基于拥塞避免的卫星网络路由算法

提出一种基于低轨道和静止轨道星座的双层网络新路由算法, 利用低轨道卫星及其星间链路构成的网状拓扑对星上路由进行计算, 并通过拥塞避免和数据包分类机制进行优化, 解决了卫星网络中由于业务流量大而导致的网络拥塞问题. 仿真结果表明, 该方法降低了网络平均端到端的时延和平均丢包率, 从而提高了网络性能.     

精细拓扑结构表示与深度特征融合在多目标图像检索中的应用

空间信息表示是增强图像特征表达性能的重要手段,通过空间关系建模与深度学习方法融合可有效提升深度特征的语义特性,从而提升图像检索性能.首先,针对复杂图像的空间关系表示提出了一种新的精细拓扑结构表示模型,该模型不仅具有完备的拓扑描述性能,还提供了两种拓扑不变量的推理算法,使得拓扑不变量可以由表示模型直接推导而不需要繁复的几何计算;其次,基于精细拓扑结构表示模型,提出了有效的拓扑结构相似性度量方法,为空间关系特征表达奠定了基础;最后,进一步结合卷积神经网络,提出融合复杂空间关系特征与深度特征的多目标图像检索方法.实验结果表明,所提出的拓扑结构表示模型在空间查询中具有良好的性能;所提出的图像检索框架取得优于现有方法的精度,并能够有效地结合手工特征与深度特征各自的优势,为提升深度学习方法的可解释性创造了有利条件.     

m-半格中的滤子及其相关拓扑性质

首先, 通过在m-半格中引入滤子的概念, 讨论m-半格中滤子的若干性质, 进而构造m-半格上的滤子拓扑, 得到了滤子空间的一系列性质; 其次, 证明每个滤子空间是连通的, 且双侧m-半格上的滤子空间满足第一可数性公理, 并分别给出其为T₀空间及满足第二可数性公理的充要条件; 最后, 通过引入m-半格中素滤子的概念, 讨论m-半格上的对偶素谱空间, 证明双侧m-半格上的对偶素谱空间是T₀空间, 并给出其为T₁空间的等价刻画.     

丙烯酸的量子拓扑研究

用RHF自洽场从头计算在STO-3G基组水平上优化了顺式和反式丙烯酸的平衡构型.在此基础上对其进行了拓扑分析研究,发现顺式丙烯酸的平衡构型是一环状结构,H(5)和H(7)之间有弱键相连.但H(5)和H(7)之间键的键鞍点靠近环鞍点,说明它是一不稳定构型,H(5)-H (7)键有断裂的趋势.这也能说明反式结构比顺式更稳定.     

L-fuzzy正则性与正规性不可乘的两个例子

给出了L-fuzzy正则分离性和正规分离性不是可乘性质的例子．     

序S-系的定义及简单性质

将半群的S 系理论与序半群理论结合起来,形成了序S 系的理论 在序左S 系定义的基础上,给出序左S 系的几条等价定义,提出序左S 结构子系的概念,以便论述序左S 系的几条简单性质     

椭圆型边值问题的一个三解定理

本文用非线性的一些典型方法,得到具有零解的二阶椭圆型边值问题在一些简单条件下至少有二个非平凡解的结论。     

一种基于流量工程的网络端到端性能分析算法

网络性能分析与优化是面向流量工程网络设计与管理的关键任务之一。以流量工程为基础,应用网络图的方法描述网络拓扑,通过对链路性能参数描述矩阵的标准化变换及网络邻接关联矩阵传递闭包的求解,同时结合网络事件的随机性,给出一种求解网络链路数据传输能力、分析网络端到端连通性能的算法,为网络设计及其性能分析提供了一种便捷可行的方法。     

Study on Optimal Topology for Computer Local Double Loop Networks

A dist ributed optimal local double loop (DOLDL) network is presented. Emphasis is laid on the topology and distributed routing algorithms for the DOLDL. On the basis of building an abstract model, a set of definitions and theorems are described and proved. An algorithm which can optimize the double loop networks is presented. The optimal values of the topologic parameters for the DOLDL have been obtained by the algorithm, and these numerical results are analyzed. The study shows that the bounds of the optimal diameter d and average hop distance a for this class of networks are [3N- 2]≤d≤[3N ] and (5N/9 (N-1))-(3N -1.8)相似文献