基于unity局域网同步与多角色玩家的设计与实现

通过Unity 2017的Unet模块,使用三维游戏引擎Unity的NetworkManager、NetworkIdentefier、NetworkTransform等组件,设计并实现局域网同步与多玩家角色场景;通过分析NetworkMessage、NetworkServer,用C#程序脚本完整地实现多角色玩家的选择功能;最后于文章结尾处提出了解决网络延迟的初步方法。     

黑龙江省一次能源消费总量和消费结构预测研究

以黑龙江省一次能源为研究对象,选取其1995~2014年一次能源消费的历史数据,构建了改进的BP神经网络模型来预测黑龙江省2015~2020年一次能源的消费总量;重构马尔科夫模型,预测黑龙江省2015~2020年一次能源的消费结构。结果表明：构建的模型模拟预测结果误差小,预测准确度良好。2015~2020年黑龙江省一次能源消费总量基本稳定在9200万吨标准煤;能源消费结构中煤炭、石油和天然气的份额均有所降低,清洁能源占比呈增长趋势;到2020年,一次能源消费结构中煤炭占比仍高达65.39%,清洁能源占比仍处于弱势。建议：降低一次能源的消费总量,尤其是煤炭和石油在一次能源消费中的占比;合理调整一次能源的消费结构,降低煤炭在能源消费结构中的占比;政府出台相关政策,引导消费理念,优先使用清洁能源。     

基于SIFT的车标识别算法

针对车标识别过程中匹配阈值难、识别速度慢的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)的特征匹配车标识别算法.利用SIFT算子对图像的视角、平移、放射、亮度、旋转等不变特性进行提取,并采用BP神经网络算法自主选取车标图像特征进行分类、匹配和识别.仿真实验结果表明,简单车标和复杂车标的识别率平均值均达90%以上,该算法识别速度较快、识别率较高,能满足实际应用的需要.     

基于改进的卷积神经网络的钢号识别

为获取样本的多样性特征,提出了一种改进的卷积神经网络结构。该网络中引入多层递归神经网络,利用卷积神经网络提取输入图像的浅层特征,同时利用卷积神经网络和递归神经网络并行提取高层特征,最后将两种网络学习到的特征进行融合输入到分类器中分类。利用迁移学习理论解决小样本集数据训练不足的问题,并将这种卷积神经网络结构应用于石油物资管线钢号识别中。实验探究了递归神经网络个数与卷积核个数对网络性能的影响,实验结果表明,改进的网络结构与其它网络进行对比,错误率降低了 3% 。     

动态的 SDN 网络流量模式增量学习算法

针对基于人工神经网络的流量统计特征学习算法在动态适应性和可扩展性等方面尚显不足.提出了一种基于增长型自组织映射(GSOM)的增量学习算法,对软件定义网络(SDN)数据平面交换机的流表统计信息进行持续学习,动态获取网络流量的GSOM神经网络模型.基于DARPA99数据集的实验结果表明:所提出的算法能够通过学习确认安全的SDN流量,获得稳定、可塑的流量模式,对异常流量也有较高的敏感度.     

基于SSD卷积网络的视频目标检测研究

针对传统卷积神经网络对远距离视频目标识别效果差的原因,本文提出一种改进的基于SSD卷积网络的视频目标检测模型.首先,对数据集进行剪裁,旋转等预处理,提高网络检测泛化能力,其次,采用coco数据集Mobilenet_SSD预训练模型,由于其具有轻量级网络模型特点,减少计算开销,减少内存占用量.然后,再结合voc2012数据集进行二次训练微调处理,加快训练收敛速度,使用自定义数据集能有效检测特定场景目标,能够有效识别远距离场景下视频目标物体.实验结果表明,改进的网络检测模型适用于远距离目标检测,减少计算量,降低硬件内存资源消耗,提高网络模型性能和检测精确度,具有较好的鲁棒性.     

主成分分析在企业发展评估的应用

在某国有银行财务报表中选取10个主要指标进行主成分分析,利用SPSS20软件求解出第一主成分和第二主成分的主成分得分和综合得分,并根据综合得分进行了排名。最后,总结出平均总资产回报率、风险加权资产收益率、不良贷款率、拨备覆盖率、一级资本充足率和总权益对总资产比率这6个指标的变化会对该企业的发展产生显著的影响。     

任意m×n阶cobweb网络的等效电阻研究

采用递推变换(RT)方法研究了一类任意m×n阶cobweb网络的等效电阻.首先采用网络分析建立递推矩阵方程模型(包括边界条件方程模型),其次构造矩阵变换获得矩阵的特征值和特征向量以便获得矩阵方程的通解与特解,最后利用矩阵逆变换给出支路电流的解析解,从而获得任意m×n阶cobweb网络任意2节点间的等效电阻公式,所得结果是由特征值构成及单求和表达.作为公式的应用,给出了等效电阻公式在特殊情形下的数个结果,并且给出了任意半无限和无限情形时的数个新的等效电阻公式,在与其他结果比较时发现了一个新的三角函数恒等式.     

基于流类型的SDN数据平面故障恢复算法

软件定义网络(software defined networking,SDN)的网络拓扑中,链路故障恢复目标是保证故障恢复时延在可容忍范围内、减少数据包丢失和节约交换机存储资源.现有研究方法对链路故障恢复考虑了恢复时延、数据包丢失率、网络吞吐量等因素,没有考虑数据流对网络带宽的要求及运营商/用户的一些特殊限制.为了解决以上问题,同时满足故障恢复时延要求和运营商/用户定制化需求,提出了基于流类型的SDN数据平面故障恢复算法(failure recovery algorithm based on flow type in SDN data plane,FR-FT).该方法根据服务质量要求将数据流分为3类,将运营商/客户的定制化需求绑定到不同数据流上,根据对应约束条件对不同类型数据流制定不同故障恢复策略.仿真结果表明,该方法可以减少交换机流表项消耗、故障恢复时延、数据包丢失率.     

移动社交网络中的无线资源分配算法研究

随着移动用户数量的不断增加以及移动网络规模的发展,移动社交网络越来越受到人们的青睐,在社交网络中,社交网络用户可以使用移动设备相互交换和共享内容,但如何在移动社交数据传输过程中根据用户的需求为其分配最佳的无线资源,并确保资源的安全性和保密性成为了一个新的挑战.研究移动社交网络中的无线资源分配问题,资源分配包含无线资源分配和保密性资源分配,提出一种基于梯度的迭代算法来求解社交用户所需要的最佳无线资源和保密性资源.仿真结果分析表明,根据所提算法可以得出在保密性资源能量效率方面比随机分配方案提高8％左右,同时在无线资源利用率方面也有显著提升.