变长分组Banyan网中排队的神经网络调度

提出了适用于变长分组情形下进行调度的系统结构;给出了分组调度的具体原则;基于所给出的调度原则,研究了利用Hopfield神经网络实现优化调度的方法和在硬件电路上的可实现性,仿真实验表明了所给调度方法的有效性。     

面向队列调度算法的通用验证评估方法

研究了一种面向基于服务质量(Qo S)的多优先级消息队列调度算法的通用验证评估方法。从消息生成、时效性判断、发送策略评估和发送结果统计等方面建立了模型;并对某2.4 Kbps信道进行了系统仿真,统计得出了在该调度算法下的最优发送方案及消息丢包率。仿真结果表明文中设计的通用验证评估方法能够模拟调度算法所设计的消息发送规则和优先级翻转策略,并进一步以丢包率等Qo S参数为评价依据,证明对该队列调度算法验证评估的有效性。     

用Hopfield神经网络解决作业车间调度问题

对作业车间调度问题的换位矩阵表示方法进行了改进,给出新的作业车间调度问题的 Hopfield 神经网络计算能量函数表达式,然后提出改进的 Hopfield 神经网络作业车间调度方法。为了避免 Hopfield 神经网络容易收敛到局部极小的缺点,将模拟退火算法应用于 Hopfield 神经网络求解,提出随机神经网络作业车间调度方法。与已有算法相比,改进算法能够保证神经网络稳态输出为可行的作业车间调度方案。     

IP报文分类识别中的神经网络集成技术研究

Intemet网络应用的发展要求路由器支持服务质量（QoS）控制,一个公共的要求是路由器能够基于报文头的某些字段对报文进行分类。本文针对IP报文分类提出了一种结合IP报文头特征和多级神经网络集成技术的IP报文分类识别方法。并在此基础上给出了相应的算法。     

基于小波包变换的模糊神经网络小电流接地系统故障选线

根据小波包变换和模糊神经网络的特点，提出了基于小波包变换模糊神经网络的一种小电流接地系统单相接地故障选线方法，即利用经过接地后零序电流训练的小波模糊神经网络来判别接地线路。该方法适用于任何小电流接地系统，并且不受负荷谐波、暂态过程、故障点过渡电阻等因素的影响，从理论上解决了传统方法选线准确率低的问题。EMTP仿真计算结果表明，该方法是准确和可靠的，具有实用潜力。     

基于迟滞噪声混沌神经网络的TDMA广播调度

分组无线网络的时分多址(Time Division Multiple Access,TDMA)广播调度问题是一个经典的NP-hard组合优化问题,可用神经网络求解.混沌动力学、随机游动和迟滞动力学均能够有效地提高神经网络的优化性能.为了提高迟滞动力学在噪声混沌神经网络中的优化能力,又不增加噪声混沌神经网络的参数,将噪声混沌神经网络的噪声幅值作为Sigmoid函数的中心参数,并通过神经元的输入变化来控制噪声幅值形成迟滞环,提出了一种新型的迟滞噪声混沌神经网络.对神经元状态演化行为的研究表明,该网络能够同时演化出混沌倒分岔、随机游动和迟滞等动力学行为.对分组无线网络的TDMA广播调度问题的仿真表明,提出的迟滞噪声混沌神经网络具有更好的优化性能.     

Wavelet packet based feature extraction and recognition of license plate characters

~~Wavelet packet based feature extraction and recognition of license plate characters1. Poon, J. C. H, Ghadia, M., Mao, G. M. T. et al., A robust vision system for vehicle license plate recognition using gray-scale morphology, in Proc. of the IEEE Interna…     

基于CICQ结构的变长分组交换调度算法研究

在Crossbar交换单元的交叉节点加少量缓存的C ICQ(Comb ined Input-Crosspoint-Queued)交换结构是一种调度简单并能够支持变长分组的交换结构。但是,简单的权重轮询调度算法会造成输入队列服务不公平性。为此,提出了一种改进的权重调度算法———最小配额优先算法(MQF:M in imum Quotient F irst)。通过选择恰当的分组队列调度配额,充分发挥了C ICQ结构先天性支持变长分组交换的优势。通过仿真证明,该算法在均匀和非均匀业务到达下,可以获得近100%的吞吐率和较低的平均分组时延。     

基于小波包BP网络的超声检测缺陷类型识别

针对A型反射超声波检测仪难以准确识别缺陷类型的问题,探讨了基于小波包和BP神经网络相结合的超声检测缺陷类型识别方法。对检测的多组超声缺陷信号分别进行3层小波包分解,提取小波包频谱能量特征,归一化后构造了各缺陷信号的特征向量,并分别组成训练样本集和测试样本集,用于3层BP神经网络的训练和网络识别效果检验。实验结果表明该方法能准确快速地识别出超声检测缺陷类型。     

MPTCP动态预留数据调度策略研究

多路径传输协议（multipath transmission control protocol, MPTCP）是一种基于TCP协议的传输协议,具有高吞吐量、高带宽利用率、高传输速率等优点,且MPTCP向后兼容TCP,支持现有中间件。针对导致MPTCP的传输性能下降的MPTCP中出现乱序、缓存阻塞等问题,综合考虑每条子路径的往返时延RTT（round trip time）和接收端成功接收到的数据包个数,设计了一种动态预留数据调度算法（dynamic resource reservation data scheduling,DR-RS）,当每次需要传输数据包时,子路径的发送缓存按照合理的策略为所需传输的数据包预留空间,尽量使数据包能够按序到达接收端,避免接收端缓存阻塞。利用NS-3仿真工具,对比分析了DR-RS性能,结果表明,DR-RS更合理,能使MPTCP的传输更稳定并提高了传输吞吐量,达到了负载均衡。     

基于小波和神经网络的焊接缺陷识别方法

超声检测是钢结构焊缝质量检验的常用方法,本文针对超声检验中缺陷类型识别困难的问题,提出一种定性方法.首先利用小波包变换提取超声回波信号的能量作为特征向量,然后将得到的特征向量输入到BP神经网络中,应用于裂纹、气孔、未焊透三类缺陷,识别率达到了86.7％.结果表明：基于小波包变换和BP神经网络的钢结构焊缝缺陷定性方法是十分有效的.     

基于小波包分析与RBF神经网络的模拟电路故障诊断

针对常用的BP神经网络须已知结构,且学习算法训练速度慢的缺点,提出一种基于小波包分析与径向基神经网络(RBFNN)的模拟电路故障诊断方法。该方法首先利用小波包分解,归一化作为预处理提取模拟电路的故障特征向量,再将故障特征向量输入到RBF神经网络进行故障诊断。仿真结果表明本方法能够对模拟电路的故障进行有效诊断和定位。     

宽带无线因特网络中的加权轮循调度算法

无线分组调度是保证无线多媒体业务服务质量的一个重要方面，针对码分多址（CDMA）传输模式，对可变速率实时业务（VBR）的调度策略进行改进，提出了一种基于传输速率的无线调度算法，仿真结果表明，该调度算法在满足各业务服务质量的同时，保证了各服务之间的公平性，并对无线链路差错进行补偿。     

用于无线传感器网络的比例公平队列调度算法

提出了一种适用于无线传感器网络的比例公平队列调度算法,该算法以不同业务类别的平均分组到达率为依据,通过为不同业务类别分配服务配额,在加权轮询调度(WRR)算法的基础上可实现比例公平的平均公组传输时和平均分组丢弃率.由于所提算法仅以不同业务类别的平均分组到达率为依据,无需执行加时间戳、根据时间戳排队等复杂操作,所以更适用于资源受限的无线传感器网络率搭建的实际环境测试发现,当以平均分均传输时延为评价参数时,所提算法可实现比例公平分组传输时延,当所有队列都发生丢弃且以平均分组丢弃率为评价参数时,可实现比例公平的平均分组丢弃率.     

小小区基站网络中能量有效的分布式动态开关策略

最近,由于小小区基站技术可以有效地提高系统的传输速率,其被学术界与产业界广泛关注.提出了一种在小小区基站网络中新颖的能量有效的分布式动态开关策略.本策略通过控制小小区基站的开关与服务的用户,在考虑能量有效性的同时,优化用户的数据包速率.通过系统级仿真,本算法相比两种基本算法:随机开关策略和用户与数据包接入策略,在数据包速率和单位能量消耗下的数据包速率上,具有可观的性能优势.     

基于规则的船舶分段动态空间调度方法

针对船舶分段建造调度问题的特点,提出基于规则的动态空间调度方法.该方法将作业计划安排与动态调整相结合而实现动态调度.利用相似性规则制定分段作业计划,对各种动态事件建立响应规则而实现动态调整.通过对分段加工过程中动态事件分析归类,针对不同动态事件的直接影响、调整措施和响应规则,以急件插入、任务取消和设备故障为例,给出调整实施过程.最后,利用仿真数据验证了该计划安排及其调整方法的可行性和实用性.     

基于POMDP的可伸缩视频流优化决策调度

针对可伸缩视频流在无线通信中的数据包调度问题,提出了一种基于部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）的决策调度策略,在用户状态不确定或部分可观测条件下,采用POMDP建立了完整的最优化调度模型,以实现视频接收质量的最佳化.仿真实验结果表明,与传统的调度算法相比,该方法有效提高了视频流的平均峰值信噪比(PSNR).随着调度规模的扩大,其性能能够逐渐逼近用户状态完全确定的理想马尔可夫决策过程（MDP）模型.     

基于神经网络的场景调度策略

虚拟场景的实时显示是虚拟现实技术的重要研究课题,优化场景的调度策略是解决实时显示的主要方法之一.根据虚拟装配的特点,建立视点状态变化的马尔可夫模型,并且使用径向基函数神经网络挖掘装配过程中视点变化的规律,提出基于神经网络的场景调度策略,利用该策略预测并提前调入装配过程中将要出现的场景.该策略可以使调度更加智能化,提高场景调度的效率,达到实时显示场景的目的.同时该调度策略也可以应用于虚拟现实的其他领域中,如虚拟场景漫游等.     

一种用于两跳中继网络的节能调度方案

针对两跳OFDMA中继蜂窝网络,提出一种节能比例公平调度方案.根据不同业务类型的时延需求和单位比特能耗等QoS参数来设计业务调度优先级因子,并给出一种高效的资源分配方案.数值仿真结果表明,本文给出的调度方案在保证不同类型业务QoS需求的同时,能有效降低系统能耗,提高系统吞吐量.     

基于多Agent和合同网的敏捷制造单元调度

分析了敏捷制造单元调度问题的特点,以构造的基于多Agnet技术的控制系统为基础,提出了采用分布式人工智能和协同式求解策略来解决敏捷制造单元调度问题,采用合同网技术与启发式规则相结合的方法,把传统的集中和自上而下的求解过程转化为分布的和自下而上的求解过程,保证能够有效地解决敏捷制造单元的调度问题。