信息中心网络缓存节点位置选择算法

信息中心网络（Information-Centric Networking, ICN）“泛在缓存”的特性，引发数据副本率过高、缓存空间不能充分利用等问题。为了解决上述问题，分别从用户、服务提供商和网络运营商的角度出发，以最小化网络流量与网络费用开销为优化目标建立两个单目标优化模型，并将二者结合为帕累托模型；基于帕累托求解方法中数学规划法的思想，详细描述缓存节点位置选择算法。仿真结果表明：在流量性价比方面，所提缓存节点选择算法优于ICN的默认缓存机制；在网络费用开销方面，所提算法更适用于只有少数内容较为流行的网络中，而在所有内容都流行的情况下，ICN中默认的“遍地缓存”机制更为适宜。     

基于改进Elman神经网络的SINS动基座传递对准研究

在运用Kalman滤波进行SINS动基座传递对准时,当模型存在误差或系统噪声不能反映实际噪声时,会降低滤波精度甚至导致滤波发散.针对这个问题,提出基于改进Elman神经网络的SINS动基座传递对准方法.首先通过增加输出层节点的反馈来改进普通的Elman神经网络模型,其次采用强跟踪滤波器对改进Elman神经网络进行训练.利用仿真数据对该算法进行验证,结果表明,该算法能够克服Kalman滤波的缺陷,提高传递对准精度达100%～150%.     

关于幸福的教育

起点：树立正确的幸福观 幸福观是人们对幸福、对追求幸福的途径的系统认识，它产生于一定的文化中，以一种主观的意识形态起作用。它是一个人的人生观和世界观在对待幸福问题上的表现，是产生并形成幸福感的关键。幸福观与价值观、人生观有着密切的联系，是比较稳定、深层次的、系统化的价值选择体系，是幸福评价标准和评价思想的综合观念形态，对幸福感具有导向与动力作用。     

通信网节点重要性的多指标评价方法

提出了一种评价通信网节点重要性的多指标评价方法。分析论证了现有评价方法中各单指标的优缺点,提出将"不连通节点对数"、"剩余节点对最短距离和增量"和"生成树数减少值"三个单指标进行归一化的综合方法。该方法能对令现有多种方法失效的网络进行节点重要性评价,克服了现有各种方法的缺陷。试验分析表明:该方法简单有效、鲁棒性强。     

一种全局最优的多感测器检测融合算法

在实际检测中,由于带宽、信道衰落和信道噪声等因素的影响,从本地检测器至融合中心的信道通常无法保证为理想传输信道,另外由于本地检测器和融合中心的距离比较远,会加剧信道的非可靠性和增加信道的传输能量,于是就在本地检测器和融合中心之间增加中继节点.然后利用贝叶斯规则对所有节点的判决规则进行联合最优化.最后通过仿真对系统的检测性能进行了比较.     

基于综合性能的C3I系统通信效能

论述了C3I的重要性及其效能,分析了影响通信系统性能的因素,力求在实时综合性能的基础上选择通信路由,论述了传统Petri网和模糊Petri网的一些基本概念和特点及其区别,描述了用模糊Petri网进行系统综合性能分析时的有效算法,提出一种基于综合性能的路由选择算法,最后,通过实例来说明通信路由综合性能评价以及路由选择方法.     

基于信息增益和相关性的判定树特征选择算法

特征选择是模式识别中需要解决的一个重要问题.针对已知类标号的样本集合,从特征的分类信息和特征间相关性2个方面出发,提出了一种基于信息增益和相关性的判定树特征选择算法.该算法是一种有监督方法,先采用信息增益度量特征的分类区分度,采用相关系数度量特征的冗余度,然后建立判定树,则树中的节点即为选择出的特征.     

平稳小波去噪算法中的参数选择

为研究平稳小波变换去噪算法在工程应用时如何选择小波基、小波系数处理方法和阈值计算方法的参数以取得最优去噪效果，通过仿真实验，对比不同小波基、不同小波系数处理方法及不同阈值计算方法对平稳小波变换去噪算法去噪效果的影响，对算法的参数选择问题进行研究。实验结果表明：相比其他滤波器组，大部分情况下Daubechies 小波基对应的滤波器组去噪效果更好；信号信噪比较低时选用软阈值法，信噪比较高时选用硬阈值法；使用阈值法处理小波系数，信号信噪比不高的情况下应采取固定阈值法来确定阈值，信号信噪比较高时应采取无偏风险估计法。     

美军工资一览

美国《基督教科学箴言报）去．年发表文章说，美国以每人3000美元的“招兵费”吸引了众多去伊拉克的应征者．利用各种奖励措施实现2008年的基本征兵和廷长服役目标，如奖金、教育津贴和基地选择等。     

基于案例决策理论的仿真任务共同体服务选择算法

资源分配优化是面向服务（ SOA）的大型多用途仿真系统的关键问题，而含有不确定状态或效果的服务选择是资源分配优化中的一个难点。针对以上问题，提出了构建仿真任务共同体的方法，基于案例的决策理论（ CBDT）的思想，设计了一种不确定型仿真任务共同体服务选择算法（ CBDSSA）。算法通过服务选择案例相似度的层次化运算，生成相似历史案例集，计算得到相似历史案例的方案效用值，最终评估出目标服务选择方案综合效用值并排序备选。算例验证表明，算法约束条件少，层次结构分明，运算结果直观，为仿真任务共同体服务选择问题提供了一种新的思路和实践手段，对大型多用途仿真系统资源分配优化研究具有一定的参考价值。