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利用Maplnfo MapX提供的OCX控件和MapX基本控件分析函数,可实现基于Maplnfo的城市道路网网络拓扑结构自动生成。先检查原始道路图层线元素拓扑,剪断道路并生成不交叉的道路图层,再创建道路图层拓扑关系并定义其属性特征,最后生成网络拓扑结构提取、数据结构表示、算法复杂性分析等拓扑文件。 相似文献
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用MapX开发战术演习导调系统中的地图控制模块 总被引:2,自引:1,他引:1
在分析地理信息系统(GIS)开发现状和地图处理ActiveX控件--MapX控件地图文件数据组织和空间数据结构的基础上,讨论了战术演习导调系统结构,及基于MapInfo地图数据文件为处理对象的地图显示控制模块的主要功能.并给出了采用MapX控件实现该系统地图显示控制模块中图层控制、地图变换、地图量算、数据绑定(即外部数据引入MapX)等子模块的基本方法. 相似文献
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MapXtreme系统包括Internet、图形平台MapInfo和基于ActiveX OCX的MapX控件技术.采用Web Brower/Web Seve结构模式在NET平台下对该系统进行二次开发.通过在后台服务器端运行MapXtreme及响应局域网用户对空间图形信息及图形相关联信息的属性信息的访问请求,实现对矢量图形的放大、缩小、漫游等操作. 相似文献
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网络多层拓扑发现算法的分析 总被引:8,自引:0,他引:8
网络多层拓扑发现常用工具有多种:Ping测试IP的连通性,Traceroute发现路由器,DNS提供IP地址与主机名称间的映射,ARP保存同局域网设备的MAC和IP地址并将IP映射为MAC.小型网络重视链路层设备和主机的发现,而大型网络侧重网络层以发现路由器与子网.特大型网络拓扑发现需跨越很多异构型网络及管理域.拓扑发现算法的发现通常是从IP层到链路层.拓扑发现算法通过地址转发表、网桥生成树和端口流量进行计算. 相似文献
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Ad Hoc无线传感网络(WSN)是一种无中心、自组织的无线网络。这种动态网络需要通过合适的组网算法生成拓扑结构以提高其稳定性。在多频率分级Ad Hoc网络结构中,簇头负责簇内成员节点之间的通信及簇头之间的通信,因此,如何选择出最合理的节点担任簇头成为分簇算法的关键问题。在现有的组网算法基础上,提出了一种基于三维预测模型的新型分簇组网算法,基于Matlab软件进行了仿真,构建三维网络拓扑结构,通过分簇算法生成分级网络,并对生成网络的簇头数及分簇平衡度进行分析。仿真结果验证了新型分簇组网算法的可行性,通过算法生成的分簇结构稳定。 相似文献
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ActiveX控件的开发及其工控界面设计 总被引:1,自引:0,他引:1
ctiveX控件的开发及其工控界面设计,采用VC框架和类向导开发,以MFC ActiveX ControlWizardk自动生成空OCX文件,并将设备作成OCX文件.设备控件外观可通过PHOTOSHOP画出或将设备照片作为资源文件载入控件得到.通过控件的事件,方法和属性以实现控件与工控软件内核的沟通. 相似文献
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为提高岸舰导弹作战体系的反应速度,分析岸舰导弹作战体系的结构组成和主要功能,基于复杂网络理
论建立平台中心战模式下的某岸舰导弹作战体系网络结构。利用复杂网络性能指标构建网络效能评估指标体系,给
出效能评估方法。通过火力打击层、指挥控制层和预警探测层分层网络协同,对作战体系的网络结构进行优化。结
果表明,优化后的作战体系网络效能有明显提升。 相似文献
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网络系统中的最短路径分析及其应用研究 总被引:6,自引:0,他引:6
针对某地区矢量化地图的特点,对最短路径分析的关键技术进行了研究。通过采用一种实用、高效的最短路径算法-DIKB算法,实现了基于该矢量化地图的最短路径分析系统。文中重点讨论了地图的矢量化描述方法、道路网拓扑结构的构建、最短路径算法的高效实现等技术。 相似文献
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基于多代理的网络故障检测新方法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对现有网络故障诊断系统的局限性和故障模式的不同特征,在模糊神经网络技术中引入粗糙集理论进行诊断,提出了基于Agent的分布式网络故障诊断模型。在模型中设计了一种新的算法——健壮网络故障诊断神经网络(RNFNN),利用网络的拓扑结构和权值分布实现非线性映射,从而大大改进了诊断性能。模型采用一定的状态检查策略和验证机制,保证了Agent的自身安全和通信安全。该模型与特定的系统应用环境无关,因此,提供了一个通用的网络故障诊断系统框架。实验表明,利用该方法实现的系统在进行网络故障诊断时可以驭得较好的效果。 相似文献
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MEO卫星通信系统星际链路网络拓扑采用Walker星座设计,每颗卫星采用四链路结构,分别与前后左右的卫星相连.其前后链路属固定链路,处于同轨道面内.物理层则采用接收功率描述.对链路长度和接受功率的变化进行仿真和分析,用于指导天线的设计及其发射功率的控制. 相似文献
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采用RBF神经网络的状态监测数据趋势预测,通过选取状态参数、数据预处理、运用Matlab神经网络工具箱建立RBF神经网络模型.先对网络初始化,确定输入、输出和隐含层的节点数.再将网络输出结果与样本比较,根据求得误差值逐步调整隐含层神经元数量,直至误差满足实际需求为止.对网络仿真证明该法具有较高精度. 相似文献