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991.
元服务发现用来根据不同的环境发现和选择一个适合的服务发现机制(SDM,service Discovery Mechanisms).随着各种服务发现机制在管理域的迅速兴起,移动设备可以根据自己所处的环境需要一种确定和选择合适的机制,如:网络域,位置,协议和应用等.本文首先定义了元服务发现,并阐释了它的作用.其次描述了一个集成了面向广播的元服务发现的分布式哈希表(DHT),并利用此实现一个元服务发现过程中的性能体现和结果.最后,对此过程和结果进行了分析评估. 相似文献
992.
大规模城市场景的高效建模及其实时绘制 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种新的大规模城市场景高效建模及实时绘制方法.该方法综合建筑物的航拍图及地面图片来分层构造单体建筑物的几何模型与纹理,构建出该城市的建筑模型库;并通过城市的小区规划图生成小区模板库,可高效地实现大规模城市的风格式建模.采用单体建筑物的简化建模方法,将分页式的场景剔除技术引入城市场景的图形绘制流水线中,可实现雨、雪等不同气象条件下大规模复杂城市场景的实时绘制,整个场景的平均绘制速度达到20帧/s. 相似文献
993.
提出面向机会社会网络的服务广告分发机制,解决移动网络环境中由于节点移动性、拓扑动态性引起的集中式服务注册库失效的问题.首先分析机会社会网络中服务表现出的社会特征,提出服务社会上下文及其参数度量方法;然后提出基于社会上下文的服务广告分发机制,该机制根据服务行业相关度判断用户对服务的感兴趣程度,以确定广告目标节点,根据可靠度和活跃度计算节点效用,并根据行业时空共存关系预测节点和服务行业相遇概率,以动态选择服务广告代理;最后在社区移动模型下进行了仿真实验,验证了算法的正确性和有效性. 相似文献
994.
基于群体智能的分布式数据挖掘方法 总被引:8,自引:0,他引:8
蚁群优化是人工智能领域中群体智能分支之一,已经成功地应用于旅行推销员,作业调度由选择等优化问题上,但用它解决数据挖掘问题还是一个新的研究课题,Parepinelli等人针对单一数据库提出了基于ACO的分类算法。该文提出了基于分布式数据库体系结构的ACO分类算法,采用了与Parepinelli算法不同的启发函数计算方法及信息素改变方法,模拟实验表示该方法是有效的。 相似文献
995.
996.
基于3-D IFS理论的自然景观模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
1 引言数学家Mandelbrot在20世纪70年代所提出的分形几何,给出一种描述具有随机形态特征及无穷细节的自然现象的全新的数学工具。此后,以Hutchinson和Barnsley等的工作为基础,人们注意到许多分形集都可以用IFS递归构造出来,并可以用来逼近任意现实对象,可见分形技术是计算机真实感几何造型方面十分活跃且有效的方法和手段。 相似文献
997.
针对自然场景理解问题,利用图像中的层次结构,提出了一种基于分层合并的图像场景理解方法。该方法通过不断合并相邻区域,直到合并出图像中的各个对象为止;最终得到一个合并森林,森林里的每棵树对应图像中的一个对象。我们设计了一个机器学习模型来描述合并过程、一种贪心推理方法来求解最优的合并森林以及一种基于最大间隔的学习方法来训练模型中的参数,同时采用分层聚类来进行参数的初始化。本文方法可以看成为图像语义理解而设计的一种深度学习方法。实验效果令人满意。 相似文献
998.
空间飞行系统采用IP协议承载,相比传统的无线通信方式具有更高的数据速率和应用灵活性。为了解决低带宽、高误码率等问题,需要采用高效可靠的报头压缩算法来提高有效载荷效率。但是,由于无线环境的复杂多变,以及空间飞行系统的高速机动性,无线信道传输质量会发生动态的变化,一般的压缩算法无法很好地适应这种时变特性。为此,提出一种基于动态贝叶斯网络的健壮报头压缩算法DB-ROHC。DB-ROHC根据解压端离散的历史丢包观测序列,动态调整关键压缩参数,达到压缩率和健壮性的较好均衡。仿真结果表明,与传统的健壮压缩算法相比,该算法在复杂无线链路中健壮性更优和有效带宽更大。 相似文献
999.
一种基于k-核的社会网络影响最大化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
社会网络中影响最大化问题是指在特定传播模型下,获取一个指定大小的节点集合,使得该集合在网络中的聚合影响力最大.针对贪心算法运用于大规模社会网络时存在效率低下且不可扩展的问题,文中提出基于核数层次特征和影响半径的启发式算法——核覆盖算法(Core Covering Algorithm,CCA).该算法首先引入k-核概念,基于k-核分解求出每个节点的核数,然后根据核数分布的层次性,引入节点的影响半径参数,最后综合核数和度数两个属性,找出影响力节点集合.文中在两个数据集和两种传播模型上进行了实验,结果表明:(1)在传播概率较大的独立级联模型(Independent Cascade Model,IC)下,CCA能取得比现有启发式算法更优的影响效果;(2)在三价(TRIVALENCY Model,TR)模型下,CCA的表现也同样优于其他启发式算法;(3)与其他启发式算法相比,CCA的运行时间更少. 相似文献
1000.