基于模糊神经网络的稳定AODV协议改进方案

车载自组网的重要特征之一是节点的高移动性。针对节点的自由移动导致链路频繁断裂这一问题,在路由协议中选择稳定链路进行数据传输尤为重要。提出了一种具有链路稳定性的按需距离矢量路由协议（AODV）改进方案,即GF-AODV（AODV with GASA FNN）。该方案在路由发起和选择阶段,使用模糊神经网络对节点信息进行计算,得到节点稳定度以评估链路质量,并均衡考虑链路稳定性与跳数,选出稳定且跳数较小的路径。在路由维护阶段,针对实际环境使用遗传模拟退火算法对模糊神经网络的参数进行实时优化,以确保计算出的节点稳定度符合实际情况。实验表明,GF-AODV相对于AODV在平均时延、包投递率、路由开销等方面均有所改善。     

直流电机的启动电流优化

直流电机具有输出转矩大,调速性能好,运行可靠等优点,在行业中广泛应用。但直流电机直接启动时电流非常大,容易烧坏设备。因此,本文运用最优控制理论的最小值原理知识,对他励直流电动机的启动电流进行优化。首先分析直流电机控制电路,得出其数学模型,进而得出系统的状态空间表达式;再通过所学最小值原理的知识,利用斜坡函数为最优控制律;最后,利用MATLAB平台进行仿真,论证其最优控制律的可行性,得到启动电流的最优控制。     

云存储中基于拼音相似度的密文模糊搜索方案

中文关键词模糊密文搜索方案依赖预定义的关键词模糊集,存在搜索复杂度高和存储空间大等不足。为此,提出一种应用于云存储的基于拼音相似度的多关键词密文模糊搜索方案。运用拼音相似度和欧氏距离衡量汉字的相似度,以布隆过滤器为基础,利用p-稳定分布的局部哈希函数构造索引,实现多个中文关键词的密文模糊搜索。实验结果表明,与基于关键词的加密云数据模糊搜索方案相比,该方案搜索效率较高,存储代价较小,且能够保证信息安全。