移动Agent综述

移动Agent技术是随着网络技术发展而产生的分布式计算模型。现在它已经广泛应用到各个领域。本文将对移动Agent的相关研究工作,包括概念,系统结构,关键技术,安全性,典型的主体系统,以及面临的问题做全面的综述。     

乒乓球机器人击打点的预测方法

针对乒乓球机器人项目中乒乓球击打点位置及球到达击打点速度的预测问题进行探讨,分别建立了乒乓球飞行阶段的状态方程模型和乒乓球反弹过程的运动模型.基于这两个模型,提出了一种主要通过状态方程数值迭代求解而进行击打点预测的方法.同时又提出一种离线学习来确定模型中待定参数的方法,以完成不同条件下的预测.针对乒乓球的空间坐标带有较大噪声的特点,在预测过程中特别注意增强容错性的处理.实验结果表明,这种方法具有较高的预测精度,且应用该方法所需的时间能够满足预测的实时性要求.     

BP网络的抗干扰性研究及误差分析

从ＢＰ网络对信息存储的分布式特点出发，分析了连接权系数及输入变化对输出的影响，探讨了ＢＰ网络的容错性及抗干扰特性，得出了一些有益的结论。     

星图网络的容错性分析

分析星图网络Sn的容错性并证明了即便去掉线性多个节点,星图Sn的最大连通分支几乎包含了剩下的所有节点.结果表明星图网络在去掉故障节点时并不损害核心这一意义下是强容错的.     

含分布式电源的配电网故障定位改进矩阵算法

由于传统矩阵算法在含分布式发电的配电网故障定位中的适用性变差,提出了一种改进矩阵算法实现对含分布式发电配电网的故障定位。该方法根据变电站母线处分支节点以及与分布式电源相连节点的故障信息,首先确定发生故障的区域,然后在该区域内利用改进的矩阵算法定位故障区段。考虑到故障信息的畸变,该方法针对定位结果的不同采用不同的纠错方法,提高了定位的准确性。该方法降低了矩阵的维度,排除了T接线处的误判。算例验证了所提出方法的可行性及容错性。     

视频转码技术研究

视频转码技术有效地实现了异构网络、不同终端之间视频数据的传送,并保证了服务质量.本文对各种视频转码技术进行了深入分析,主要包括:比特率转码、分辨率转码、视频编码格式转码、信息嵌入式转码、基于对象的转码和联合转码等各类转码技术的体系结构和主要算法,同时对转码技术的研究方向也进行了讨论.     

前馈神经网络的容错性研究

以前馈神经网络为研究对象,提出了一种容错型神经网络学习算法．将系统运行过程中可能发生的各类故障随机地引入网络训练过程,使系统获得更加稳健的内部表示．仿真结果表明,该学习算法能够有效地提高神经网络的容错能力和泛化能力．     

一种互联网络的Hyper-Kautz积图模型

迪卡尔积方法是从若干特定的小网络构造大网络的有效方法之一,在互连网络拓扑结构设计中十分重要.对超立方体网络和Kautz网络的积网络(Hyper-Kautz网络)进行了研究,分析和实验表明它具有比超立方体网络和Kautz网络更好的性质,并且容错性能好、可扩展和平均内点距离短,积聚了两者的优点,是一种良好的互连网络拓扑结构.     

规则互连多处理器系统的容错性分析

多处理器系统中的互连网络为处理器之间相互通信提供了一种有效的机制,是决定系统性能的重要因素之一.互连网络的容错性可以用互连网络中设备出现故障时,网络保持正常工作的概率来刻画.笔者用概率方法对4种规则互连多处理器系统(超立方体,交叉立方体,M(o)bius立方体,局部扭曲立方体)的容错性进行了分析.通过仿真试验,得到结论:基于超立方体或其变体结构的多计算机系统均具有较好的容错性,其中,交叉立方体具有最好的容错性.