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。     

核裂变中子发射多重性的蒙特卡罗模拟

本文采用c,h,α参量描述核的形变,建立了含中子发射的朗之万耦合模型,并完成了核裂变前中子发射多重性的蒙特卡罗计算.经过验证,采用蒙特卡罗方法得到的计算结果与实验结果符合较好;另外,本文区分了鞍点前及鞍点后的中子发射,重点考察了裂变核的鞍点振荡,发现鞍点振荡期间的中子发射多重性不可忽略,并且其数量随入射粒子实验室能量及复合核质量数的增加而增大,因此对于热的重核,鞍点振荡期间的中子发射多重性将极大地影响核裂变碎片角分布的计算.     

系数为对称梯形模糊数的回归模型

针对输入为精确、输出和系数为对称梯形模糊数的情况,建立模糊线性回归模型,给出该模型的最小二乘估计和模型性能的评价方法.当输入、输出以及系数都退化为精确值时,该估计退化为经典的最小二乘估计.     

三维可视化安全态势感知技术研究

网络态势可视化技术作为一项新技术,是网络安全态势感知与可视化技术的结合,将网络中蕴涵的态势状况通过可视化图形方式展示给用户,并借助于人在图形图像方面强大的处理能力,实现对网络异常行为的分析和检测。同时还选择安全态势可视化中的一种视图,开展了三维可视化技术的研究,介绍该软件的设计开发流程,并基于OpenGl开发平台对其进行了编码实现。     

中部六省会城市科技竞争力研究报告（2009年度）

笔者从中部六省会城市2007—2009年的主要科技指标——科技投入、科技产出、科技与经济、社会协调发展和科技潜力等几个方面进行比较分析,全面反映太原市近年来科技工作成就、发展优势和差距,并对存在的差距和不足提出建议与对策。     

基于布朗指数平滑模型的长江航运发展态势

为促进长江航运发展,更加合理有效利用长江资源,采用布朗线性指数平滑法对长江航运发展态势进行分析,认为长江未来货物运输量将呈现增长态势.依据相关理论,在借鉴成功案例基础上,提出管理策略.     

腹部手术中两种麻醉方法对幼龄小型猪麻醉效果比较

目的比较两种不同复合麻醉方法对幼龄小型猪的麻醉效果。方法将l2头中国农大幼龄小型猪分成两组,每组6头。A组:戊巴比妥钠(15 mg/kg)与速眠新Ⅱ(0.1 mL/kg)联合应用,采用不同部位肌肉注射给药;B组:氯胺酮(10 mg/kg)与速眠新Ⅱ(0.1mL/kg)按比例混合后,采用肌肉注射给药。麻醉后对动物实施腹腔探查术,观察动物麻醉维持时间、镇痛效果、呼吸频率(BR)、心率(HR)、血压(BP)、血氧饱和度(SpO2)及术后苏醒情况。结果两种方法麻醉后,动物分别在(10±2)min、(5±1)min进入麻醉状态(P0.05),麻醉维持时间分别为(46±14)min、(43±9)min(P0.05),术后苏醒时间分别为(54±11)min、(34±12)min(P0.05)。在麻醉维持时间内呼吸频率分别为(33±7)次/min、(36±9)次/min(P0.05),心率分别为(113±14)次/min、(92±11)次/min(P0.05),血压分别为(118±17)mmHg、(109±14)mmHg(P0.05),SpO2分别为(99±0.5)%、(95±1.5)%(P0.05)。结论两种麻醉方法均能达到良好的麻醉效果,比较而言,氯胺酮联合速眠新Ⅱ麻醉安全性高且术后苏醒快,是一种比较理想的麻醉方法。     

新特征选择方法在路面使用性能衰变研究中的应用

为从小样本数据集中获得简单、容易理解的回归函数,并找出影响路面弯沉的因素及其规律,利用基于多项式空间的特征选择方法对路面使用性能衰变进行研究.结果表明:交通流量和降雨量共同影响路面弯沉值,交通流量越大,路面弯沉增加越快,降雨量对路面弯沉的影响较明显;前一年的路面弯沉值对其自身也有影响,可用来反映路段当前的服务状态.     

基于因子分析和数据包络分析的港口竞争力评价

为准确客观评价深圳港的综合竞争力,选用34个可以量化的评价指标.采用因子分析法在众多评价指标中提取影响深圳综合竞争力的公共因子,对深圳港2003—2008年及周边港口的综合竞争力进行分析比较.采用数据包络分析法对影响深圳综合竞争力的公共因子中指标的投入产出的有效性进行分析.引入交叉评价机制对广州、上海、厦门、珠海和深圳在某些方面的有效性进行分析比较,旨在为港口发展战略提供理论参考.     

带测量噪声干扰的无人驾驶汽车路径跟踪控制

提出了一种带有Kalman滤波器的最优预测控制结构,用于无人驾驶汽车的路径跟踪控制.无人驾驶汽车对道路环境与车体状态的感知一般通过GPRS、雷达、摄像机、陀螺仪等获得,测量过程往往带有噪声.带有Kalman滤波的最优预测控制器,与不考虑噪声干扰的最优预测控制器相比,产生比较平滑的控制序列,减少了机械损耗.