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在支持电压岛的片上网络体系结构中,考虑供应电压对数据重传的影响,提出了一种新的能耗模型,并提出了基于电压岛划分、IP核映射和路由算法设计的架构方法.该方法针对电压岛划分、IP核映射和路由算法设计等问题,不仅考虑了IP核的计算能耗,还考虑了IP核之间数据在重传下的数据通信能耗问题.实验结果表明,在考虑数据重传的情况下,该设计方法能有效地降低系统能耗. 相似文献
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颛孙丰勤 《无锡职业技术学院学报》2012,11(4):1-3
文章分析了专业群实训基地建设的意义、目标,围绕专业集群和资源集成着重从七个方面论述了专业群综合型实训基地建设的主要内容,并对专业群综合型实训基地建设的自我考评提出四点意见。 相似文献
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颛孙美荣 《曲阜师范大学学报》1995,21(2):92-94
论述了物理方法论与物理教学的关系,阐发了物理图象在物理数学中的作用和地位。 相似文献
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【目的】对φ-混 合 随 机 变 量 序 列 的 完 全 收 敛 性 和 完 全 矩 收 敛 性 进 行 讨 论。【方 法】利 用 φ-混 合 随 机 变 量 序 列 的Rosenthal型极大值不等式。【结果】建立了φ-混合随机变量序列加权和的完全收敛性,并且在同样的条件下得到了φ-混合序列的完全矩收敛性。【结论】所得结果推广并改进了已有文献中关于 NA 序列相应的结果。
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采用双层强化学习的干扰决策算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为解决强化学习算法在干扰决策过程中收敛速度慢的问题,提出了一种采用双层强化学习的干扰决策算法(DRLJD)。首先对等效通信参数进行建模,模型减少了待学习参数的个数,降低了搜索空间的维度;然后利用降维后的搜索空间指导干扰参数选择,避免随机选择导致干扰性能差的缺点;最后利用选择的干扰参数施加干扰,并根据环境反馈进一步降低搜索空间的维度,通过不断交互的方式加快算法的收敛速度。此外,将以往的干扰经验以先验信息的形式加入到系统的学习进程中,进一步缩短了系统的学习时间。针对构造的干扰问题实验表明,DRLJD算法经过200次交互便学习到优异的干扰策略,小于现有算法所需600次交互,且先验信息的利用进一步降低了对交互次数的要求。以提出的新的奖赏标准作为奖赏依据,算法能够在未知通信协议情况下以牺牲交互时间为代价学习到最佳干扰策略。 相似文献
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为满足战场环境下无线自组网络通信拒止的干扰需求,提出了一种未知拓扑无线自组网络多节点干扰决策算法(CUCB)。首先,根据战场无线自组网络结构特点构建泊松点过程(PPP)网络模型,并利用其模拟网络中数据流传输过程;其次,随机对PPP网络中多个节点进行干扰,通过监听确认帧信息或侦察节点活跃度判断阻断网络流数,根据干扰结果构造节点相关性矩阵;最后,利用强化学习与环境实时交互的特点,在干扰过程中不断更新节点相关性矩阵并将其用于后续节点选择。所提算法无需获悉目标网络拓扑结构、节点重要性等先验信息,仅以阻断网络流数目或节点活跃性作为奖赏标准,适用网络类型更为广泛。仿真结果表明,对不同参数下的无线自组网络进行干扰,所提算法在鲁棒性方面优于现有算法,在累积阻断网络流数量方面比联合利用探索算法提高了27.1%。 相似文献
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强化学习作为自学习和在线学习方法,以试错的方式与动态环境进行持续交互,进而学习到最优策略,成为机器学习领域一个重要的分支。针对当前无线通信干扰策略研究依赖先验信息以及学习速度过慢的缺点,提出了基于正强化学习-正交分解的干扰策略选择算法。该算法利用正强化的思想提高了最优动作被选中的概率,进而加快了系统的学习速度。特别地,当通信信号星座图因诸多因素而产生畸变时,利用提出的正交分解算法能够学习到最佳干扰信号的同相分量和正交分量,即通过学习获得最佳干扰样式。仿真结果表明,利用正强化学习-正交分解算法能够更加快速地学习到最优干扰参数和最佳干扰样式,相同任务中,仅需更少的交互次数且干扰效果更好,较现有干扰策略选择算法更优。 相似文献
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颛孙丰勤 《无锡职业技术学院学报》2013,11(4)
文章分析了专业群实训基地建设的意义、目标,围绕专业集群和资源集成着重从七个方面论述了专业群综合型实训基地建设的主要内容,并对专业群综合型实训基地建设的自我考评提出四点意见. 相似文献
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液氢温区热耦合两级脉管制冷机中,低温级的相位调节是性能优化的关键之一,为此,采用主动相位调节方式对低温级脉管相位特性进行研究,分析对比调相活塞相对压缩机活塞运动相位差变化时,冷指内相位分布的变化以及对制冷性能的影响.研究结果表明:当活塞行程一定时,随着活塞相位差增加,在低温段回热器两端,压力波相对于质量流的相位差(PU... 相似文献