高压水清洗成形网有关参数探讨

纸机成形网的清洗对纸机有很重要的作用,使用高压喷水管清洗成形网,可以除去与成形网有高亲和力的污物,如沥青、胶料等。使用高压喷水管要考虑清洗的效果、清水的消耗、喷水管装置的维护和网子的损伤等很多问题,这些问题都与喷水管的位置、喷嘴型式、喷水管与网子的距离、喷嘴直径、水压、喷     

基于用户行为特征的P2P代理缓存的研究*

通过对BitTorrent用户一段时间内的行为统计分析,把握用户的行为特征.在此特征的基础上,提出一种BitTorrent缓存模式,更大程度地利用缓存空间,提高缓存命中率,减轻网络运营商的出口压力.     

基于用户评价驱动的可信Web服务发现

随着Web服务技术的快速发展,如何请求和选择可信服务成为了非常重要的研究课题,即可信服务发现。本文提出了一种新的基于用户评价的Web服务发现方法．通过计算当前一段时间内多个用户对Web服务的反馈值,来判断Web服务所声明QoS的真实性,从而选择出更具可信度的Web服务。实验表明该方法具有有效性。     

一种降低WiMAX终端认证时延的机制设计与实现*

用户在移动WiMAX 网络间切换时要进行认证和密钥获取,此过程会耗掉很长的切换时间,对切换性能造成很大的影响。为了降低切换时延,提出把上下文传输协议和认证过程结合起来的机制。该机制是在WiMAX网关中设计context模块,利用context模块对密钥进行存储和分发。实测结果表明,该机制降低了用户切换时认证时延。     

基于hash技术的ext3目录索引机制的改进*

针对当前广泛应用的ext3文件系统对超过一定长度的目录进行索引操作时,其性能明显下降的现象,首先对其原因进行了分析,提出一种基于hash技术的ext3目录索引问题的解决方案,并在此基础上给出了实现代码。通过几种测试平台所获得的实验数据证明了该hash技术对解决ext3性能瓶颈的有效性。     

基于概率统计直方图的压缩域说话人识别

压缩域说话人识别算法(Compressed-domain automatic speaker recognition,CD-ASR)即从压缩语音数据中直接提取压缩参数进行说话人识别,无需参数译码和波形合成.本文提出了基于概率统计直方图的VoIP压缩域说话人识别算法,包括矢量量化统计直方图和高斯混合模型统计直方图两种方法.在给出了G.729,G.723.1(6.3 kb/s),G.723.1(5.3 kb/s)压缩码流的压缩域特征提取方案后,分别以矢量量化统计直方图和高斯混合模型统计直方图作为识别模型进行说话人识别.实验结果表明,概率统计直方图法比在压缩码漉中提取同样识别参数的GMM模型,识别率有很大提高.     

基于MIP的WiMax终端退网研究

针对WiMax网络架构标准中CMIP下的终端异常退网问题,介绍WiMax标准的体系架构及移动IP协议,研究现有CMIP/PMIP模式下终端的退网和资源释放情况,在此基础上,设计并实现一种新的解决方案,将检测终端异常退网和发起终端退网流程的决策权交给接入网关。对其进行测试,结果表明,该方案既可解决CMIP模式下终端异常退网时不能及时进行资源释放以及用户计费等问题,也适合终端正常退网和PMIP模式下的异常退网等情形。     

多Sink群智感知网络数据收集方法

随着Android和iPhones等移动设备的广泛普及,群智感知网络成为研究热点.人们携带这些移动设备在日常生活中收集环境感知数据.人们的移动具有社会性,其移动轨迹难以预测,如何设计一种有效的数据收集算法是一个值得研究的问题.针对多Sink群智感知网络,提出一种基于地点的感知数据收集方法.首先采用多目标决策的层次分析法,以移动设备与Sink节点之间的距离、连接时间和相遇概率为性能指标,提出最优Sink的选择机制,确定感知数据的目标传输节点;受PeopleRank启发,提出基于地点的数据转发方法,以优化下一跳选择策略.最后,通过一系列实验对该方法的可行性和有效性进行验证,实验结果表明,该方法不仅大大提高了感知数据的传输成功率,而且转发开销和延迟有了明显的降低.     

一种基于预测建模的WSN数据管理方案

能效、满足用户多样化需求的传感器网络数据管理是当前传感器网络应用的一个重大挑战,本文在基于Proxy/Sensor分层传感器网络数据管理方式基础上,提出了一种新的传感器数据管理方案,利用用户的历史查询建立时间序列预测模型以推断用户的未来数据需求,基于预测结果从Sensor层节点获取感知数据并存储在Proxy层节点,同时Sensor层节点实时监测自身的负载状态,当负载达到阈值后主动上报历史感知数据,以提供对历史数据查询与分析的支持.实验结果表明该方案在满足用户数据需求的基础上,以较低的能耗和较小的查询时延获得了较为全面的性能.     

物联网情景感知技术研究

与互联网不同,物联网(Internet of Things, IoT)通过各类通信技术将具有标识、感知或者执行能力的物理实体互联,形成了“物物互连”的虚拟网络。随着计算机及通信技术的迅速发展,计算资源将通布人们周围的环境,情景感知技术应运而生。情景感知获得传感器采集的情景信息以后,对信息进行智能处理,自主地为用户提供服务。物联网具有海量信息的特性,传统的情景信息处理方法已不再适用。对物联网情景感知技术进行了详细的介绍,首先给出情景和情景感知的概念及其研究发展和应用。然后,结合物联网特性,以情景感知流程为主线,探讨了信息获取、建模和智能处理等内容。最后,系统结构是情景感知的关键,因此对现有的系统结构进行了分析和对比,结合物联网环境论述了当前情景感知系统的不足之处,并给出了情景感知系统的参考结构。