Echo-state-network classification based multi-services awareness in high-speed optical passive networks

With the challenge of great growing of services diversity,service-oriented supporting ability is required by current high-speed passive optical network (PON).Aimed at enhancing the quality of service (QoS) brought by diversified-services,this study proposes an echo state network (ESN) based multi-service awareness mechanism in 10-Gigabite ethernet passive optical network (10G-EPON).In the proposed approach,distributed architecture is adopted to realize this ESN based multi-service awareness.According to the network architecture of 10G-EPON,where a main ESN is running in OLT and a number of ESN agents works in ONUs.The main-ESN plays the main function of service-awareness from the total view of various kinds of services in 10G-EPON system,by full ESN training.Then,the reservoir information of well-trained ESN in OLT will be broadcasted to all ONUs and those ESN agents working in ONUs are allowed to conduct independent service-awareness function.Thus,resources allocation and transport policy are both determined only in ONUs.Simulation results show that the proposed mechanism is able to better support the ability of multiple services.     

浅论网络社区电子商务的发展

阐述了网络社区的特性和网络社区电子商务的含义,分析了网络社区电子商务发展的核心竞争力和发展现状,并对其未来发展中可能存在的问题进行了探讨。     

生态产业共生网络运营成本及其优化模型开发研究

从构成生态产业共生网络的微观要素———企业环境责任入手,开发了基于企业环境责任市场化机制的生态产业共生网络运营成本模型,并对模型假设做了改进研究.模型研究结果表明,环境责任代理企业的环境责任履行成本是影响生态产业共生网络运营总成本大小的关键要素,而环境责任委托企业和中间物流企业的各种参数对生态产业共生网络运行总费用的影响相对较小.基于这种认识,最后又探讨了影响代理企业运营成本的主要因子,并对费用优化模型做了应用研究.     

多传感器数据融合与航迹预测的模型设计

文中建立了功能完整的多传感器数据融合模型,使用最邻近数据关联(NNDA)算法提取目标航迹,采用三次样条插值实现时间配准,并将传感器性能作为权重应用到航迹对的融合中,使用加权平均的方法融合航迹对.引用回声状态网络(ESN)技术实现航迹的预测.基于雷达数据在不同运动场景中测试模型性能,对于匀速直线运动和机动转弯的目标,模型具有较高的跟踪和预测精度.     

面向匹配决策问题的漏整合神经元稀疏ESN网络

为了对匹配决策问题进行建模与预测,提出了一种具有更多神经生理学特征的稀疏回声状态网络(ESN),并基于在线监督学习方法对网络进行训练.为了评估网络的匹配决策性能,设计了三组测试数据集对网络性能进行测试,并提出了一种基于网络期望输出与实际输出序列最大相关系数的评价方法.仿真结果表明,新模型只需要较少的训练时间即可获得较好的决策性能,且对发放时间间隔、平移和网络噪声具有较好的鲁棒性.     

基于工艺的自适应数据质量多模型择优预测

针对钢铁企业实际生产过程中,采用单一预测模型进行预测难以把握大规模启停设备用电规律,预测精度较低等问题,根据生产-检修阶段的实际工艺情况,将生产,检修问题采用随机近似贪婪搜索RAGS对复杂特征进行特征选择,建立了一个自适应数据质量的多模型择优预测框架进行建模;将其应用于宝钢电网。仿真结果表明,提出多模型择优预测框架可以准确预测钢铁企业电力日负荷,为实现电力系统能源调度提供决策依据。     

基于主元分析的转炉终点ESN静态预测模型

以主元分析方法和新型ESN(回声状态网络)算法为核心,研究了转炉终点静态预测模型。通过对某钢厂转炉生产数据的主元分析,建立了ESN模型,同时将ESN模型与传统的BP和RBF神经网络模型进行了对比研究。结果表明,使用ESN建立的模型比传统的BP网络模型和RBF网络模型,在钢水温度预测方面精度分别提高了0.85%和0.45%,在钢水碳质量分数预测方面精度分别提高了0.45%和0.19%,能够有效的对转炉终点碳含量和温度进行预测,从而为转炉炼钢过程提供更准确的操作指导。     

基于改进黑洞算法优化ESN的网络流量短期预测

网络流量数据序列具有混沌特性.相空间重构后,采用一种改进黑洞算法优化回声状态网络的非线性模型对网络流量进行预测.改进黑洞算法是在现有工作的基础上提出一种新的新解生成机制,可以提高算法的收敛速度和精度;相比于遗传算法、和声搜索算法等其他优化算法,所提出的改进黑洞算法不依赖自身相关参数的准确设定;将其应用于回声状态网络4个重要参数的优化选取,使得预测模型具有较好的预测稳定性.通过Mackey-Glass混沌时间序列和网络流量公共数据集的仿真实验,结果表明所提出的方法具有较好的预测性能.     

Robust digital receiver for EPC sensor network

A robust digital receiver based on a matched filter (MF) is proposed for the radio frequency identification (RFID) reader system to enhance the reliability of signal processing in the electronic product code (EPC) sensor network (ESN). The performance of the proposed receiver is investigated by examining the anti-collision algorithm in the EPC global Class1 Generation2 protocol. The validity and usefulness are demonstrated by both computer simulations and experiments. Based on the verification  results, comparing with the conventional zero crossing detector (ZCD) based receiver, the proposed receiver is very robust against strong amplitude distortions and considerable frequency deviations happening on the backscattered signal from a passive tag.     

手机ESN分析在移动通信客户流失管理中的应用

该文以手机ESN为切入点,结合笔者的工作实践,以ESN分析为基础,对移动客户的流失管理做出探讨。