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由于应急物流具有突发性和不可预见性,其外部环境往往复杂多变,导致网络通信经常处于极不稳定的状态。传统的云计算中心架构方式难以满足应急物流系统低时延、高能效等要求,而现有的边缘计算架构模型对应急物流场景中边缘设备可能面临的不确定风险考虑不足。本文通过分析应急物流对网络信息服务的要求,提出一种基于软件定义网络的边缘计算架构,依托网络虚拟化技术屏蔽底层网络硬件的差异,实现计算、存储与网络资源动态配置,并对通信中断、任务挂起与恢复和边缘设备接入等功能流程进行了设计。实验结果证明,该架构能够适应复杂多变的通信环境,为终端用户提供实时稳定可靠的服务。 相似文献
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重点研究了目标识别领域中证据理论与模糊神经网络相结合的多Agent数据融合方法.作为传统Bayes理论的推广,证据理论由于满足更弱的信息来源条件,尤其是在区分不确定与未知方面显示了很大的灵活性,因此备受关注.然而,基本可信度的分配是一个与实际应用密切相关的问题,也是较难操作的一步.本文通过对模糊神经网络的训练来处理证据理论的基本可信度分配问题,经计算机仿真表明这是一种行之有效的方法. 相似文献
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机动目标模型研究与发展综述 总被引:8,自引:0,他引:8
对机动目标模型的研究与发展进行了回顾,指出了各个模型的局限性,重点对Singer模型和“当前”统计模型的优缺点进行了分析,并得到有意义的结论;最后指出了未来机动目标模型研究的方向和趋势。 相似文献
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