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1.
精确和实时的网络流量预测在SDN网络中扮演着重要角色,同时对流量工程、网络控制起到重要作用.由于网络拓补的约束和时间的动态变化,即空间和时间特征,使得网络流量预测问题已经成为一个公认的科学问题.为了有效提取空间和时间特征,提出一种基于神经网络的预测模型,即结合了图卷积和门控循环单元的模型.图卷积网络可以有针对性地提取到复杂拓补的空间特征,同时门控循环单元能提取到流量的时间特征,两者的结合可以有效地预测软定义网络中的流量.在模型性能比较方面,将提出的GCGRU与经典方法进行了比较.评估指标包括MSE,RMSE,MAE.实验结果表明,GCGRU能够更有效地进行流量预测. 相似文献
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4.
<正>"兵马未动,粮草先行",后勤运输在军事行动中意义重大。在现代战争中,陆军武器装备数量众多,导致后勤运输装备的负担较重,如一个配备50辆主战坦克的部队,每行驶100千米就需消耗1万升燃油,一个155毫米自行榴弹炮团一小时内就能发射100~150吨弹药。高机动运输车辆一直是国外陆军主要的后勤运输装备,但乘员往往面临较大危险,如美军和北约后勤车队在伊拉克和阿富汗多次遇袭。2003年,两 相似文献
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6.
针对当前森林火灾报警系统只能发出报警无法准确获得着火点的缺陷,设计了一个基于无线传感网络的森林火灾准确预警系统.通过Zigbee无线通信技术得到各无线传感器采集的数据信息,然后利用改进的核模糊聚类算法对该数据集进行聚类分析,从而得到准确的聚类结果,最后把着火点具体位置发送至火灾报警控制中心.实验结果表明,与其它方法相比,该系统实现了数据的准确采集和高速传输,能够实现森林火灾实时监测并自动识别着火点,检测灵敏度及准确率高,对预防火灾和消防救灾具有重要的意义. 相似文献
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<正>冒着枪林弹雨营救伤员是一件极其危险的事情,为降低士兵危险,简化前线医疗保障,国外研发了伤员后送型无人车,用于代替士兵执行多种战场救护任务。美国和以色列等国注重这种伤员后送型无人车的研发,美国还在《2009机器人战略白皮书》中指出,执行伤员后送任务的机器人将在未来3~5年内投入应用。目前,美国正在研制无人驾驶战斗伤员撤退运送车和战地撤退-救援机器人,以色列正在研制用于战场的救护机器人。 相似文献
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