一种改进的AODV路由算法

为了进一步解决Ad Hoc网络拥塞,减小网络传输能量消耗,在AODV路由协议的基础上,利用随机早期检测,对该协议进行一系列的改进。根据当前节点中缓存的队列长度来确定不同方式回应RREQ以及综合考虑节点剩余能量和跳数,改进Hello包来节省路由能耗。仿真结果显示,改进后平均时延和丢包率降低,节能效果提高,延长了网络生存时间,提高了网络性能。     

基于启发式规则与和声搜索的配电网重构算法

提出一种基于启发式规则与和声搜索算法的配电网经济性重构方法.首先,根据配电网重构网络拓扑要求及和声搜索算法的特点,采用基于重构环解的和声向量编码方式,通过构建重构环特殊支路组、设定支路断开原则避免不可行解的产生;然后,以网损最小为目标分析初始网络,利用启发式规则将各重构环搜索范围压缩到最有可能的有效解范围之中;最后,利用和声搜索算法在有效解范围中全局寻优.该方法显著减少了候选解数目,能够快速搜索到全局最优解,且搜索性能不随网络规模的扩大而变差.IEEE典型算例的仿真结果验证了本文方法的正确性和有效性.     

多曲线型数字温控系统的设计

本文介绍的系统是以89C52单片机为核心的一个闭环控制系统。采用AD590温度传感器,经温度处理电路,AD转换,把采集的温度数字量送89C52经模糊和PID两种算法处理,输出PWM脉冲控制开关电路,调节220AC,实现了加热丝自动升温和恒温及降温控制。     

基于双向循环U-Net模型的脑卒中病灶分割方法

脑卒中具有极高致残率和致死率,研究脑卒中病变的自动识别和分割方法具有重要的临床意义。提出一种基于双向循环U-Net(BIRU-Net)模型的病灶分割方法。首先,引入循环神经网络结构,将改进的注意力卷积门递归单元(ACGRU)替代U-Net中的部分卷积层,使分割模型既适用于小规模标注的医学影像数据集,又具有长时记忆特性;其次,采用双路融合训练机制,将单一视面的正向、反向的切片数据同时输入BIRU-Net,并在模型前向传播过程实现双向特征融合,有效利用了切片序列的双向依赖特性。最后,将各单一视面的分割结果进行再融合,有效利用了数据的空间上下文信息。对于ATLAS数据集的实验结果表明,所提方法的DSC值达到了62.58%,与现阶段的其他方法相比,本文的方法能较为准确地分割出病灶区域。     

活性炭纤维作电极的高级电化学氧化技术对直接深蓝L-3RB的矿化

以活性炭纤维作为新型电极,采用高级电化学氧化工艺(AEOPs)对直接深蓝L-3RB(DDBL-3RB)进行了矿化研究.AEOPs过程包含了两种不同的电化学过程--电Fenton和光电Fenton过程.60 mg/L的含50 mmol/L Na2SO4的DDBL-3RB溶液被用于矿化研究,结果表明光电Fenton过程具有最高的初始总有机碳去除率以及脱色率,这两种高级电化学氧化过程的机理都可以归结为Fe2 和电生H2O2反应所产生的羟基自由基对DDBL-3RB的矿化降解.     

基于用户轮廓的可扩展Web流量模拟方法

针对M IT L inco ln L ab数据集评测方法中背景超文本传输协议(hypertex t transfer protoco l,HTTP)流量在用户建模和流量模拟时会造成偏差,提出了一种基于用户轮廓的W eb流量模拟方法。该方法在应用层进行数据采集并对用户行为特征进行建模生成用户轮廓知识库,模拟时可根据不同网络环境特征扩展生成虚拟用户轮廓。实验分析表明,该方法能同时兼顾流量模拟的扩展性和真实性,生成的数据集流量特征与实际网络相吻合,用于入侵检测系统评测时能有效降低误报率指标。     

渤海辽中中洼东三段湖底扇沉积模式及储层展布特征

为研究渤海海域辽中中洼东三段湖底扇沉积模式,通过岩心观察、薄片鉴定、测井分析、沉积模式演化等方法,结合经典湖底扇沉积模式、重力流沉积理论和地震资料,定量刻画湖底扇砂体展布范围。研究表明,旅大A构造东三段为富砂型湖底扇沉积,可细分为辫状河三角洲前缘砂体远端带、滑动滑塌陡坡带、朵叶缓坡带等沉积单元。根据流变学特征,结合岩性组合、物源搬运距离,可将朵叶缓坡带细分为朵叶碎屑流沉积、朵叶前端浊流沉积。通过建立等时地层切片,优选最小振幅属性,将井震结合,定量刻画出湖底扇砂体的平面展布范围。     

基于虚拟延迟矢量的核心无状态分组调度框架DVRS

现有提供确定性性能保证的核心无状态分组调度策略中,可扩展性的获得通常以中间节点的速率损失为代价,从而导致数据传输突发性的增强,降低了网络资源的利用率。为了减少速率损失,提出一个核心无状态调度框架DVRS(de lay vector reference system),通过运用虚拟延迟矢量技术,在保证端到端延迟上限与V irtua lC lock算法相同的同时,将核心无状态算法的基本速率保证能力从现在的首尾点精确保证提高到逐点精确保证;并利用局部平均法满足用户对处理开销与带宽保证精度的不同需求;另外,由于核心节点操作的相似性,DVRS类算法具有较好的配置渐进性。     

基于改进蜜獾算法的无人机三维路径规划

为更有效解决无人机三维路径规划的优化问题,提出一种改进的蜜獾算法,在挖掘阶段和采蜜阶段之后加入透镜成像反向学习策略,增强了算法的探索能力,使得算法能够更快地收敛。通过指数函数生成不同数量的障碍物并模拟不同的飞行场景,增强了地形仿真的多样性;同时通过行程代价、环境的地形代价和边界代价作为目的函数,提高了无人机航行的稳定性。最后通过实验仿真很好地验证了改进的蜜獾算法在该问题中的有效性和实用性。     

基于模型预测的无人机组合陀螺在线标定

为解决无人机长时间航行时,由于环境等因素的变化,导致陀螺漂移、标度因数误差和陀螺安装轴不正交误差的问题,借助天文导航系统(CNS:Celestial Navigation System)提供的高精度姿态信息,基于四元数误差建立陀螺在线标定误差模型,提出一种基于模型预测的捷联惯性导航系统(SINS:Strap Down Inertial Navigation System)/CNS组合陀螺在线标定混合滤波方法.仿真结果表明,该方法能够很好地适用于在线标定,不仅满足标定精度要求,而且降低了滤波的计算量,提高了滤波的数值稳定性.