一种IP网络友好的Overlay路由机制*

现有IP网络存在不支持QoS,故障恢复速度慢等问题。作为克服或屏蔽这些缺陷的一种有效手段,Overlay网络在当前Internet上被广泛部署和应用。目前存在很多的Overlay路由结构和方法。然而在现存的多层路由中,上层Overlay网络在路由决策时通常对底层的IP网络性能和状态缺乏有效的协调和感知,致使上层Overlay路由和底层IP路由常常处于非协同、非优化工作状态,产生大量路由抖动和次优路由。为解决这些问题,提出了一种底层IP网络友好的Overlay路由机制,其基本思路为：增加Overlay网络的层感知能力,减少路由抖动增加Overlay路由的稳定性。Overlay网络根据底层IP网络的节点跳数、链路带宽、丢包率等反映底层IP网络性能的信息做出路由决策。实际网络中,通过调整Overlay网络的链路代价有效控制Overlay网络的路由决策。最后仿真结果表明：与传统双重路由（Dual Routing）相比,此IP网络友好Overlay路由机制在减少Overlay网络路由抖动,降低Overlay网络路径代价膨胀,提高Overlay网络故障恢复成功率和满足Overlay业务需求等方面有优势。     

湖北化肥长江牌尿素全产全销

2005年,面对复杂多变的市场行情。中国石化湖北化肥分公司牢固树立服务“三农”的思想，依托销售网络，困时因势采取积极的应对策略，化不利为有利。变优势为效益。克服了从2000年以来第一次遇到的企业淡季生产、淡季销售、行情下落、价格下滑的种种困难，实现了全产全销和企业效益的最大化。     

WDM 光网络双链路故障混合保护算法*

针对WDM光网络中的双链路故障,采用P-cycle与共享通路保护结合的方式来实现。其主要思路是：对给定的工作路径,在寻找一条与工作通路分离的保护通路的同时,再为工作通路上的每条链路寻找与保护通路部分分离的P-cycle。最后在三种不同的业务模型下进行了仿真,结果显示该算法能实现双链路故障的100%恢复,并且具有较低的阻塞率和资源冗余度。     

R-Vivaldi：距离范围感知的IP网络坐标系统

分析发现,对需预测的节点间时延,若选择在该时延范围附近的节点作为锚节点,则能提高该时延预测准确度。基于此,提出了一种距离范围感知的IP网络坐标系统,即R-Vivaldi。其主要思路为:根据需预测的节点间时延的大致取值范围,在与该取值范围相近的一个距离半径的空间内,重新选择锚节点而得到它的一个新取值范围。依照该过程,被预测时延的取值范围更加明晰,并不断地动态调整锚节点的选择,直至节点间时延的预测误差满足一定需要。仿真结果表明,此方案能有效地提高距离预测准确性,而且在一定程度上克服了预测准确度不一致性问题。     

不同成熟度茄衣烟叶高光谱特征分析及分类模型构建

为掌握不同成熟度茄衣烟叶的高光谱特征，本研究利用便携式高光谱相机采集3种成熟度[尚熟（SS）、成熟（CS）以及完熟（WS）]茄衣烟叶的高光谱图像并提取光谱数据，通过多元统计分析研究了不同成熟度茄衣烟叶高光谱特征，并构建了支持向量机（SVM）模型用于茄衣烟叶成熟度的分类判别。茄衣烟叶高光谱在400～680 nm、730～1000 nm各自区域内以及400～430 nm与730～1000 nm两个区域之间具有很强的正相关性，在460～730 nm与760～940 nm之间相关性较弱；3个特征值大于1的主成分（PC1～PC3）几乎包含了所有的光谱信息；主成分方差分析结果表明，不同成熟度茄衣烟叶的高光谱反射特征在可见光、红边以及近红外区域均存在统计学差异；SVM对3种成熟度茄衣烟叶的分类准确率达到98%以上，对CS茄衣烟叶的精确率、召回率和F1分数均为100%，对SS和WS茄衣烟叶均达到94%以上。茄衣烟叶高光谱存在多重共线性，具有很好的降维效果，不同成熟度茄衣烟叶的光谱反射特征差异明显，SVM在茄衣烟叶成熟度分类判别方面表现优异，可辅助用于茄衣烟叶适熟采收。     

一种智慧地铁轨道状态预测和维修决策优化系统

为提高地铁轨道智能化管理水平,设计了一种新的智慧地铁轨道管理系统;分别设计了朴素贝叶斯分类器、Logistic回归分类器和支持向量机分类器,并构建了基于Stacking集成算法的轨道状态预测模型;利用XX地铁1号线、2号线和6号线在2015-2021年的设备数据、检测数据和维修数据,验证了模型有效性;引入自适应学习的马尔可夫决策过程(AL-MDP),构建了基于Stacking-SVM的轨道维修决策优化模型;利用模型对地铁轨道进行运行状态感知和异常状态预测,通过自适应学习的过程不断学习地铁轨道的劣化机理,并且为轨道的状态预警和维修策略提供个性化、精细化的决策建议;最后,设计并实现了智慧地铁轨道管理系统;引入AL-MDP后进一步降低地铁轨道的维修成本,能够实时掌握地铁轨道的运作状态;该研究给管理者和工作者提供精细化、个性化、更科学的维修优化决策,对维修成本和轨道安全实现双重精准控制。