一种基于强化学习的CDN流量调度系统设计方法

针对传统的CDN流量调度系统大多采用启发式方法或规划方法,存在维护成本高,实时性不足等缺点,提出一种基于深度强化学习的CDN流量调度系统设计框架.该框架基于马尔科夫链设计了故障告警网络来触发调度,建立了基于stacking模型的质量评估奖励函数,并在此基础上对流量调度进行定义和建模,构建了基于DQN的深度强化学习模型....     

西北地区干旱趋势变化特征及其对气候变化的响应

选取西北地区1961~2014年124个气象站点逐日气象资料,分析该区域降水量及可能蒸散量变化特征,采用相对湿润度指数探讨分析该区域四季及喜温、喜凉作物生长季干旱趋势变化特征及其对气候变化的响应。结果表明:(1)西北地区降水量短缺呈增加趋势,可能蒸散量呈减少趋势,二者区域间差异均较大,其上升、下降趋势信度达99%及无明显变化站点分别占西北地区总站点的23.4%、0.8%、75.8%和18.5%、31.5%、50%。(2)西北地区相对湿润度表现为春季多特旱,夏秋两季多轻旱,冬季及喜温、喜凉作物生长季多中旱,且秋季呈变干趋势,其余各时段呈变湿趋势,春、夏、冬三季极为显著,空间上总体呈东南向西北逐渐递增后趋缓的趋势。(3)西北地区不同干旱发生频率总体呈现出春季冬季秋季夏季,喜温作物生长季喜凉作物生长季,而干旱频率区域分布特征与相对湿润度基本一致。(4)西北地区各时段日平均气温均呈显著增加趋势,降水量在秋季表现为减少趋势,其余各时段均呈增加趋势;日照时数在春季、喜温和喜凉作物生长季表现为增加趋势,而在夏、秋、冬三季表现为下降趋势;相对湿度、风速在各时段均表现为减少趋势。(5)相对湿润度指数M与各时段降水量、日照时数及相对湿度的相关性最大,与各时段风速及日平均气温也存在一定的相关性。     

IFS-BN结合的辐射源威胁评估方法

针对辐射源威胁评估实时性、复杂性和信息不确定性的问题,将直觉模糊集与贝叶斯网络相结合,提出一种基于IFS-BN的辐射源威胁评估方法。IFS-BN算法通过直觉模糊集刻画贝叶斯网络的节点信息,充分描述节点信息的确定性,不确定性以及犹豫度。同时,将直觉模糊集求得的各辐射源先验概率代入贝叶斯网络模型之中,得出后验概率进行威胁等级排序,并在此基础上建立了相应的评估指标体系。仿真分析表明,算法具有较好的可行性与有效性。与经典贝叶斯网络评估方法相比,IFS-BN算法的结果更加客观合理。     

一类神经网络观测器的设计及应用

为了减少小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN)的母小波与神经元数,在WNN模型修正的基础上提出了一种能够储存小波上一步信息由自反馈神经元组成的自回归小波神经网络(Self Recurrent Wavelet Neural Network,SRWNN);在分析了这种网络的结构形式后,提出了一类非线性系统的神经网络自适应状态观测器设计方法,并通过引入Lyapunov函数,证明了这种观测器设计方法的正确性;最后,将这种观测器设计方法用于航天器机械手的反演控制,根据SRWNN观测器的估计状态值,应用反演控制理论设计控制器,能够很好地实现系统状态观测,实现无需速度的信号跟踪。     

基于Cesium 的地下三维管网3D Tiles 模型构建与可视化

Cesium作为目前日益流行的开源三维地图引擎,在各领域都有着广泛的应用前景.但目前原生Cesium不具备渲染地下管网模型可视化的条件.基于Cesium提出了一种利用shapefile二维地下管网数据自动构建三维地下管网3D Tiles模型的建模方法并完成了模型的可视化展示.具体步骤是首先将二维shapefile数据分级处理构建四叉树结构关系,通过迭代遍历各级的单块二维数据,将点、线要素分别进行逐瓦片的模型变换矩阵计算和模型构建,将点要素封装为i3dm模型,线要素封装为b3dm模型,得到3D Tiles地下管网模型;然后基于Cesium二次开发实现数据模型对接、地表透明化、裙摆关闭、摄像机地下视角等功能,完成模型的可视化展示.本方法使用辽宁省盖州市北海新区管网shapefile实例数据进行测试.结果 表明,二维地下管网shapefile数据能够快速生成3D Tiles模型,实现良好的地下三维模型可视化展示,为后续Cesium地下空间相关研究工作提供技术支持和方法参考,有助于完善B/S架构的地下空间三维可视化管理系统,支持数字孪生城市建设.     

基于云计算和改进极限学习机的电网负荷预测

随着智能电网和通信技术的迅速发展,电网系统采集的用户数据规模呈指数增长,传统电网负荷预测方法难以满足海量负荷数据情形下的高效分析和计算需求.据此,依托电力系统数据采集云平台,提出一种基于云计算和改进极限学习机的电网负荷预测模型,采用Map-Reduce网络架构,部署于Hadoop平台,利用分布式计算方式进行电网负荷的精...     

基于深度学习的医学图像配准研究进展

图像配准是图像引导手术、图像融合、器官图谱生成、肿瘤和骨骼生长监测等临床任务应用的关键技术,也是一个极具挑战性的问题。近年来,深度学习技术对医学图像处理方法的研究产生重要的影响,在医学图像配准领域发展迅速。对使用深度学习技术实现医学图像配准的研究进行综述,首先按照深度学习模型将医学图像配准方法分为3类,包括监督、弱监督和无监督医学图像配准;然后分别介绍国内外研究进展,并总结这些研究方法的优缺点;在此基础上,阐述常用的深度学习配准框架以及评价标准,并总结常用的开源医学影像数据集;最后对深度学习技术在医学配准图像领域中存在的问题进行分析,展望未来发展的方向。     

基于线性规划的电能质量监测网络设计

提出利用线性规划原理对全网电能质量监测装置进行优化配置的方法.其基本思想：以构建监测网络测量误差之和最小为目标和以全网各节点电压满足可观测为约束建立起系统的线性规划模型.通过对算例的计算分析表明,该模型能够大大降低构建电能质量监测网络的经济成本,同时实现对电能质量大范围的实时监测,为以后电能质量的实时监控提供良好技术支持.     

基于JSP技术的网上烟草经营系统设计

针对网络购物这种以高效、低成本的优势成为新兴的经营模式和理念的电子商务形式,提出了基于JSP(Java Server Pages)技术在网络上架构一个烟草经营管理系统,是一个动态、交互式、具有商品预售、系统管理、用户留言等功能的电子商务网站.     

抗战时期陕甘宁边区报刊业迅猛发展原因探析

抗战时期的陕甘宁边区报刊业,在中共中央和边区政府的高度重视下,遵循报刊密切联系群众的方针,从而得到迅猛发展,形成了一个有系统有组织的报刊网络,成功地宣传了党的方针政策,教育了人民,推动了抗日战争胜利的早日到来。