基于连通度的Ad hoc网络路由协议研究与仿真*

对Ad hoc网络各种路由协议进行仿真评估,分析它们在不同约束条件下不同度量的相对性能,是了解与学习路由协议性能的重要手段.目前的度量标准主要集中在吞吐量、延时、抖动、丢包率等QoS因子或路由负载、寻路时间等外部特性上,还没有以Ad hoc网络系统本身的连通度作为度量标准进行仿真,评价各种路由协议在不同试验条件下对于同一网络系统连通度的影响的相关研究.基于能量模型、节点密度、停留时间及移动速率四种约束条件对MANET提出的四种路由协议进行了关于网络连通度的仿真与评估,给出了这方面的初步结论.     

无线传感器网络性能监测技术与系统研究*

探讨了无线传感器网络性能监测中存在的问题与挑战,着重研究当前具有代表性的监测系统并分析其主要特点,最后指出了需要进一步研究的方向。     

基于块段模型的三维GIS混合数据结构模型研究*

为了有效地表示三维GIS空间实体,在地质块段模型的基础上,提出了基于八叉树和四面体格网的混合数据结构模型(block octree tetrahedron,BOT模型).采用BOT模型生成算法对块段模型进行重新分割,八叉树作整体描述,四面体格网作局部精确描述,并以不同的灰度值表示不同的单元块属性.同时,为节省存储空间,提出了线性BOT编码技术.实验结果表明,BOT模型充分发挥了八叉树和四面体格网的优点,可以在不增加存储空间的前提下实现对三维目标更高效、更精确的表达.     

无线自组网络中的基于多个支配集的路由协议*

提出了一种在无线自组网络中建立多个连通支配集,使其分时共同承担网络中继传输的方法,以防止部分节点被过度消耗,维持网络中能量消耗的平衡.仿真实验表明,基于多个连通支配集的路由方法可有效防止部分节点被过度消耗、维护网络的能量消耗平衡、延长网络的寿命.     

一种高动态范围图像可视化算法*

提出的自适应HDR图像可视化算法中,输入图像被分解为基本层和细节层.该算法将整体明暗效果的显示看做整体问题,对表示亮度的基本层采用基于整体统计信息的直方图调整算法处理;可视细节信息的保持作为局部问题,算法采用自适应细节增强算法处理细节层.通过定义映射图对细节增强后的图像进行最终映射,将两方面结合起来得到最终结果.实验结果表明,该算法能对HDR图像进行较高视觉质量的显示.     

多信息源下本体自动抽取的实现*

以关系型数据库、XML文件、HTML文件、一般文档为信息源,运用不同的方法分别将多信息源映射为概念图,并按照拟定的概念逻辑结构进行统一存储,最后运用抽取算法实现本体的自动抽取.     

基于混合网络结构的可控型蠕虫网络系统

研究和建立了一种可控型的蠕虫网络,设计了广播网络与树状网络相结合的混合网络结构,讨论组网、通信和控制方案,并对性能作了分析,有助于对蠕虫网络的认识和防治.     

面向等价性验证的锁存器匹配算法

为了克服现有等价性验证技术中难以精确匹配锁存器的局限性,提出了一种结合多种方法的新型锁存器匹配算法.该算法结合任意模拟、局部二叉判决图、目标模拟3种方法来匹配锁存器,并使用了类似滤波器的思想,任意模拟对锁存器作初步快速匹配,提出的局部二叉判决图技术降低了发生内存爆炸的可能性,目标模拟则针对性地对锁存器作进一步的划分. ISCAS89电路实验结果表明,该算法与模拟和自动测试矢量生成等方法相比,在运行时间、占用内存和匹配精度等方面均体现出有效性,可用于处理较大规模的时序电路验证问题.     

虚拟企业伙伴选择中模糊因素的定量评估

针对虚拟企业伙伴选择时存在不一致区间判断的复杂评估问题,组建战略联盟决策群并确定着眼于候选伙伴实现机遇的互补竞争力评价指标体系,提出在层次分析法(AHP)框架下,运用有下限和上限的区间数表达候选伙伴之间不一致、不确定的比较比例,获得区间比较矩阵,引入模糊集的隶属度函数表示对选择方案的满意程度,构造模糊约束集合,利用线性规划方法求解具有最大满意程度的优先权矢量,计算出候选者的总体优先顺序.结果表明,该方法能够从可行域为空的不一致区间比较矩阵导出模糊优先权矢量.列举的虚拟企业伙伴选择实例验证了应用这个方法从模糊判断矩阵计算出确定的优先权重的有效性,这是其他方法难以做到的.     

基于图像分析和深度学习的复合绝缘子憎水性分级

为了更加方便快捷地检测大量复合绝缘子憎水性等级,提出一种基于图像分析和深度学习的复合绝缘子憎水性分级方法。首先为提高图像对比度,对复合绝缘子憎水性图像进行灰度化和图像增强处理;其次利用图像分析技术和U-Net网络提取水珠轮廓,得到水珠轮廓图像;接着引入深度卷积神经网络,将这些水珠轮廓图作为神经网络的输入,以相应的憎水性等级作为输出向量,训练网络得到分级模型;最后将分级模型用于憎水性分级,得到分级结果。实验结果表明:该方法的分级结果已达到实际应用要求,水珠轮廓提取的精度达到了92.96%,分级准确率达到了90.2%,预测一幅图像的憎水性等级平均耗时0.1 s。