传递矩阵法计算地基梁

本文应用传递矩阵法计算地基梁,这种数值分析法具有无论分段数为多少,最终线性方程组均为四阶线性方程组的特点,因此具有计算简便、可增加分段数以提高精度的优点。     

新一代无源光网络--EPON

介绍无源光网络背景下的接入网技术——EPON的结构、原理和核心技术，比较EPON与APON各自的利弊，展望EPON的未来．     

灰度图像的有损RLE压缩

行程编码是一种简单有效的数据压缩编码方法 ,在信源编码中属于统计编码无损压缩的范畴。一般的图像数据存在内在的相关性 ,对原始图像数据进行一定变换可将内在相关性提取出来 ,这就为行程编码在图像压缩领域的应用提供了可能。基于对传统行程编码方法的分析可知 ,必须对其进行一定改进才能保证对数据的有效压缩 ,改进后的编码方法可称为简单有损行程编码。图像的内在相关性可通过变换编码加以分析 ,离散余弦变换就是一种较常用的变换编码方法。对原始图像数据进行离散余弦变换和重排 ,可使相关性较好的数据集中起来 ,为利用简单有损行程编码方法创造了条件 ,该编码方法可称为复合有损行程编码方法。通过实例比较分析 ,证明了该方法能对灰度图像进行有效压缩。在可接受的有损范围内 ,获得较好的压缩比。     

Fp上pn-周期序列k-错线性复杂度的期望

线性复杂度和k-错线性复杂度是衡量密钥流序列随机性的两个重要标准。文章运用广义Chan-Games算法,研究了Fp上pn-周期序列k-错线性复杂度,给出其k-错线性复杂度期望的上、下界。     

考虑类型信息的异构数据源信息交换方法研究

异构信息源模式集成中,除解决模式结构冲突外,还需要考虑模式结构对应的数据类型差异,以保证模式集成和信息交换过程的准确性.本文在考虑不同模型语言类型约束和复合对象类型的基础上形式化描述了类型体系,在公共类型体系内容定义的基础上给出了考虑约束和复合对象类型的中间模型类型体系的构建方法,建立了异构数据模式类型体系与中间模型类型体系的类型映射关系.相比其他类型匹配方法,具有搜索空间小、处理范围广的特点.     

一个基于增强学习算法的路由模型

由于Internet的不断发展，现有的路由算法为适应不同的网络要求，从一开始的RIP、OSPF、BGP等几种，衍生出很多新的适用于特殊网络的路由协议。本文提出一种基于增强学习算法的路由模型。将每个路由节点看作一个Agent，利用增强学习算法的思想使得每个节点在不了解网络拓扑结构的情况下从向邻居转发的概率获得网络的信息，这样路由节点可以选择一个较优的转发方向。同时，节点能对网络的拥塞等情况作出调整。该模型为一些具体网络的路由协议，特别是QoS类路由算法提出了一个新的路由思想。     

自相似流量关键参数分析

大量的研究结果表明,网络流量过程普遍存在着自相似和长相关特性,自相似和长相关特性对网络性能具有重要的影响.目前绝大部分研究都集中在Hurst系数的估计及其性能影响上,这是不全面的.本文深入研究影响网络性能的自相似流量关键参数,通过仿真分析Hurst系数和方差系数对网络性能的影响,表明Hurst系数和方差系数对网络性能均有重要的影响.分析了方差对网络性能影响的原因,研究了G与方差之间的关系及其计算方法,给出了基于IDC的复合分形更新过程参数的估计算法,分析了分形开始时间对网络性能的影响.     

多维可视化技术综述

当前,面对科学、工程和商业领域中海量的多维信息,用户迫切需要使用有效的可视化工具在知识发现、信息认知及信息决策过程中对其进行理解。首先对多维和多变元的概念进行了界定,给出了二者的适用领域,然后基于多维可视化技术的分类体系,详细阐述了各类技术代表方法的基本原理、适用性及功能作用,最后分析比较了各类技术方法的优缺点,展望了多维可视化技术未来的研究方向及其面临的挑战。     

启发式规则与GA结合的优化方法求解工作流动态调度优化问题

调度是工作流管理系统的核心问题,是保证工作流正确运行的关键。在工作流环境下,动态调度要比静态调度更切合实际。本文在总结前人工作的基础上,提出了一系列工作流动态调度的启发式规则,并以最小化任务总拖期时间和最大化任务总提前时间为目标,建立了工作流动态调度问题模型。采用启发式规则与遗传算法相结合的优化方法求解工作流动态调度优化问题。仿真结果说明了优化方法的可行性和有效性,同时比较了该方法与多种静态调度方法,进而说明了该方法的优越性。     

关系数据库上基于非数值属性关键词的模糊查询

关系数据库上的关键词查找技术使得用户像使用搜索引擎一样获取数据库中的相关数据.然而,这种技术只实现了精确查询,还不能很好地实现模糊查询.本文通过引进分类学习中的Rocchio算法并对其做小部分修改,用于数据库的关键词查询中,结合不同类型对象之间相异度和相关度的量化计算,每次返回的结果集按照相关度降序排列,实现精确到模糊的查询.如果用户不满意初始查询结果集,利用Rocchio算法经过几次交互,便可不断满足需求.对权值优化的Rocchio算法反馈过程进行了实验测试,结果证明是比较令用户满意的,而且返回的结果集中少量的不相关集合可以提高查询的性能.