDMA网络测试。     

基于SDN技术的大理学院校园网络设计研究

SDN的原理是将网络的控制平台和数据平台分离,由可编程控制器负责网络的数据转发策略。SDN的核心技术是OpenFlow。在SDN原理基础上,根据校园网的应用特点,设计了基于SDN技术的大理学院校园网的网络架构、拓扑、网络管理控制平台和虚拟化控制平台,分析了基于SDN的大理学院校园网的性能。     

基于时空相关性的传感器网络数据压缩算法

针对当前传感器网络数据压缩算法存在压缩比率低、 数据变形严重等缺陷, 为提高传感器网络数据传输的实时性, 提出一种基于时空相关性的传感器网络数据压缩算法. 首先采集传感器网络原始数据, 采用空间变换技术从空间上分析传感器网络数据之间的相关性, 进行去噪处理, 减少噪声所占的空间资源; 然后根据传感器网络数据的时间相关性, 引入压缩感知算法对空间系数进行压缩处理, 减少传感器网络数据冗余; 最后通过仿真实验分析传感器网络数据压缩算法的性能. 仿真实验结果表明, 相对于其他传感器网络数据压缩算法, 该算法可在不损失传感器网络数据信息的条件下, 提高传感器网络数据压缩比率, 同时获得更快的传感器网络数据压缩速度, 减少传感器网络通信压力.     

局域网中文件加密系统设计与分析

局域网为企业提供着大量的信息,公文、通知、信件等迅速在网内传输。根据信息的种类,就网络环境下的信息安全保证技术进行分析,保证这些信息的安全性是企业需要认真解决的问题。     

基于RBF神经网络多用户检测方法的设计

基于免疫算法和免疫进化网络,提出了一种训练RBF网络的混合算法.该算法采用了一种可以实现数据聚类的免疫进化网络,根据输入数据集合自适应地确定RBF网络隐层中心的数量和初始位置;采用免疫算法训练RBF网络,使优化过程趋于全局最优.通过计算机仿真证明,将该方法应用于多用户检测中获得了比传统检测器和其他方法训练的RBF网络多用户检测器更好的误码率检测性能.