Ad hoc网络时钟同步研究*

为解决时钟同步方案存在依赖特殊节点以及算法精度不高等问题,在组网过程与自组网互同步相结合的基础上,完成网络节点的时钟同步,并通过测量网络延迟以提高同步精度.方案在一跳场景下验证,可将误差维持在15μs左右,提高了同步精度,并且本方案不需要特殊节点,各个节点只需要收到一个同步帧就可以自发地调整时钟,同步帧的开销小、实现简单,适用于多跳和灵活易变的Ad hoc网络.     

基于多分辨率奇异值分解的图像融合

提出一种新的基于多分辨率奇异值分解（ MSVD）图像融合算法。算法对源图像进行MSVD处理,使其分解为互不相关的平滑和细节分量,并对平滑分量进行多层次的分解与处理。类似于小波变换,多分辨率奇异值分解的基本思想是在平滑分量的每一层上用奇异值分解（ SVD）来取代滤波,最终利用融合规则对图像进行MSVD融合。利用5种评价算子来评价算法,得到的融合效果很好。与基于小波分解的算法相比,算法计算简单、实时性突出,对复杂、高像素图像处理更简单方便。     

Implementing optimized pairings with elliptic nets

In this paper,we use elliptic nets to implement the optimized Ate pairings and optimal pairings on the Barreto-Naehrig curves with embedding degree 12.In order to do the arithmetic of elliptic curves over finite fields with elliptic nets,we first give some basic properties of elliptic nets associated to elliptic curves over finite fields and the expression of Miller function in terms of elliptic nets.Then we give formulae to compute some optimized pairings with elliptic nets,which is a new method to implement pairings.This method with elliptic nets has time complexity comparable to Miller’s algorithm and it can be optimized.     

轧钢冷床上卸钢系统改造

介绍运用变频、PLC、液压技术对轧钢冷床上卸钢系统进行改造。     

一种求解命题公式骨干集的警示传播算法

警示传播WP算法是一类重要的信息传播算法,在命题公式的可满足性判定中非常有效。通过对WP算法的数学原理分析发现,当算法收敛时以高概率固定部分变元的赋值,可以对公式进行化简。基于这样的特征修改WP算法的迭代方程和变元赋值条件,设计了一种求解命题公式骨干集的信息传播算法。当变元数目超过400时,与经典骨干集求解算法对比,效率提高了40%,与目前常用算法对比也有10%的提高。结果表明,所提算法求解命题公式骨干集时非常有效。     

Java程序设计的信息化课程建设的实践与探讨

在网络信息发达的时代,信息化课程是大势所趋。提倡建设信息化教学平台,以Java程序设计课程为例,探索新型信息化教学平台,是现代教学实践探索的一个重要问题。本文在介绍Java程序设计的实践教学模式和信息化教学平台的基础上,与传统课堂教学的优势相结合,实现对教学资源的重构与学习空间的扩展,延伸高校信息化教学工作的改革思路,促进信息化技术与传统课程教学的融合。     

Augmented Online Sequential Quaternion Extreme Learning Machine

Neural Processing Letters - Online sequential extreme learning machine (OS-ELM) is one of the most popular real-time learning strategy for feedforward neural networks with single hidden layer due...     

基于国产处理器增量式实时交通流预测算法及实现

针对城市交通难以处理大量数据且实时性差等问题,提出了根据增量式城市交通流数据预测拥堵情况的一种基于国产处理器的L-BFGS(limited-memory BFGS)算法。该算法通过存储向量序列计算Hessian矩阵,改进Two-Loop算法求下降方向,在Spark集群中并行处理时收敛速度快,适用于实时性要求强的城市交通场景。实验结果证明,L-BFGS预测算法完全可以在国产平台上对大规模的实时交通数据流进行快速建模、预测,在改善城市交通管理水平提供有效支撑的同时也丰富了国产芯片的应用领域。     

面向动用计划的车辆装备备件预测研究

针对动用计划下的车辆装备备件的消耗特点,研究了车辆装备维修备件消耗量和库存控制两个预测优化问题。考虑动用计划期内车辆装备的预防性维修和修复性维修,实现定时定程维修和自然随机故障维修下装备维修备件的消耗量的预测。在此基础上,根据备件库存检查方式的特点,建立基于定期检查策略的联合补货库存控制模型,根据模型的结构特点确定决策变量界限,并利用多类种群位置更新方式改进了果蝇优化算法。仿真结果表明,改进的果蝇优化算法具有良好的求解效率,本文所提出的优化方法可为车辆维修保障资源优化提供决策依据。     

网络中多节点故障定位的探测路径选择算法

针对现有故障定位技术不能满足多节点故障定位的要求,尤其当网络中存在大量故障节点时,提出了一种基于主动探测的探测路径选择算法。该算法主要包括用于故障检测的贪婪路径选择算法和用于故障定位的禁忌链路搜索算法。在故障检测阶段,使用贪婪路径选择算法迭代地选择具有最小权重的探测路径覆盖网络中的节点。在故障定位阶段,使用禁忌链路搜索算法多次生成候选路径集以选择最合适的探测路径来解决多节点故障定位问题。在随机网络拓扑和真实网络拓扑上的仿真结果表明,与现有的节点故障定位算法相比,探测路径选择算法具有更高的成功定位率和更低的探测成本。