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针对资源受限的网络控制系统,提出一种基于鲸鱼优化相关向量机的变采样周期调度算法。通过网络监测模块获取网络带宽与数据传输时间数据,建立鲸鱼优化相关向量机的预测模型,实现对网络带宽及数据传输时间的预测。采用模糊推理计算系统各回路通信带宽的分配权重,进而结合通信带宽及数据传输时间的预测值对各闭环回路的采样周期进行计算,完成采样周期的实时调节。仿真结果表明,在资源受限条件下,所提算法保证了系统的稳定性与控制精度。 相似文献
92.
93.
在密集高效无线局域网部署场景中,针对传统802.11协议造成用户公平性差和吞吐量低的问题,提出一种以用户为中心的资源配置方法。该方法通过对用户进行识别分类,以用户为中心配置信道和功率,在保证用户公平性的前提下,最大化网络吞吐量。提出的功率控制机制和用户识别方法可以很简单的应用于现有无线局域网系统中。仿真结果表明,提出的资源配置方法平均提升单位基本服务集吞吐量47.3%,干扰最严重的基本服务集的吞吐量提升190%,每个基本服务集的边缘用户的吞吐量平均提升约74.3%。 相似文献
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96.
97.
基于多目标规划的模糊DEA有效性 总被引:3,自引:0,他引:3
传统的DEA模型是通过单目标的线性规划来处理刚性数据,为了更好地评价决策单元的相对有效性问题,在多目标规划的基础上,建立了模糊DEA模型,通过取截集的方法,得到相应的悲观规划和乐观规划,并分别求得与之相应的线性规划(P2)的最优值,由此可以得到更多的关于决策单元的投入和产出情况的信息,还讨论了它们的一些性质,并用数值实例加以说明。 相似文献
98.
一种基于三角模糊数多指标信息的聚类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一类特征指标值及指标权重均为三角模糊数的多指标信息聚类问题,提出了一种新的最大树聚类分析方法。首先对三角模糊数多指标信息聚类问题进行了描述;然后依据传统的基于数值信息的最大树模糊聚类分析方法的基本思路,给出了解决三角模糊数多指标信息聚类问题的计算步骤。最后,通过算例说明了本文给出的聚类方法。 相似文献
99.
一种基于粗糙集理论的SVM短期负荷预测方法 总被引:14,自引:1,他引:14
在分析粗糙集理论方法与支持向量机方法的优势和互补性后,探讨了粗糙集与支持向量机的结合方法,提出了一种基于粗糙集数据预处理的支持向量机预测系统。该系统利用粗糙集理论在处理大数据量、消除冗余信息等方面的优势,减少支持向量机的训练数据,克服支持向量机方法因为数据量太大,处理速度慢等缺点。将该系统应用于短期负荷预测中,与BP神经网络法和标准的支持向量机方法相比,得到了较高的预测精度,从而说明了基于粗糙集理论方法作为信息预处理的支持向量机学习系统的优越性。 相似文献
100.
离散变结构控制的一种扰动在线补偿趋近律 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种扰动在线补偿的离散趋近律,分析了不确定离散滑模控制系统的鲁棒性,研究了准滑动模态的存在条件及其动态特征。利用时延技术,反步预测内部参数的摄动与外部扰动,清除了常规变结构控制中须已知不确定性界的限制,且不必满足匹配条件。理论推导与仿真结果表明,该方法可有效地降低系统的抖振,增强系统的鲁棒性。 相似文献