一种基于采样的传感器网络多重覆盖算法

系统生命期是无线传感器网络的一个重要设计因素。在满足监控性能的前提下,仅将少量传感器节点投入工作,而让其它节点处于低功耗的休眠状态,可有效延长系统生命期。现有的多重覆盖节点调度算法的性能不是很好,利用采样技术,提出了一种解决多重覆盖的节点调度算法。仿真实验表明,此算法的性能比现有算法要好,得到的工作集的大小可达到现有算法的66%左右。     

基于Voronoi图的无线传感器网络K覆盖算法

针对无线传感器网络(WSN)在随机高密度部署节点情况下的多重覆盖问题,提出一个基于Voronoi图的K覆盖算法。该算法利用邻居节点信息计算Voronoi覆盖邻居节点集,构建有向Voronoi覆盖关系图,通过调整关系图中的节点状态实现K覆盖。仿真结果表明,该算法能正确判断网络覆盖率,连通K覆盖的近似最小活动节点集数目少于CCP算法。     

物探在码头基础调查中的应用

本文通过广州黄沙码头文化娱乐中心场地物探，介绍了在码头基础调查中，运用瞬态瑞雷波法和反射波法，在划分地层，查明抛石、混凝土方块以及钢锚拉杆的分布等方面收到了较好效果。文中介绍的反射波多次覆盖技术的数据处理技巧，值得借鉴。     

无线传感器网络多重覆盖问题分析

传感器网络由大量能量有限的微型传感器节点组成.因此,如何保证在足够覆盖监测区域的同时延长网络的寿命,是一个需要解决的重要问题.为了达到这一目标,一种广泛采用的策略是选出部分能够足够覆盖监测区域的节点作为工作节点,同时关闭其他冗余节点.提出了一个数学模型,使得只要已知监测范围和节点感知半径的比值,就可以计算出达到服务质量期望所需要的节点数量.需要指出的是:与大部分研究覆盖的文献不同,该研究不基于节点的位置信息,因此可以极大地降低硬件成本,并且减少节点获得和维护位置信息的开销.模拟实验结果表明:在随机部署条件下,服务质量期望与实验所得到的实际覆盖度的误差不大于服务质量期望的2%;而对于相同的服务质量期望和实际覆盖度,计算所得的工作节点数量与实验所得的工作节点数量的误差小于计算数量的5%,这表明推导出的节点数量与服务质量期望之间的关系与模拟实验的结果相吻合.该结果可以广泛应用于传感器网络的节点部署、拓扑控制等领域中.     

基于OTT策略的组合测试用例优先级排序方法

在组合测试用例优先级排序问题中,通常采用组合覆盖率为排序标准,该方法能够尽快满足覆盖率的要求,但其排序影响因子较为单一,缺陷检测能力不稳定。针对此问题,该文结合One-Test-at-a-Time（OTT）策略提出了一种在线调整的组合测试用例优先级排序方法,引入多重待覆盖率、测试用例失效率和测试用例重要程度3个影响因子用于衡量组合测试用例优先级。根据测试用例的在线测试反馈信息,该方法能够实时调整组合测试用例的优先级,增加了优先级排序的准确性。实验结果表明,相较于original、基于单一覆盖和多重覆盖的组合测试优先级排序方法,该方法在缺陷检测能力和稳定性上具有更强的竞争力。     

无交集节点分组实现多重覆盖的算法

为了监测某些关键区域,通常采用传感器节点的冗余布置.分析了如何利用冗余节点以提升网络服务时间,以提高服务质量这一问题.研究了冗余布置条件下的实现多重覆盖这一服务要求,提出了一个基于分组覆盖的多重覆盖解决方案,设计了分组算法.实验结果表明,该分组算法比随机选择分组算法能有效的增加所得组数,它延长网络生存时间,提高服务质量.     

基于多覆盖模型的神经机器翻译

覆盖模型可以缓解神经机器翻译中的过度翻译和漏翻译问题.现有方法通常依靠覆盖向量或覆盖分数等单一方式存储覆盖信息,而未考虑不同覆盖信息之间的关联性,因此对信息的利用并不完善.针对该问题,基于翻译历史信息的一致性和模型之间的互补性,提出了多覆盖融合模型.首先定义词级覆盖分数概念;然后利用覆盖向量和覆盖分数存储的信息同时指导注意力机制,降低信息存储损失对注意力权重计算的影响.根据两种覆盖信息融合方式的不同,提出了两种多覆盖融合方法.利用序列到序列模型在中英翻译任务上进行了实验,结果表明,所提方法能够显著提升翻译性能,并改善源语言和目标语言的对齐质量.与只使用覆盖向量的模型相比,过度翻译和漏翻译问题的数量得到进一步减少.