室外信号的室内传播特性探讨

文章创新性地提出室外信号覆盖室内环境的传播模型、并通过实地测试进行了调校和验证．证实了模型的有效性和准确性。通过该模型的建立．能够有效地预测室外基站信号对建筑物室内环境的覆盖效果，从而指导无线网络的规划及优化工作、对规划设计单位提高规划水平与效率，对运营商节省建网和优化成本均具有现实的指导意义。     

基于城乡一体化的公交线网优化设计

分析了城乡居民的出行特征和城乡公交客流特征分布,提出对于优化城乡一体化公交网络规划应采取多层次的规划方法。将公交线网分为快线、普线和支线三个层次,建立以快线为骨干、普线为基础和以支线为支撑的城乡公交线网。以运营商的运营成本和乘客出行成本最小为目标函数,建立了下层规划为用户均衡分配模型的双层规划模型。并利用公交线路的规划模型和遗传算法进行求解,确定最优线路集合。验证模型的可行性,为城乡公交的规划提供理论支持。     

基于深度学习的场景化5G传播模型研究

准确的传播模型是5G移动通信网小区合理规划的基础。文章将深度学习方法与无线传播模型相结合，利用深度学习算法获取影响路径损耗的场景化因素特征，建立基于深度学习的无线传播模型。外场实际道路测试和用户测量报告评估验证表明，基于深度学习的场景化5G传播模型的覆盖预测准确，更加匹配真实的网络场景，保证5G无线网络规划建设的质量。     

不定期决策过程优化模型的算法研究

逆向算法是动态规划通常采用的寻优途径，但对于不定期决策过程，因其模型的不规范，算法不能通用。文章针对建立在不定期决策过程基础上的URM模型，提出了SPURM算法，该算法通过对URM模型进行分析转换．建立分段明晰、易地求解的RM模型，确定每个节点的位置及每段的状态变量集合，从而能够对该模型进行逆     

基于客户机／服务器模型的网络规划问题分析

建立了有限请求模式的客户机／服务器模型，并利用排队理论，定量分析了服务体系的生产率和响应时间，阐述了网络体系的规划和性能优化问题。     

电网设备可视化分析与展示方法

文中从用户的电力数据和各种电网设备的数据入手，构建了一个基于网络的可视化分析模型。首先，通过建立统一的电网规划数据台账，利用大数据对电网的运行状况进行分析，并对区域配电网进行网格规划。其次，根据用户的用电量需求与电网的地理位置、用户的用电量等情况，建立了一个符合用户要求的电力系统规划模型。最后，基于大量的电网设备和用户用电数据，从时间、空间维度出发，分析、显示和预测了设备的运行状况和未来发展趋势，从而提高了电网的分析能力和电网的供电效率，并能及时调整各种设备的运行状况，降低了运营成本。     

一种多无人机分布式路径规划算法

为解决多无人机路径规划鲁棒性不足、收敛速度慢的问题，提出了一种分布式多无人机路径规划方法。首先，将机队成员视为具有本地控制器的非线性动态系统，并将多无人机控制视为在线优化问题构建路径优化成本函数模型。其次，通过将局部控制和分布式路径规划相结合，并使用粒子群优化算法将平移运动与旋转动力学解耦，以实现对多无人机的分布式路径规划和有效控制。最后，通过建立基于四元数的无人机动力学模型与其他两种方法进行对比仿真测试，并搭建由三架无人机组成的机队进行飞行测试，验证所提方法的有效性。实验结果表明，所提方法能够实现对多无人机的最佳路径规划和有效控制，并具有良好的抗干扰性能，且与其他对比方法相比具有更好的收敛性、鲁棒性和抗振荡性。     

基于QFD的个性化定制产品规划模型

针对顾客之间需求的差异性对企业经营决策带来的影响,提出基于QFD的个性化定制产品规划模型。结合个性化定制的特点,对传统质量屋进行改进,并阐述了改进后质量屋的构建过程。在此基础上,建立以顾客满意度最大为目标,以生产成本与生产时间为约束函数的规划模型。最后,以洗衣机的定制作为研究实例,通过建立规划质量屋和规划模型,并应用Matlab软件求解得到规划结果,论证了该模型的有效性与科学性。     

移动无线网大数据规划模型研究

随着近年来大数据技术的发展，各行业加强了其在专业领域的研究及应用。对于移动运营商的无线网规划专业，通过结合企业拥有的市场、网络、终端、基站、规划等数据源进行大数据规划将有效提高网络规划的精准度及自动化水平。从目前已有的大数据规划平台来看，一般存在没有充分考虑场景区分及区域类型的问题，这对规划结果有一定影响。首先分析移动无线网大数据规划模型所需数据源、处理应用架构及实施方法，再从移动无线网大数据规划关键环节及模型分析开始分别研究面、线、点 3 种覆盖规划模型包含的标准、算法及参数设置等内容，最后对移动无线网大数据规划模型的构建及应用提出相关思路和建议。     

面向多层次、多指标的光网络规划与评估方法

首先深入分析了影响业务可靠性的关键指标,并建立了面向可靠性和建设成本的网络规划模型,然后设计了自适应免疫算法以求解网络规划方案。进而,建立了面向多层次、多指标的网络规划方案评估模型,并使用神经网络算法获得指标权重,实现对网络规划方案的全面、有效评估。通过仿真可知,提出的面向多层次、多指标的光网络规划与评估方法能够提高光缆资源利用率和站点成环率、降低网络建设成本以及保障网络可靠性,有助于提高运维人员的工作效率和运维水平。     

细粒度并行计算编程模型研究

作为应用软件模型和计算机硬件之间的桥梁,编程模型在计算机领域的重要性不言而喻.但随着具备细粒度并行计算能力的多核心微处理器进入主流市场,与之相适应的编程模型发展却相对滞后.对细粒度的并行计算编程模型进行研究.首先,介绍3种典型的多核心微处理器体系结构;其次,介绍3个已有的细粒度并行计算编程模型;最后,探讨并行计算编程模型的必备条件.     

面向任务的TBB多核集群混合并行编程模型

构建了一种适用于多核集群的混合并行编程模型.该模型融合了共享内存的面向任务的TBB编程和基于消息传递的MPI编程两种模式.结合两者的优势,实现进程到处理节点和进程内线程到处理器核的两级并行.相对于单一编程方式下的程序性能,采用这种混合并行编程模型的算法不但可以减少程序执行时间,获得更好的加速比和执行效率,而且明显地提高了集群性能.     

A Second-Order Cone Programming Method for Multiuser Detection Problem

Based on the binary quadratic programming model of the CDMA maximum likelihood multiuser detection problem, a detection strategy by the second-order cone programming method is presented. The proposed method relaxes the binary quadratic programming model as a second-order cone programming model. Coupled with the sign function, a suboptimal solution is obtained for the multiuser detection problem. Comparing with the reported semidefinite programming method, simulations demonstrate that the second-order cone programming method often yields the similar bit error rate (BER) performances for the multiuser detection problem, but the average CPU time of this method is significantly reduced.     

一种上下文感知编程模型——IPM的实施

提出了一种面向上下文的编程模型IPM(Isotope Programming Model)并介绍了IPM的实施.IPM对已有的面向对象模型进行扩展,引入了新的语言元素,将上下文感知应用的编程对程序员简化,使其只关心程序的逻辑,而不用关心上下文数据的变化.将IPM与现有的面向对象的编程方法进行对比,体现了IPM在上下文感知应用开发中的优越性.     

基于消息平台的互联网角色优先编程

在分析现有Internet分布式系统和传统瀑布型开发模式的基础上，探讨了基于消息平台的编程思路，提出了角色优先AF（Actor First)的开发模式，并给出了利用消息平台进行编程的实例。     

基于Excel的数学模型求解

Excel不仅是一款优秀的办公自动化软件,而且在数学模型求解方面具有专业数学软件不可比拟的优势,它既可以用于线性规划模型的求解,也可以用于图论、动态规划和某些非线性规划模型的求解。通过三个实例,以图表的方式列举了Excel在层次分析法、最大流问题和动态规划模型求解中的具体操作。     

特殊宽深矩形螺纹的宏程序编程

宏程序编程可以解决许多编程难题,利用宏程序编程,刀轨模型建立,控制螺纹引入点,完成特殊宽、深矩形螺纹加工编程.     

基于遗传算法和0-1规划的规则图形碎片拼接

通过对规则图形的预处理,提取图形碎片边缘像素特征,以整体匹配度最大为拼接目标,建立基于0-1规划的规则图形碎片拼接模型。考虑到模型本身的复杂性和求解方法对复杂模型的适用性,采用遗传算法对0-1规划拼接模型求解。求解结果表明,基于0-1规划的规则图形碎片拼接模型,可利用数学语言准确地描述拼接过程,且遗传算法可较好地完成规则图形碎片的拼接。     

Leveraging component-based software engineering with Fraclet

Component-based software engineering has achieved wide acceptance in the domain of software engineering by improving productivity, reusability and composition. This success has also encouraged the emergence of a plethora of component models. Nevertheless, even if the abstract models of most of lightweight component models are quite similar, their programming models can still differ a lot. This drawback limits the reuse and composition of components implemented using different programming models. The contribution of this article is to introduce Fraclet as a programming model common to several lightweight component models. This programming model is presented as an annotation framework, which allows the developer to annotate the program code with the elements of the abstract component model. Then, using a generative approach, the annotated program code is completed according to the programming model of the component model to be supported by the component runtime environment. This article shows that this annotation framework provides a significant simplification of the program code by removing all dependencies on the component model interfaces. These benefits are illustrated with the Fractal and OpenCOM component models.     

基于视觉注意模型和进化规划的感兴趣区检测方法

根据生物注意机制,该文提出了一种基于视觉注意模型和进化规划的感兴趣区检测方法。采用进化规划方法分割图像候选区域;区域兴趣度由视觉注意模型产生的局部显著和进化规划计算的全局显著共同度量。在视觉注意模型中,图像经过小波多尺度变换和计算中央周边差得到局部显著度。注意焦点在显著度增强因子的作用下,选取候选区域得到感兴趣区。实验结果表明,所提方法检测的感兴趣区更接近人眼的视觉注意机制,并取得了较为满意的对象检测和兴趣度量结果。