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排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 15 毫秒
991.
针对现有聚集数据调度近似算法具有较高延时上界的问题,提出一种改进的聚集数据调度近似算法。建立一棵根在中心结点的广度优先搜索树,分层构造一个最大独立集(MIS),使MIS中相邻的2个结点相距两跳。将MIS中的结点连接起来,形成一棵根在中心结点的数据聚集调度树,使结点按数据聚集调度树进行分层数据调度。在数据聚集调度树的构造过程中,对于任意支配点,以最小的结点连接其相距两跳的支配点。对于2个相邻支配点的公共邻居支配点,通过在距中心点最近的支配点加入数据聚集树,使其在数据调度过程中将数据发送给距中心点最近的支配点,从而降低数据的聚集延时。实验结果表明,与SAS算法、Guo’s算法和IAS算法相比,该算法的数据聚集延时更低,其延时上界为14R+△?10。 相似文献
992.
Trie树数据结构的实现方法灵活,所需存储器空间小,是实现高速路由查找和分组转发的理想选择。为满足10 Gb/s线速度网络处理器中微引擎的设计要求,提出一种基于最优平衡、多层存储的Trie树路由查找算法。建立一种平衡的压缩树结构,将该树中相邻的多层节点压缩到一个存储节点中。通过构造特定的数据存储结构来减小树的搜索深度,以空间换取时间,从而提高路由查找速度和分组转发效率。在网络处理器的查找微引擎设计中实现Trie路由查找算法,实验结果表明,单个微引擎的查找速度为4.4 Mb/s,能达到节省存储空间、提高查找效率的效果。 相似文献
993.
清华大学网络创新实验(TUNIE)平台为新型网络体系结构的验证和测试提供了有力的工具。在TUNIE平台运行过程中,过长的实验部署耗时会降低整个TUNIE平台的运行效率。对实验部署过程进行分析和测量,发现实验部署的冗长耗时主要由集中式镜像池和串行的实验部署流程引起。为此,提出一种并行化的快速实验部署方案。利用分布式镜像池减少非本地节点的镜像拷贝时间,采用并行化实验部署提高时间维度上的资源利用率。仿真和实际应用结果证明,相比于串行部署方案,该方案可以减少40%~89%的部署耗时,有效提高了实验部署的速度。 相似文献
994.
在大型强子对撞机(LHC)上紧凑型缪子螺线管探测器(CMS)实验的复杂数据环境下,有多个关系型数据源记录了关于数据组织和分布的信息。为实现数据查询系统的精确关键词查询功能,通过分析数据库模式图的方法,将关键词查询语言动态翻译成SQL语言,设计并实现一个跨数据库平台的关键词查询系统。针对动态翻译过程中存在的二义性问题,提出基于查询实体的模式图分析算法,以及基于最小权重树查找的动态连接算法。实验结果表明,该动态连接算法能为关键词查询正确生成所需数据库表的连接方式,使关键词查询系统具有较高的查询效率,以满足用户实时、精确查询的需求。 相似文献
995.
997.
针对现有及经典自适应分簇路由协议LEACH存在网络生存周期短和节点可靠性低的问题,提出一种安全的低能耗分簇路由协议S-LEACH。采用多角度信任模型,即从节点数据、通信带宽和剩余能量3个方面对待检测网络内各节点进行信任度评估,建立信任值集合并对照节点信任度阈值进行簇头安全选举,用萤火虫算法模拟实现成员节点聚簇,以单跳或多跳方式与基站节点通信的方法降低由于通信距离较远而带来的额外能耗。实验结果表明,与LEACH协议相比,S-LEACH协议可延长4倍以上的网络生存周期,且与以数据信任度为评测标准的BTSR协议相比,S-LEACH协议可将网络内非信任节点检测率提高2.3%。 相似文献
999.
移动Ad hoc网络(MANET)是一种无线自组织网络,易受内部恶意节点攻击。针对由于网络内部攻击行为复杂而导致内部恶意节点不易识别的问题,提出一种基于模糊数学理论的MANET内部恶意节点识别方法。通过分析节点通信行为,建立由节点平均包转发延迟、转发率和丢包率组成的属性向量,利用最大隶属度原则进行分类识别。设置不同的仿真场景和恶意节点密度,采用NS2软件进行仿真实验,结果表明,该方法能识别多数内部恶意节点,虽然恶意节点密度对识别结果影响较大,但在恶意节点密度为30%的情况下,仍能保持96%以上的识别率和5%以下的误检率。 相似文献
1000.
针对磁共振成像技术采样过程过慢的问题,给出一种新的基于压缩感知的图像重建方法。通过分析一种特殊的基于奇异值分解(SVD)的信号稀疏表示方法,提出一种结合稀疏信号位置和大小信息的支撑集混合检测方法,并根据该方法改进稀疏信号重建算法FCSA。实验结果证明,在相同的欠采样率下,改进FCSA算法重建图像的峰值信噪比(PSNR)比传统的基于小波稀疏基的FCSA算法重建图像的PSNR高2.21 dB~12.72 dB,比基于SVD稀疏基的FCSA算法重建图像的PSNR高0.87 dB~2.05 dB,且重建时间从基于小波稀疏基的FCSA算法的103.21 s下降至改进FCSA算法的36.91 s。 相似文献