网络实验系统的设计和建设

在研究国内外网络实验环境的基础上,总结实验内容体系和网络实验室硬软件环境的内在联系,提出一种实验内容体系和网络实验环境相结合的动态体系架构,并阐述网络实验室智能管理和开放功能体系及其实现技术.     

网络环境下组合体交互式3D动画的设计

工程制图组合体网络教学系统的特点是三维实体造型多,动画数据量大,交互性强,对网络带宽要求高,开发该系统的关键和难点在于实现组合体三维动画的网络快速传输和实时交互.介绍了建立组合网络3D模型、动画及交互式操作,以及如何提高三维模型网络传输速度的实现方法.实验表明,基于Java 3D的组合体动画具有网络响应速度快、交互性强、文件占用空间小的优点,对于开发组合体网络教学系统十分适用.     

基于覆盖网络的内容路由算法

结合传统的内容分发网络(CDN)路由技术,提出了基于覆盖网络的内容路由技术.阐述了基于覆盖网络的内容路由技术的网络模型和系统框架,将基于覆盖网络的内容路由技术和传统的CDN路由技术在响应延迟、可扩展性和可部署性方面进行分析比较,表明基于覆盖网络的内容路由技术充分利用现有的网络结构,具有响应延迟小、可扩展性高等优点,适用于大型CDN网站的部署建设.     

基于灰度和梯度不变矩的人脸识别

提出一种新的人脸识别方法———灰度-梯度共轭不变矩法,克服了传统方法的缺点,在不增加复杂度的前提下,将灰度信息和梯度信息有效地结合起来,并将其共轭分布反映的纹理特征作为对灰度特征的补充参与特征分类.同时,对经典不变矩组进行分析并改进,消除了离散状态下比例因子的影响.以BP网络作为分类器进行试验,结果表明,与传统方法相比,该方法具有更高的识别率.     

W类态三纠缠原子与二项式光场相互作用过程中光场的量子特性

采用全量子理论, 研究处于W类态的三纠缠原子与二项式光场相互作用过程中光场的量子特性; 运用数值方法, 讨论了三纠缠原子初始状态和二项式光场系数对系统光场压缩和二阶相干特性的影响.     

Fuzzy controller design for networked control system with time-variant delays

1.INTRODUCTIONAs a system becomes more and more intelligent andflexible,the systemrequires more sensors,actuators,and controllers,which are often referred to as fielddevices.In most cases,these field devices requiresome type of electrical connection because they aredistributed over a certain area.Conventionally thesedevices are connected with point-to-point connec-tions,whichis not suitable any more for modern in-dustrial control systems,because the number of cableis proportional tothe squ…     

Multicast routing algorithm of multiple QoS based on widest-bandwidth

1 .INTRODUCTIONA mobile Ad hoc network refers to a temporal multi-hop autonomy system,whichis constituted by a groupof mobile nodes containing wireless send-receive equip-ments[1].It possesses manycharacteristics-fast-deploy-able,self-organized,acentric , movable and of multi-hop.It can be wildly applied to many fields ,such asnational defense,emergency and disaster ,scientificin-vestigation and exploration etc .,and uponthat ,it hasgreat prospects[1 ,3 6]. With the wide spread of mo-bile…     

基于RBF神经网络的结构可靠度分析方法

蒙特卡罗模拟是目前结构可靠度分析中最准确有效的方法,但因其计算量太大、效率低而受到很大的限制,特别是对于大型复杂结构的功能函数不能被明确表达的情况.鉴于此,在蒙特卡罗重要抽样方法的基础上,提出了利用RBF神经网络替代原结构功能函数的RBF-蒙特卡罗方法,以提高工作效率.RBF神经网络训练样本的选取则由均匀试验设计确定,以提高样本的代表性并大幅减少样本数量,从而加快网络的训练过程,加强网络的逼近能力.算例分析表明,该方法不但能最大限度地减少结构有限元分析次数,而且有满意的计算精度,具有实际应用价值.     

基于RBF神经网络的总产值预测模型研究

介绍了径向基函数（RBF）神经网络的工作原理和训练算法．根据生产总值与投资分配之间存在的映射关系，应用RBF神经网络建立了投资预测模型，并进行了仿真试验．与BP模型相比，该模型在预测精度和收敛速度方面具有显著的优点．结果表明，用RBF神经网络进行投资预测得到了十分满意的结果．     

部分连接的无线网络路由研究

通过对网络节点进行组划分,提出了一种适用于部分连接网络的路由机制。将路径标记为组的序列,利用节点组之间的关系作为路由依据。网络仿真结果表明,该方法能够适应部分连接网络的特性,显著提高了数据到达率,降低传输延迟。