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支持多速率自适应的IEEE 802.11网络性能分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基于自动速率回退(ARF)算法的多速率IEEE 802.11网络,给出了ARF算法分析的一种离散时间Markov链模型.模型的建立,考虑了节点在发送过程中,通过Basic与RTS/CTS模式的选择,对是否因为信道传输误码导致的失败进行的区分.利用算法模型,分析了节点在以随机概率选择不同发送模式的方式下,其采用各个传输速率的稳态概率分布,并在此基础上结合协议退避机制的研究,给出了多速率网络系统吞吐量性能的计算方法.通过大量的仿真实验,验证了模型分析方法具有很好的准确性,并讨论了算法以及MAC协议参数设置对网络性能的影响. 相似文献
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面向短文本的命名实体识别 总被引:1,自引:0,他引:1
针对短文本命名实体识别这项紧缺任务,提出了一种面向短文本的快速有效的命名实体识别方法。该方法主要分成三步:第一步,针对短文本表达不规范特性对命名实体识别的干扰,采取去干扰字符,化繁为简等规范化操作。第二步,针对短文本语意不完整特性,提出用HMM(隐马尔可夫模型)以词性做观察值进行初步命名实体识别。第三步,据初步识别结果,构建拼音同指关系库来识别潜在实体。在由8464篇短文本构成的测试集上运行的实验表明,该方法能较好地进行短文本命名实体识别。 相似文献
54.
在马尔可夫链模型的基础上,将测试问题转化为一个数学问题。通过建立软件的使用链,根据使用链进行序列抽样,产生测试用例,将软件测试结果的分析问题转化为一个经典概率问题。运用实例证明,这种技术具有一定的实用性和有效性。 相似文献
55.
56.
基于手势识别的机器人人机交互技术研究 总被引:8,自引:1,他引:7
研究了基于视觉的动态手势识别技术,采用基于肤色的高斯模型与改进的光流场跟踪算法结合的方
法,实现了复杂背景下实时的手势跟踪,具有快速和准确的特点,且具有较好的鲁棒性.对于动态手势识别器,采
用了隐马尔可夫模型(HMM)作为训练识别算法.考虑到动态手势特征本身的一些特点,对HMM 参数优化算法重
估式加以修正,调整了算法比例因子,从而推导了最佳状态链的确定算法、HMM 参数优化算法.最后将研究开发
的动态手势识别算法成功地应用到了基于网络的远程机器人控制系统中. 相似文献
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人类在处理问题中往往分为两个层次,首先在整体上把握问题,即提出大体方案,然后再具体实施.也就是说人类就是具有多分辨率智能系统的极好例子,他能够在多个层次上从底向上泛化(即看问题角度粒度变"粗",它类似于抽象),并且又能从顶向下进行实例化(即看问题角度变"细",它类似于具体化).由此构造了由在双层(理想空间即泛化和实际空间即实例化)上各自运行的马尔可夫决策过程组成的半马尔可夫决策过程,称之为双马尔可夫决策过程联合模型.然后讨论该联合模型的最优策略算法,最后给出一个实例说明双马尔可夫决策联合模型能够经济地节约"思想",是运算有效性和可行性的一个很好的折中. 相似文献
59.
基于HFC(Hybrid Fiher Coax)网络的国际标准DOCSIS规范,分析了其网络接入设备CM(Cable Modem)上行带宽分配的竞争请求机制.首先给出了上行信道带宽竞争请求算法的马尔可夫链模型,以此为基础建立了CM端的上行信道数据帧发送过程的M/M/1/K排队模型,并给出了上行信道数据帧发送缓冲区大小的理论估计方法.通过NS-2仿真工具进行仿真,验证了该方法可以较为准确地估计CM上行发送缓冲区的大小与溢出概率的关系,从而证明该方法能够为上行发送缓冲区的大小设置提供理论参考依据. 相似文献
60.
子空间辨识方法作为一种有效的针对多输入-多输出系统(MIMO)的辨识建模方法近年来受到广泛的重视.目前主要采用的子空间辨识算法只能适用于白噪声环境,而实际的工业现场数据很多是受到较大有色噪声干扰的.针对问题采用了一种新的子空间辨识算法,利用马尔可夫参数用于处理随机性部分,同时引入辅助变量用以去除噪声的干扰,能够适用于存在较大有色噪声干扰情况下的辨识建模,并可得到对象的无偏模型,建模的精度优于通常所采用的子空间辨识算法.通过对精馏塔仿真模型的辨识结果证明了该方法的可行性和有效性,以及在实际工业过程对象建模中良好的应用前景. 相似文献