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1.
机会网络典型路由算法性能分析   总被引:6,自引:0,他引:6  
通过对真实城市场景中行人移动行为的仿真,定量分析First Contact、Direct Delivery、Epidemic、Spray and Wait、Prophet和MaxProp6种机会网络典型路由算法在不同场景下的性能。在仿真过程中,以不同节点密度、不同节点移动模型和不同节点缓存大小设置多种场景,从传输能力、传输效率、网络资源开销和节点能耗4个方面对路由算法进行分析和比较。实验结果表明,节点移动模型、节点密度等因素会对路由算法产生显著影响,各路由算法在不同的场景下性能差距较大,每种算法都有其适用的特定场景。  相似文献
2.
数据流的核心技术与应用发展研究综述*   总被引:5,自引:1,他引:4       下载免费PDF全文
在数据流基本概念的基础上,综述了数据流领域中主要的流模型、构造概要数据结构的算法、连续查询处理和优化技术等热点问题,以及数据流的应用发展。  相似文献
3.
有效HTML文本信息抽取方法的研究*   总被引:5,自引:1,他引:4       下载免费PDF全文
从新闻网页和博客网页中抽取出正文内容是一个非常有意义的研究问题,但是多数网页中含有大量与正文无关的噪声内容,导致很难从网页中获取正确的文本信息。分析了中文新闻与博客网页的正文特征,用实验表明了利用HTML与文本的密度比可以进行文本的识别与抽取。提出了机器学习、统计估计以及FDR三种HLML正文抽取方法,并作了大量的实验比较和分析。实验结果表明,该算法可以有效地过滤噪声而且算法的复杂度很低,效率与效果均达到一个很好的平衡。  相似文献
4.
设计了一种对基于XML描述的软件构件进行聚类的算法(即基于模拟退火的构件聚类算法),该算法通过模拟金属退火基本原理对构件库中的软件构件聚类进行全局优化.构件聚类时,根据一般意义的树间编辑距离,提出一种用于判断基于XML描述的构件间是否相似的度量测度(称为XML编辑距离).利用XML编辑距离,可将构件间相似性度量的时间复杂度限制在多项式级,且能保持构件的XML描述文档的节点语义信息和节点间的祖孙嵌套关系.最后,在构件库测试模型上进行实验,结果证实了基于模拟退火的构件聚类算法在构件查询实践中的可行性和有效性.  相似文献
5.
在XML文档上进行全文本检索已经成为很多研究课题的基础问题,例如Web信息检索,信息抽取等。有效的XML索引结构对于加速检索速度是至关重要的,在文献[1]的基础上全面地构建和实现了一个可以有效的支持XML全文本检索的索引结构。实验表明提出的索引结构在索引构建时间、空间等性能指标上均有很好的表现。  相似文献
6.
传统的话题发现研究主要针对于长文本及新闻数据集,大规模短文本具有稀疏、无结构、多噪等特点,传统方法很难有效发现话题.提出了一个融合词共现与加权GN (CW-WGN)算法的快速话题发现方法,描述了CW-WGN方法的详细过程,给出方法的具体算法.采集了sina微博、新闻网站的标题真实的短文本数据,构建了基础测试数据集,采用LDA与K-means方法作为对比进行了大量对比实验.实验结果表明CW-WGN比LDA和K-means方法能够多发现20%以上的正确话题,而且发现的话题纯度也高于LDA与K-means.此外,CW-WGN消耗的时间最少,能够有效地从实际大规模短文本上发现话题.  相似文献
7.
Epidemic算法在某些场景中具有很高的传输成功率、很小的传输延迟,但算法的适应性较差,在另一些场景中算法性能会显著下降。理论和实验分析表明,挤出效应是导致Epidemic算法性能下降的主要原因。分析了具有免疫机制Epidemic算法的性能,指出了该机制的缺陷,提出了退避机制:当某一节点缓冲区饱和时,不再接收与之相遇节点的数据包。在ONE仿真平台上实现了具有退避机制的Ep-idemic算法,实验结果表明,在挤出效应显著的场景下,退避机制能有效地抑制挤出效应,改进后算法的传输成功率有大幅度的提高,路由开销也有一定程度的下降。  相似文献
8.
聚类热度时间序列是揭示和建模网络热点话题形成与发展的重要过程.Leskovec等人在2010年提出面向话题时间序列的K_SC聚类算法,其精确度较高且能较好地刻画话题内在发展趋势特征.但K_SC算法具有对初始类矩阵中心高度敏感、高时间复杂度等特性,使其难以在实际高维大数据集上应用.文中结合小波变换技术,提出一个新的迭代式聚类算法WKSC,主要提出两个创新:(1)用Haar小波变换将原始时间序列进行压缩,降低原始时间序列的维度,从而降低了算法的时间复杂度;(2)在Haar反小波变换中,将低维聚类返回得到的矩阵中心作为高维聚类的初始矩阵中心,在迭代聚类过程中优化了对初始矩阵中心高敏感性的问题,提高了聚类的效果.文中分别采用国内外3个数据集作为测试样本,进行了大量的实验.实验结果表明WKSC算法能显著降低聚类的时间复杂度,同时改进聚类效果.WKSC算法可很好的应用于大量高维热点话题的模式分析.  相似文献
9.
Epidemic算法在某些场景中具有很高的传输成功率、很小的传输延迟,但其适应性较差,在另一些场景中性能会显著下降。分析了影响Epidemic算法性能的因素,认为挤出效应是导致算法性能下降的主要原因;提出了A-daptive机制,其使节点可以根据周围节点缓存的状况调整注入网络数据包的数量,主动地抑制挤出效应的发生,进而改善Epidemic算法性能。仿真结果表明,改进后算法的传输成功率显著提高,路由开销大幅度下降。  相似文献
10.
在灾难场景下能量成为稀缺资源,为在高效转发数据包的同时尽可能减少节点能量消耗,提出基于分组策略的机会网络路由算法。对网络中的节点进行分组,根据角色的特点,采用不同的路由策略。该算法基于泛洪策略,使用p、k、t参数控制泛洪程度。仿真结果表明,在不同的网络规模下,该算法的网络开销均可以接近最优的水平,获得较高的传输成功率,适合应用于灾难场景。  相似文献
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