现场总线技术在汽车生产物流系统中的应用

本文介绍了现场总线技术在汽车生产物流系统中的应用，文中阐明了采用INTERBUS总线构成的汽车生产物流信息系统的功能和特点，该系统实现了汽车生产物流中的管控一体化，取得了良好的经济效益。     

动态权重调整RED

IETF推荐RED(Random Early Detection)作为下一代Internet路由器的拥塞控制算法.但RED中平均队列长度对实际队列变化反应较慢,导致出现拥塞的时间增加,丢包增多,本文在现有RED算法的基础上通过改进RED算法的平均队列长度计算,使用平均队列长度的均值,判断拥塞的发生和结束,动态调整权重,提高RED对拥塞发生和拥塞结束的反应速度.仿真结果表明算法减少了拥塞时间,能够维持较低的实际队列长度,进而减少了数据包排队时间.     

新时期中国土地资源可持续利用的对策探讨

本文从“土地资源”和“可持续发展”的概念和理论出发，全面分析了我国土地资源在自然历史演变和开发利用中存在的问题；在分析土地资源可持续利用与中国经济、社会可持续发展之间关系的基础上，提出了21世纪实现中国土地资源可持续发展的主要对策：一是严格控制人口增长，不断提高人口素质；二是切实保护耕地，确保耕地总量动态平衡；三是建立土地资源利用宏观调控与微观管理运行机制；四是严格控制城乡建设用地总量，优化建设用地结构，实现建设用地的集约利用；五是创造良好的土地生态环境；六是建立以土地产权保护为核心的土地资源可持续利用机制。     

电力SDN通信网中面向负载均衡的路由重构

在通信网络发生故障时,为确保路径可靠性与网络负载均衡的统一,由于软件定义网络（SDN）的通信网络体系在电力通信网中已具可行性,故结合SDN逻辑集中式架构下路由快速收敛的特点,构建了路径重构模型,并采用业务路由重构算法求解.首先依据业务紧急程度、端到端通信时延、带宽需求及对电网实际运行的影响程度等因素将业务分为不同的优先级;然后以链路可用度最大为目标,以业务时延、站点等级差等为约束建立模型,以流量标准差、业务恢复率为评价指标,并在IEEE14母线系统上进行测试验证.仿真结果表明,所提算法在保证业务性能的同时具有更低的流量标准差和站点等级差,能有效实现路径重构,并确保负载均衡.     

马铃薯淀粉介电处理理化性质研究

以马铃薯淀粉为原料,研究射频和微波加热对马铃薯淀粉的颗粒形态、内部结构、直链淀粉含量、溶解度和膨胀度、热特性和黏度特性的影响。结果发现:淀粉经微波处理比经射频处理使淀粉表面更粗糙,压痕凹陷也更多。射频处理后直链淀粉含量高于微波处理后的淀粉。而微波处理后淀粉颗粒的体积平均粒径均大于射频处理后的体积平均粒径。射频处理改变了淀粉的晶型且结晶度降低,微波处理晶型不变,但结晶度增加。射频处理后淀粉溶解度和膨胀度高于微波处理。淀粉糊化温度:微波处理过的淀粉原淀粉射频处理过的淀粉。射频处理过的淀粉峰值黏度始终高于微波处理过的淀粉。射频处理的淀粉崩解值高于微波处理。     

基于空间合作关系的基站流量预测模型

针对传统的自回归积分移动平均（ARIMA）模型和长短时记忆（LSTM）单元在基站流量预测中没有利用基站（BS）间合作关系的问题，提出一种利用由用户群体在不同基站下访问产生的基站合作关系的流量预测（TPBC）算法。首先，通过基站之间的合作关系构建基站合作网络，并对此合作网络进行社区划分得到基站社区；然后，通过格兰杰因果关系检验方法寻找与目标基站同一社区且关系最紧密的若干基站，作为目标基站的合作基站；最后，使用LSTM和词嵌入层（Embedding）搭建混合神经网络，并根据目标基站和合作基站的流量信息进行流量预测。实验结果表明，TPBC在基站流量预测上的均方根误差（RMSE）相比ARIMA和LSTM分别减小了29.19%和27.47%。TPBC能有效提高基站流量预测准确率，在流量卸载和绿色节能等领域具有重要意义。     

基于用户偏好特征的微博转发预测

在线社交网络为信息的传播提供了渠道,但同时也加快了不良信息的传播速度。针对真实场景下新浪微博社交网络中的转发现象,分析了微博网络中用户之间的相互影响关系,以及微博文本内容等特征对受众用户的影响,证明了这些信息对于预测微博转发序列的有效性。提出了一种综合微博用户偏好信息及关系信息的微博转发序列预测方法,该方法使用Transformer编码器分析了微博发布之后的早期转发序列,随后,使用注意力机制处理微博文本信息和其他信息对转发过程的影响,预测下一步可能会转发的用户。从真实社交网络中提取得到微博的转发序列,共涉及14 891位用户,使用提出的方法处理该数据集,实验结果表明,所提方法的概率排名TOP500的准确率达到71%,对比当前同类型预测方法,所提方法的性能提升了约10%。     

MIMO-NOMA系统下的URLLC与eMBB混合业务场景的共存调度研究

增强移动带宽(enhancedmobilebroadband,eMBB)和超可靠低时延通信(ultra-reliableandlow-latency communications,URLLC)是5G移动通信网络中的两大主要服务。URLLC服务具有严格的时延和可靠性要求,eMBB服务具有巨大的吞吐量需求,2种业务差异化的服务质量(quality of service, QoS)需求,使两者在相同带宽资源上的共存成为一个极具挑战性的问题。基于下行链路的多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)系统,在用户分簇的基础上,研究了URLLC和eMBB的共存策略,制定了一个URLLC和eMBB联合资源调度问题,在最大化eMBB业务频谱效率的同时满足URLLC业务的低时延需求。为求解该调度问题,提出了一个基于连续凸逼近(successive convex approximation,SCA)和凸函数差分规划(difference of convex functions,...     

基于手机上网记录数据的个体相遇预测

随着反映个体位置信息的数据大量涌现,人类移动行为的研究引起了业界学者的广泛关注。针对个体相遇预测问题,使用用户手机终端上网产生的会话数据进行分析。首先基于用户相遇关系进行复杂网络建模,然后分析了网络拓扑结构特征,同时引入了用户移动性特征和上网行为特征,构造基于随机森林的预测模型,进行个体相遇预测。实验结果表明,相比于传统的网络拓扑结构特征,通过引入用户移动性特征和上网行为特征,能够显著地提升预测性能。