一种适用于网络处理器的队列管理算法

遵循比例区分服务模型,设计了一种适用于网络处理器的队列管理算法．算法包含两部分,分组入队列时实现丢失率控制的RR—PLR（round—robin based proportional loss rate）和分组出队列时实现时延控制的WRR—PAD（WRR based proportional average delay）．算法采用轮循的机制,避免了除法运算和排序操作,具有O（1）的复杂度,而且易于在网络处理器上实现．性能模拟以及实测的结果表明,该算法能有效实现平均分组丢失率和平均排队时延的比例控制,系统的总吞吐率达到了1．125Gbps（每个分组64B,即2．25Mpps）．     

基于价格时间Petri网的网格计算应用模型及分析

网格计算环境下资源管理和任务调度是当前研究的热点问题,OGSA体系结构提出了网格服务的概念,但缺乏应用对网格服务质量要求的形式化描述.本文对OGSA体系结构进行了必要的扩展,提出网格用户应用的价格时间Petri网模型,利用该模型可对网格应用的QoS需求进行定义,并可利用Petri网的工具分析用户应用模型的正确性和时间特性,给出了具体的分析算法.     

下肢截肢者行走意图识别方法研究进展

直立行走是人类独立生活和正常参与社会活动的基本功能之一.人因遭受工伤、交通事故、战争、自然灾害（地震等）、疾病（糖尿病、癌症等）、先天出生缺陷等意外和不幸造成下肢截肢，从而部分或全部丧失行走能力，严重影响正常生活和参与社会活动.下肢假肢是下肢截肢者恢复行走功能的唯一手段，其技术发展吸引了众多研究者的关注.为使下肢假肢使用者能像正常腿一样或接近的步态行走，关键是实现截肢者行走意图的自动精确识别.本文首先探索了行走意图识别的内涵；然后从信号源的角度分析了不同截肢者行走意图识别方法的特点，尤其是神经功能重建作为补充的肌电信号（Electromyography，EMG）源的方法，并简述其研究进展，提出了一种融合生物力学信号和生物电信号的截肢者行走意图识别方法；最后对下肢截肢者行走意图识别方法发展趋势进行了总结和展望.     

无线数据网络中机会调度理论模型的研究

机会通信作为一种对无线通信系统设计具有革命性意义的概念正在受到越来越多的关注.目前对机会调度算法的研究往往采用不同的模型进行性能评价,使得不同算法之间很难直接进行性能比较.本文主要将各种用于机会调度算法研究的理论模型进行分类和比较,对几种典型的机会调度算法在各类理论模型下的性能评价指标、方法和结果进行讨论,最后探讨了该领域未来的发展趋势并给出了一些有待研究的方向.     

Petri网用于Horn子句的逻辑推论

这篇论文探索了命题逻辑的Horn子句的Petri网模型,求解逻辑推论Petri网模型的T—不变量是求解逻辑推论的核心步骤,本文提供了计算T—不变量的算法,这些算法基于归约的思想,另外,在算法中利用单字母规则、纯字母规则和割裂规则可提高算法的速度和简化算法的复杂性。     

基于案例推理系统的Petri网模型

在基于案例推理中，一个重要的问题就是如何在案例存储空间进行推演，本文中，我们提出了一个基于案例推理系统的Ｐｅｔｒｉ网模型，而且使用网论中的线性技术来解决基于案例的推演。     

RDC网远程作业录入系统

为了开发RDC网,我们设计了远程作业录入(RJE)系统。本文讨论了管理和使用网络资源的远程作业录入协议的基本功能,提出了RDC网的远程作业录入协议,说明了在DJS-100机上实现RJE系统的方法。     

一种资源共享系统的模型和近似性能分析

本文提出一种随机Ｐｅｔｒｉ网（ＳＰＮ）的资源共享系统的模型，并给出了模型分解和子模型迭代近似求解的两种方法：标识概率交换和平均标志个数交换。例子显示了这两种方法的有效性和相对误差。本文还证明了主述两种方法在固定迭代求解中，固定点解的存在。本文的复杂模型近似性能求解方法可以应用到很多复杂系统的性能分析中。     

Internet中基于启发式遗传算法的受限镜像放置问题求解

求解受限镜像放置问题对于Internet内容提供商具有重要的应用价值,但其在数学上归结为k-supplier问题,是一个NPC问题.本文提出了一种求解受限镜像放置问题的启发式遗传算法,该算法采用启发式交叉和变异算子,本质上是对标准两点交叉和单点变异产生的非法染色体进行启发式修正,以提高算法的局部搜索能力,加速收敛.仿真实验详细考察了启发式算子对收敛速度与全局优化性能的影响,并与两种常用启发式算法进行了性能比较.实验结果表明本文算法具有快速收敛,高性能,全局收敛等优点,证明其可行性和有效性.     

短句语义向量计算方法

提出了一种基于人工神经网络的短文语义向量放缩算法,结合社交节点自身信息和短文语义,给出社交网络短文语义计算方法和突发话题发现算法。通过文本数值化实现语义距离的计算、比较、节点的分类及社区发现等。通过自行开发的微博采集工具Argus采集的大量新浪微博内容对所提模型和算法进行了验证,最后对未来工作进行了展望。