DiffServ和MPLS相结合的流量工程机制

MPLSTE对传统的流量工程进行扩展,实现端到端的QoS保证,但是以流量中继为服务粒度。对流量缺乏区分服务的能力。DifIServ模型提供了区分服务,但是缺乏端到端的QoS有效路由策略。通过将MPLSTE的有效路由策略和DiffServ的区分服务相结合,引入区分服务感知的流量工程．运用带宽约束模型,在网络中实现端到端区分服务的QoS保证。     

园区网中QoS解决方案的研究

随着网络技术的发展,网络用户的增多以及各种大型实时的多媒体应用在园区网上实施,园区网在大学、公司和医院等企事业单位的生产和发展过程中发挥着越来越重要的作用,同时网络应用对网络服务的QoS提出更高的要求。本文介绍在园区网实施QoS方案的主要策略;分析DiffServ模型,DiffServ通过对园区网中的通信数据包进行分类和策略控制来达到调节网络资源的目的;探讨区分服务模型的实现,从而实现园区网的QoS保证。     

邻域均值检测的迭代加权中值滤波算法

针对现有滤波算法在噪声检测与去除上存在的相应缺陷,提出了邻域均值检测的迭代加权中值滤波算法,对噪声检测与去除方法分别进行改进。算法根据噪声的灰度特征进行噪声检测,再基于邻域像素的相关性,用邻域的均值作进一步的检测;运用基于高斯曲面的加权算子,以迭代的方式,用邻域中信号像素的加权中值对噪声进行去除。实验结果证明,相对于现有滤波算法,所提算法具有更好的去噪性能,在保持高信噪比的同时,能很好地保持图像的纹理结构。     

一种有序点云快速去飞点算法

在结构光高精度测量与生产线自动化结合的过程中往往要求实时性。为了有效提取测量物体的点云信息以及提高运算效率,利用面阵相机与投影仪像素点有序的特性,提出一种针对有序点云的快速去飞点算法。首先,根据点云数据估计投影矩阵,通过估计的投影矩阵把点云投影到一个像平面,然后基于滑动窗口把像平面上的每一个点最近邻搜索k个临近点,最后根据概率阈值并行地统计分析某点的k邻近点,符合条件的作为飞点去除。该算法易于工程实现,简单有效。实验结果表明,该算法具有良好的点云滤波效果和计算效率。在一定条件下可以达到工业化测量的精度和速度要求。     

去除脉冲噪声的小波阈值去噪算法

为了克服现有脉冲噪声去除算法的缺陷,进一步提升算法的去噪性能和鲁棒性,提出了一种去除脉冲噪声的小波阈值去噪算法.首先,根据脉冲噪声的灰度特征、分布的随机性及近似均匀性,用统计方法识别噪声像素.然后,用基于信噪强度的自适应阈值和可微收缩函数的小波去噪方法恢复噪声像素.实验结果表明,相比现有算法,本算法去噪得到的图像视觉感知效果、峰值信噪比和边缘保持指数均有较大提升,且具有更好的鲁棒性.     

一种新的采用指定的确认者签名的公平交易协议

提出一种新的公平交易协议,允许相互不信任的两个当事人在Ｉｎｔｅｒｎｅｔ上公平地交换数字签名。本协议基于离线的可信任的第三方（ＴＴＰ）,除非某一方不遵守协议或者系统发生故障,ＴＴＰ不参与交易。本协议采用指定的确认者签名来实现公平交易,极大地提高了协议的效率。将指定的确认者承诺和普通的Ｓｃｈｎｏｒｒ签名相结合,提出一种高效的指定确认者签名方案。还分析了本协议的安全性,保证了协议的公平。     

C语言中冒泡排序教学设计与分析

冒泡排序算法是高校C语言教学的重点和难点,传统的教学方法效果并不佳;探讨了一个利用多媒体教学手段,结合双向思维法,口诀教学法的教学过程设计,使学生更好得掌握冒泡排序算法,培养学生的发散思维能力,对程序设计类课程的教学有一定借鉴意义。     

基于全文索引与余弦公式医学文本相似性分析

医学文本相似性问题是医学文本挖掘中的重要内容,如何能够快速计算出大数据量下的医学文本的相似性情况是医学文本相似性计算的重点.针对基于传统余弦公式医学文本相似性分析算法在性能上的缺陷,提出了一种基于全文索引技术与余弦公式医学文本相似性分析算法,对医学文本相似性进行分析.采用全文索引技术对医学文本数据相关关键词进行索引,并根据若干关键词在索引中检索出部分数据,从而减少计算复杂度,提高效率.实验表明,该方法比基于传统余弦公式医学文本相似性分析算法具有更优的性能.     

DiffServ over MPLS解决方案研究

介绍QoS模型DiiiServ及其实现,通过DiffServ对网络中的通信流量进行分类和策略控制来达到调节网络资源的目的.分析MPLS技术及其实现原理,将灵活的三层IP路由和高速的二层交换技术完美地结合起来;探讨了实现Dillserv与MPLS相结合的DiffServ over MPLS模型,从而实现网络中通信流量的QoS保证.     

鲁棒PPLS模型及其在过程监控中的应用

概率偏最小二乘（PPLS）模型建立的条件是主元和误差都服从高斯分布,但是高斯分布的期望和方差容易受到离群点的影响,导致模型的鲁棒性较差。针对PPLS模型的不足,提出一种鲁棒概率偏最小二乘（RPPLS）方法,用拖尾更宽的T分布代替高斯分布,通过调整自由度参数,使模型对含离群点数据的拟合效果更好。更进一步,将RPPLS引入过程监控中,提出GT²和GSPE两个监控指标,分别监控过程的受控状态以及模型关系的变化。PPLS和RPPLS在TE过程监控的应用结果表明RPPLS不仅能更准确检测故障的产生,而且能更有效降低故障的漏报率。