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1.
VANETs(vehicular ad hoc networks)具有节点高速移动、网络间歇性连通和拓扑高度动态变化等特点.要分发的数据很难被维持在目标区域的道路上,不能持续为行驶经过的车辆提供服务.鉴于城市区域道路两旁长时间拥有大量停放车辆这一事实,提出了VANETs中基于停放车辆辅助的数据分发策略PADD(parked-vehicle assisted data dissemination).PADD按照簇的结构对目标区域内的路边停放车辆进行管理,将要分发的数据从数据源路由到目标区域合适的停车簇,并采用订阅/发布机制在停车簇一跳范围内实现数据分发.理论分析证明了停放车辆辅助的有效性;基于真实城市地图和交通数据的模拟实验结果表明:与现有的几种数据分发算法相比,PADD能以较低的网络负载和较小的传输延迟获得较高的数据传输成功率. 相似文献
2.
《Planning》2014,(22)
当前地方本科院校的发展是我国高等教育发展的一朵奇葩,但由于它们建设时间不长,还存在许多不完善的地方。从教学任务安排问题入手,剖析其过程,揭示其中存在的问题,并对这些问题指出了主客观两方面原因,进而有针对性的提出了改进对策,并指明了这些对策所带来的益处。这对地方本科院校提高教学质量、解决学校中一系列相关问题、促进和谐与可持续发展提供了有益的思路。 相似文献
3.
4.
5.
随着计算机科学技术的迅猛发展和多媒体技术的广泛应用,监控视频已经成为日常生活中不可或缺的一部分。文章首先介绍了目前视频摘要和智能视频识别技术的研究背景,接着对智能视频识别系统进行了需求分析,阐述了各模块的功能。然后根据系统的需求分析结果,对系统进行了总体设计,说明了各功能模块的工作流程。最后采用Visual C++和DirectShow对系统进行了实现,详细地阐述了视频摘要模块的实现过程。 相似文献
6.
为了从含噪声的测量矢量中重构原始信号,研究了稀疏补分析模型下近似最优子空间追踪信号重构算法.针对直接采用稀疏综合模型下子空间追踪过程非最速梯度下降和信号重构概率不高的缺点,根据稀疏补分析模型下不同类型分析字典的结构特点来设计近似目标优化函数;改进了迭代追踪过程;优化了稀疏补取值方法;提出并实现了基于稀疏补分析模型的近似最优分析子空间追踪算法.仿真实验证明,当稀疏补运算符分别采用随机紧支框架和二维全变分矩阵时,算法的完全重构信号概率均明显高于ASP、AHTP、AIHT、AL1、GAP算法的完全重构信号概率;对于含高斯噪声的输入信号,算法的重构信号综合平均PSNR比相应的ASP、AHTP、AIHT算法分别提高了0.8dB、1.38dB、3.13 dB,但比GAP和AL1算法降低了0.32 dB和0.6dB.算法的完全重构概率与综合重构性能有了明显提高,收敛充分条件得到进一步简化. 相似文献
7.
针对压缩感知理论的稀疏分析模型下的子空间追踪算法信号重构概率不高、重构性能不佳的缺点,研究了此模型下的稀疏补子空间追踪信号重构算法;通过选用随机紧支框架作为分析字典,设计了目标优化函数,改进优化了稀疏补取值方法,改进了算法迭代过程,实现了改进的稀疏补分析子空间追踪新算法(IASP).实验结果证明,所提算法的信号完全重构概率明显高于分析子空间跟踪(ASP)等5种算法的信号完全重构概率;对于含高斯噪声的信号,所提算法重构信号的整体平均峰值信噪比明显超过ASP等3种算法整体平均峰值信噪比(PSNR),但略低于贪婪分析追踪(GAP)等2种算法的整体平均峰值信噪比.所提算法可用于语音和图像信号处理等领域. 相似文献
8.
敖欣 《计算机光盘软件与应用》2014,(11):83-85
由于计算机网络实验设备存在价格昂贵、维护困难等特点,高校计算机网络教学多偏重理论知识传授而忽视实验训练,因而影响了学生的学习兴趣及学习效果。针对这一情况,探索如何利用开源的计算机网络仿真平台NS2来辅助实验教学,改善课程的实验教学效果。具体来讲,利用Eclipse开发工具赋予NS2平台灵活的代码跟踪能力,从而帮助学生通过代码层次的单步跟踪、跳转等仿真控制来深入理解计算机网络协议的具体工作流程,提高实验教学效果。 相似文献
9.
针对程序在同一操作系统的不同环境下运行产生的IRP(I/O request packets)序列不完全相同,对检测结果有一定影响的问题,提出了采用路径IRP的Windows恶意进程检测方法.单独提取每一个操作路径的IRP请求序列,应用朴素贝叶斯、贝叶斯网络、支持向量机、C4.5决策树及改进的人工免疫算法(IAIS)进行检测,并比较了各种算法在不同特征选择方法下的检测效果.实验结果表明,本文所提出的采用路径IRP的Windows恶意进程检测方法是有效可行的,在所有方法中,采用Fisher Score进行特征选择的朴素贝叶斯方法得到了最高的检测率99.2%,优于基于IRP序列的恶意进程检测方法. 相似文献
10.
复杂的单目标优化问题是进化计算领域的一个研究热点问题.已有差分进化和协方差进化被认为是处理该问题的较有效的方法,其中差分信息类似于梯度可以有效的指导算法朝着最优解方向搜索,而协方差则是基于统计的方式来生成较优的子代种群.本文引入了协方差信息对差分算子进行改进,提出了一种基于邻域差分和协方差信息的进化算法(DEA/NC)来处理复杂的单目标优化问题.算法对现有差分算子中通常采用的随机选点或结合当前最优解进行差分的方式进行了分析,当随机选择的差分个体间的差异较大时,差分信息不能作为一种局部的梯度信息来指导算法的搜索;而结合最优解的差分信息又会使得种群朝着当前最优解的方向搜索,导致种群快速的陷入局部最优.基于此,本文采用了邻域差分的方式来提高差分算子的有效性,同时避免种群的多样性丢失.另外,引入了协方差来度量个体变量间的相关度,并利用相关度来优化差分算子.最后,算法对cec2014中的单目标优化问题进行了测试,并将实验结果与已有的较好的差分进化算法进行了比较,实验结果表明了本算法的有效性. 相似文献