基于NoC的容错路由算法

各种各样的软件和硬件上的错误都会破坏网络的数据传输,因此研究No C网络的容错算法是非常必要的。在基于XY路由算法的基础上提出了改进的容错路由算法,当链路或者传输节点之间发生错误时,可通过重新设置路由规则来获取一条有效的路由路径。在FPGA上进行路由容错算法的仿真,并和目前常用的几种路由算法在所适用拓扑、是否防止死锁等方面进行对比。仿真结果显示改进的路由容错算法性能优越,是可行的。     

同轴度对千斤顶测得值的影响分析

为探究同轴度对千斤顶测得值的影响,采用重锤法测量千斤顶轴线与标准测力仪主轴线间的同轴度。根据测得值计算了不同同轴度下千斤顶力值绝对误差、相对误差和内插误差间差。实验结果表明,千斤顶力值绝对误差和相对误差都随着同轴度的增大而增大;当同轴度一定时,力值绝对误差随着压力值增大而增大,压力值越大,增大效果越明显。但是,力值相对误差并没有随着压力值的增大而增大,而是在±0. 5%区间范围内变化,同轴度对千斤顶测量力值的影响量不大于0. 5%,在扩展不确定度评定时应当引入同轴度对千斤顶测量力值的不确定度这一分量。此外,内插误差间差并未随着同轴度的增大而增大,而是在±0. 1%区间范围内变化,同轴度对千斤顶内插误差的影响量不大于0. 1%。     

采用信息增益率的混合入侵检测模型设计

针对现有混合入侵检测模型仅定性选取特征而导致检测精度较低的问题，同时为了充分结合误用检测模型和异常检测模型的优势，提出一种采用信息增益率的混合入侵检测模型.首先，利用信息增益率定量地选择特征子集，最大程度地保留样本信息；其次，采用余弦时变粒子群算法确定支持向量机参数构建误用检测模型，使其更好地平衡粒子在全局和局部的搜索能力，然后，选取灰狼算法确定单类支持向量机参数构建异常检测模型，以此来提高对最优参数的搜索效率和精细程度，综合提高混合入侵检测模型对攻击的检测效果；最后，通过两种数据集进行仿真实验，验证了所提混合入侵检测模型具有较好的检测性能.     

基于车联网的广播MAC协议性能分析

针对车载自组织网络IEEE 802.11协议中媒体访问控制(medium access control, MAC)层一维广播性能分析模型不适用于小竞争窗口的问题,提出一种考虑了连续冻结过程(consecutive freeze process, CFP)现象的二维马尔科夫模型。将CFP映射为连续发送分组过程和连续退避冻结过程,分析得出饱和状态下节点各状态转移的概率,并推导出节点广播分组的性能表达式。仿真结果表明,与一维分析模型相比,即使是在争用信道的竞争窗口较小情况下,该二维分析模型也能很好地预测饱和状态下节点广播分组的平均时延、吞吐量和成功接收率。     

基于模糊谱聚类的不确定蛋白质相互作用网络功能模块挖掘

针对谱聚类融合模糊C-means（FCM）聚类的蛋白质相互作用（PPI）网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题，提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘（FSC-FM）方法。首先，构建一个不确定PPI网络模型，使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度，克服假阳性对实验结果的影响；第二，利用基于边聚集系数流行距离（FEC）策略改进谱聚类中的相似度计算，解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题，进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理，降低数据的维数，提高聚类的准确率；第三，设计基于密度的概率中心选取策略（DPCS）解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题，并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类，提高聚类的执行效率以及灵敏度；最后，采用改进的边期望稠密度（EED）对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知，FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物（DCU）算法相比，F-measure值提高了27.92%，执行效率提高了27.92%；与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法（CDUN）、演化算法（EA）、医学基因或蛋白质预测算法（MGPPA）相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明，在不确定PPI网络中，FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。