主动超节点机制在P2P网络资源定位中的应用

P2P系统中如何高效地定位节点资源是一个正在研究的热点,本文在现有超节点机制的基础上,采用主动网络技术,提出了一种主动超节点机制,并通过试验模型对该机制进行了分析。     

联合LDPC码和网络编码的协作通信技术

结合信道编码和网络编码的思想,提出了一种在两用户协作情况下联合LDPC(low-density parity-check)码和网络编码的协作分集方案,该方案在接收端通过基于整体H矩阵的置信传播算法实现LDPC码和网络编码的联合译码,并对该方案在瑞利慢衰落信道下的性能进行了MATLAB仿真。仿真结果表明:与编码协作和不协作方案相比,所提方案在系统误码率性能上有着明显地改善。     

计算网络K-终端可靠性的一种K-树拆法

给出了计算网络K-终端可靠性的一种K-树拆法,用这种方法,计算复杂网络K-终端可靠性时,不用求出全部K-树,从而有效地提高了计算速度。此方法也适用于有向网络。     

基于复杂网络的多级混沌保密通信系统的研究

基于Lyapunov稳定性理论,研究了全局耦合网络的渐近同步,提出了一种全局混沌同步方案,并将其应用于保密通信.提出了一种复杂网络中多个节点之间进行多次加密的保密通信方法,在发送端,有用信号首先与混沌信号进行合成,然后将合成的混沌信号作用于另一个节点进行2次加密;在接收端,发送系统与接收系统同步以后,信道中传输的信号经2级解调后恢复出原有用信号.最后以Lorenz系统为节点进行数值仿真,验证了结论的可靠性.     

排队论在电力信息网络系统中的应用研究

将M/M/1模型与网络通信处理过程进行了建模分析比较,得出了服务时间、发送速率、接收缓冲区的大小之间的数学关系.在此基础上,结合电力信息网络对网络带宽的要求,提出了基于排队论和服务质量的网络带宽估算方法,并以IP电话为例,给出了详细的计算过程.该方法能在对应用系统进行详细分类的基础上,利用M/M/1排队模型,直观、准确地估算出主干网络带宽.该方法适用于电力信息网络系统各种主干网带宽估算,对电力信息化建设具有指导意义.     

浅谈兰州铁路局通信传输网络规划的必要性

随着铁路业务种类、信息流量的增加,以及各应用系统之间的资源共享需求的提出,各种管理信息系统在铁路的应用日益广泛,数据、图像、多媒体等业务需求大幅增长,业务需求的日益增加要求传送系统IP化,采用更为灵活、先进的方式组建。从而推动铁路通信网朝着数字化、智能化、宽带化方向快速发展。对兰州铁路局既有通信网进行统一规划,建设一个安全可靠、满足各种业务需求、易于维护管理的全局光传送网络,以满足新形势下铁路安全运营对通信的需求。     

山西省环境保护局办公自动化系统的设计

通过对“山西省环境保护局办公自动化系统”设计的介绍，探讨了办公自动化系统应用Iternet技术在Intranet网络环境下实现的方法。     

单组分体系质量交换网络和换热网络同步综合

为实现单组份体系质量交换网络(mass exchanger network,MEN)和换热网络(heat exchanger network,HEN)同步综合,提出一种新的综合方法,并针对过程系统中质量交换网络和换热网络耦合关系强、连接参数(传质温度)作为优化变量在两网络同步优化时难度大的问题提出了解决方案。采用质量夹点法综合质量交换网络、虚拟温焓图法综合换热网络来构造总网络数学模型,并通过提出连接参数与总网络同时优化的策略,实现质量和换热总网络(com-bined mass and heat exchanger network,CM&HEN)全局同步优化。采用实例对所提方法进行验证,结果表明:该方法所需的年度总费用更低,说明该方法不仅能够实现同步综合,而且能获得更优解。     

基于ASP.NET的网络教学系统的开发与实现

提出了智能化网络教学系统的基本功能需求。结合ASP.NET开发的特点和软件工程的思想,进行了较详细的系统需求分析。结合计算机文化基础课程的需要,设计实现了一个智能网络教学系统。系统采用B/S体系结构,注重良好的可扩展性,采用模块化设计方法,将其划分为教师子系统,网上答疑子系统,在线测试子系统等功能模块。解决了当前应用需求,并为进一步研究工作奠定了基础。提出了开发"通用智能化网络教学系统应用平台"的想法和思路。     

小鼠脊髓颈段一氧化氮合酶阳性神经元的分布研究

用NADPH-黄递酶组织化学方法观察小鼠脊髓颈段一氧化氮合酶阳性神经元(Nitric oxide synthase,NOS)的分布,结果显示在颈髓胶状质和中央管周围灰质内有较多一氧化氮合酶神经元分布,在前角基部内侧有较大的NOS神经元.后角浅层和中间带分别含有密集和中度密集的一氧化氮阳性纤维;在颈髓的前索白质和后索白质中也有一氧化氮合酶阳性神经元的分布,NOS阳性神经元的纤维较细,有串珠状膨大,相互交织成疏密不等的网络.这些神经元大多显示Golgi染色外观,它们尚不能与任何已知的神经递质类型神经元单一对应.