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基于全网能量均衡的WirelessHART图路由算法 总被引:1,自引:0,他引:1
如何均衡使用网络节点能量并生成高可靠路由是WirelessHART网络研究的一个难题,为此提出了一种GRAEB(graph routing algorithm based on energy balancing)图路由算法。首先,网络被初始化为连通的图结构,能够提高丰富的冗余路径。网络管理器根据全网节点剩余能量、通信周期、链路分布等因子生成节点鲁棒系数矩阵,节点通过比较邻居的鲁棒系数来选择最优路径。另外,规定了邻居节点数的上限阈值,每次路由更新只保留鲁棒系数最优的邻居。仿真结果表明GRAEB不仅提高了网络可靠性,而且延长了网络寿命。 相似文献
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随着经济社会的高速发展和工业化建设程度不断提高,水环境问题已经严重影响甚至威胁了人类的健康。近年来,国家大力推行水环境的预测预警,许多专家学者利用人工神经网络等智能方法在富营养化评价及水华预测中得到了较为广泛的运用,也取得了一定成效。然而,人工神经网络的性能受到样本训练算法等方面的影响,在选取合适的神经网络模型、算法以及设置参数麻烦、耗时。随着问题复杂程度的增加,单个网络的隐层节点数将增加很多,训练时间将大大增加,从而造成训练困难。且由于训练过度或不够,往往导致泛化能力较差。为解决此问题,本文在对湖库水华形成机理深入分析的基础上,建立了BP网络的水华预测模型,并利用Bootstrap采样技术获取不同的数据集,分别训练多个BP网络,最终将多个网络进行集成用于建立太湖流域水华预测模型。通过基于Bagging算法的集成学习,可以对样本包含的信息进行充分挖掘,更全面的刻画因素之间的相互联系和变化规律。实验表明基于Bagging算法的BP网络集成模型预测结果与单个BP网络模型预测结果对比,具有较高的预测能力,从而获得了相对理想的预测效果。 相似文献
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《计算机工程》2014,(8)
为在现场可编程门阵列(FPGA)平台上更高效地实现祖冲之算法,提出一种新的硬件实现方法。利用祖冲之算法的迭代特性、并行特性以及模加的性质,减少加法器的使用数量,包括使用资源占用少、延时少的简单加法器替代资源占用多、延时长的进位保留加法器以及mod(231-1)加法器,实现祖冲之算法关键路径中多次mod(231-1)加法运算。使用QuartusⅡ与ISE软件进行了仿真验证,结果表明,该方法在芯片资源占用仅为305个slice的情况下达到了5.322 Gb/s的吞吐量,与目前已有的最优实现方法相比,芯片资源占用减少了近23%,单位面积的吞吐量提高了25.9%,可以在减少芯片硬件资源占用的同时快速实现ZUC算法。 相似文献