一种分布式防火墙规则冲突的检测算法

为解决分布式防火墙中因规则冲突而导致策略异常问题,提出了一种基于XML的DFW策略异常的发现算法;该算法在分布式防火墙系统中,对于处在不同防火墙策略中的每条规则,设计一棵单根结点的树来表示分布式防火墙策略,即策略树(Policy Tree),然后通过集合全部的策略树,完成防火墙之间策略异常的发现过程;通过对算法的模拟运行,发现该算法在速度性能和可伸缩性方面较其他算法有很大的改进。     

一种认知无线Mesh网络中负载均衡的组播路由算法

提出了一种负载均衡的无线链路权值函数及计算算法LBWC,在此基础上,提出了一种满足QoS约束的负载均衡组播路由与频谱分配算法LMRS2A.LMRS2A的目标是:在满足无线组播业务QoS约束的情况下,均衡化网络的负载,最小化传输次数,优化网络资源的使用.LMRS2A算法首先采用LBWC算法计算无线链路的权值,进行负载均衡组播树的构造,然后采用基于无线广播特性的QoS约束频谱分配算法WBA2S对无线链路进行信道分配.仿真结果表明LMRS2A能达到预定目标,不仅避免了拥塞节点的产生,而且需要较少的传输次数.     

基于灰色预测和BP的集气管压力集成预测方法

针对焦炉煤气集气过程是一个高度复杂的工业生产过程,难以获得焦炉集气管压力的精确数学模型的问题,提出一种基于灰色预测和BP神经网络的集气管压力集成预测模型。该模型首先利用灰色预测和BP神经网络分别对焦炉集气管压力进行预测,然后采用熵值法确定各预测子模型的加权系数,将两个子模型进行加权集成,可以获得较为准确的焦炉集气管压力值。将其预测性能与单一的灰色模型和BP神经网络模型进行比较,运行结果表明:集成预测模型的预测效果和性能优于单一的灰色模型和BP神经网络预测模型,能够获得较高的预测精度。     

电力信息采集的通用型通信规约解析系统研究与设计

目前国内电力自动化设备采用众多通信规约标准,导致电力信息采集系统需要同时支持多种通信规约,单独为每种规约编写解析代码不仅工作量巨大、容易出错,而且重用性差、系统维护困难。针对该问题,提出了一种通用型动态通信规约解析系统,基于面向对象和模板技术,通过采用配置脚本方式来定义规约的数据格式,同时将规约解析模块和规约定义模块两者解耦合,构建了通用型规约解析引擎。该系统适用于目前电力行业绝大多数主流通信规约,规约接口维护过程相对简单,同时能够满足对解析速度的要求。基于该设计的电能量采集系统已经在广东、湖南、山西、海     

智能算法在交流调速系统中的研究

提出一种基于遗传算法优化的异步电机参考模型模糊自适应矢量控制调速系统,其异步电机模糊自适应速度辨识机构可根据参考模型输出与被控可调模型输出之差及其变化率,产生一个模糊自适应信号,控制被控可调模型的输出趋于参考模型的输出.仿真和实验表明,该系统具有良好的动态特性,在稳态精度上也优于普通的模型参考自适应系统,为无速度传感器...     

MODIS数据解译及其在森林火险中的应用研究

中分辨率成像光谱仪(Moderate Resolution Imaging Spectrometer,MODIS),是EOS计划中一个重要的传感器,对MODIS数据产品在森林火险中的研究具有重大意义,文章主要介绍了MODIS数据解译方法及MODIS数据在森林火险中的研究进展。     

一种频率域相关性分布式扩散最小均方算法

以均方误差为代价函数的最小均方（LMS）自适应滤波算法具有结构简单、易于实现、计算复杂度低、稳定性好等优点,然而在对未知系统的脉冲响应进行估计时,传统的分布式扩散最小均方（DLMS）算法易受到噪声的干扰,从而降低估计精度。针对该问题,提出一种频率域相关性分布式扩散最小均方（FCDLMS）算法。利用不相关信号的相关函数值趋近于零的性质,在DLMS算法基础上分别将输入信号的自相关函数以及输入和期望信号的互相关函数作为新的观测数据,消除噪声干扰,从而给出相关性DLMS （CDLMS）算法,并将算法扩展至频率域,在频率域中使用乘法运算而非卷积运算来更新抽头系数,减少计算复杂度。实验结果表明,与传统DLMS算法相比,频率域相关性分布式扩散最小均方算法在噪声环境下对分布式自适应网络中的未知系统脉冲响应具有更好的估计结果,算法性能更优,同时也能较好地适应多抽头数、多节点数、强噪声的复杂环境。     

文科专业《数据库技术及应用》课程教学改革探究

结合理论与实验教学实践,综合分析当今高校文科生学习《数据库技术及应用》课程的现状及存在问题,并提出了相应的改革措施,以达到提高教学质量的目的。     

认知无线电中结合差异性的免疫克隆优化频谱分配算法

频谱分配是认知无线电中的重要问题,而传统的频谱分配算法并未考虑频谱的差异性。提出一种基于免疫克隆优化算法、考虑频谱差异性的频谱分配算法,算法引入可信度矩阵对频谱的时间差异性进行建模。进行约束处理时,通过差异性算子(DCSO)的使用能将可信度更高的频谱分配给认知用户,从而提高系统的总收益。对于冲突激烈的认知用户,使用公平性算子（FCSO）能够增加它们被分配频谱资源的可能性,从而提高系统的公平性效益。仿真实验表明,相较于传统的免疫克隆优化算法、颜色敏感算法和遗传算法,本算法能显著增加网络的总收益、可信度,提高网络的公平性。     

延迟容忍移动传感器网络中基于社会网络的数据传输策略

延迟容忍移动传感器网络(DTMSN)是一种广泛应用的数据采集网络.提出一种基于社会网络的数据传输策略SNBD(social network-based data delivery scheme)应用于DTMSN.SNBD引入社会网络中的相互作用强度和相称机制,通过计算两传感器节点之间的相互作用强度值和相称值,作为消息传输时选择下一跳的依据.为了优化节点队列,SNBD采用消息的重要因子和TTL决定队列中消息传递的优先顺序和丢弃原则.模拟实验表明,与现有的几种数据传输策略相比,SNBD不但具有较高的数据传输成功率,而且具有较低的数据传输能耗和传输延迟,并且通过分析发现SNBD的网络寿命是SRAD和FAD的8倍.