基于偏好逻辑的网络流QoS类动态聚集方法

现有的网络业务流到QoS(Quality of Service)类的聚集一般采用定量的聚集方式,这类方法需要业务流给出确定的QoS参数值,并且QoS参数之间的权重系数是精确的,系统设置的QoS类也是固定不变的;而现实中,这些因素往往是不确定、不精确的.于是本文引入定性的偏好逻辑理论、并结合QoE(Quality of Experience)建模业务流的偏好需求,再基于霍尔逻辑对冲突的偏好需求进行有效的检测和消除,继而借助非单调推理在动态变化的候选集QoS类中进行选择,最终实现一种以偏好为内容的QoS类动态聚集方法 PLM(Preference Logic Model for flows aggregation).实验结果表明,本文提出的聚集方法,可有效建模业务流不确定、不精确的QoS需求;在高可变的动态环境中,当业务流QoS需求发生变化,或QoS类发生变化,都能对业务流进行有效的聚集调节以充分利用系统资源.因此,与其他聚集方法相比,在延时、丢包率、吞吐量等各个方面表现优良.     

网络视频流量分类的特征选择方法研究

准确,高效的业务流识别与分类是保障多媒体通信端到端QoS（Quality of Service）,执行相关网络操作的前提。如今数据规模的剧烈增加为业务流的分类提出了挑战,而特征选择能够尽可能地减少特征维数,去除冗余特征,为大数据时代下的业务流分类提供解决办法。对现有的特征选择方法分成Filter、Wrapper、Embedded三类,分析了各类算法的性能原理。采用最新数据集对不同特征选择算法性能对比,从算法的运行时间、特征压缩率、准确率三个方面评估了特征选择算法的性能。另外,针对现有数据集分类情况进行分级分类以达到视频流的细分类,从而提高分类的准确率。     

无线Mesh网络QoS保障技术综述

首先,简要回顾了无线Mesh网络的基本概况,分析了在无线Mesh网络中提供QoS保障的必要性和重要意义。然后,系统地介绍了无线Mesh网络的物理层、MAC层和路由层QoS保障技术以及跨层QoS设计技术的国内外研究现状,对其进行了细致而科学的分类。最后,给出了它们的研究难点和研究方向。     

未知室内环境的三维景物描述

景物描述是计算机视觉的一个重要内容。提出了一个利用三维信息对未知景物的描述方法。该方法对三维场景进行物体级和结构级两级描述；根据三维物体分割的结果，首先计算单个物体的最大尺度、形状类型和边集等整体特征，继而推测它们之间的相互位置关系。从数学上推导了“简化边框矩”和“平面惯量张量”的计算公式，并给出了实验结果。     

基于三角面片的三维医学图像体视化

为了辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性直至准确的定量分析,文中主要讨论基于三角面片的三维医学图像体视化.对去噪后的二维断层图像提取最外层轮廓并对每层轮廓线进行拐点检测,在相邻两层轮廓间进行轮廓点的匹配和重建,然后通过显示得到物体表面的三维图像,即可实现体数据的可视化.     

IP网络性能特征模型分析

以Internet为代表的IP网络正日益成为一种重要的通信基础设施,但在当前的Internet上支持实时媒体应用仍然是一个难点。为了能够在尽力而为的IP网络上支持多媒体的应用,需要深入地理解网络性能特征。网络性能特征的研究包括对网络进行测量、建模和分析,定量或定性地得出网络的性能指标,从而有效地对网络进行预测、控制和使用。本文对已有的网络性能方面的研究成果进行归纳、总结和验证,得出了IP网络通信平台的基本性能特征模型。     

基于信息熵的变异算子设计

基因多样性是影响算法收敛性能的重要因素之一,为了维持种群足够的多样性以保证演化高效进行,从变异算子设计思想入手,分析了传统变异算子存在的不足,即固定的、与问题无关的变异算子的设计思想存在不足。提出了基于信息熵的变异算子,并讨论了它在克服早熟收敛方面的作用;最后,通过实验证明了该方法的有效性。     

面向无线视频传输的内容感知AQM算法研究

区分服务（DiffServ,Differentiated Services）在各种保障技术中能更好地满足视频流对服务的要求。在区分服务网络中,常用的主动队列管理算法由于对视频重要数据保护强度的不足,不能很好地满足用户的QoS的需求。针对H.264/MPEG-4视频编码的特性,在现有算法WRED的基础上,通过改变平均队长的计算方法,进一步加强对重要数据的保护能力,以提高视频传输的质量,同时,还考虑了延时对视频传输的影响,提出了超时早检测机制,避免了无效视频数据传输占用宝贵的网络资源。仿真结果显示该算法在原有算法的基础上进一步提高了视频传输质量。     

一种基于改进隐马尔可夫的多媒体业务分类算法

该文提出一种基于改进隐马尔可夫(Hidden Markov Model, HMM)的多媒体业务分类算法。改进后的算法保持典型HMM模型结构不变,通过区分包大小的位置信息,改变发射概率取值,提高了多媒体业务区分性能。理论分析表明,该文模型在计算量上低于高阶HMM;实验结果表明,改进的HMM多媒体业务分类算法的区分效果优于现有的HMM多媒体业务分类方法。     

蛇模型综述

活动轮廓模型即蛇模型，由Kass等人在1987年首次提出，在图像分析和计算机视觉等领域得到越来越广泛的应用。蛇模型是一条能量曲线，由内部能量和外部能量共同决定，在能量最小的原则下移动并最终停止到所要寻找的物体边缘附近。现从蛇模型的基本原理、各种改进方法及应用情况来分别进行阐述。