贝叶斯网络结构学习优化方法研究

针对贝叶斯网络结构学习的复杂问题,首先在深入研究网络结构特点基础上建立了1-步依赖系数BN邻接矩阵,将网络结构学习问题转化为邻接矩阵边的关系处理;然后,采用爬山算法进行局部寻优,再用遗传算法进行全局优化的思想进行贝叶斯网络结构求解。算例分析表明:所提算法可行,计算效率高于遗传算法。     

基于OPNET的进程建模方法研究

简要介绍了通信网络仿真的通用仿真流程,简述了OPNET通信网络仿真软件的通信仿真机制和三层建模架构,为使用OPNET Modeler进行网络仿真提供了参考.以停-等重传协议(SWaRe Protocol)为实例,重点研究了基于OPNET的进程建模方法,详细阐述了进程建模过程,最后对协议进行了仿真运行和结果分析,并简要阐...     

基于压制武器系统的自组网实现方法

根据压制武器系统网络的特点和未来战争对武器系统的要求,将自组网引入到了压制武器系统网络,介绍了其实现方法。该方法结合通用的自组网协议提出了网络的设计方案,采用了跨层的方法,主要设计链路层、网络层和传输层,网络实现采用模块化的设计方式。本网络具有一定的自组织、自恢复能力,具有更高的可靠性、灵活性,在一定的距离范围内能够满足网络通信的基本要求。     

基于位置信息的无线传感网络路由改进

基于位置信息的无线传感器网络如果完全采用无状态的方式路由,在某些拓扑结构中存在数据不可到达的缺陷,即死亡点的问题.针对这一问题,将无线传感器网络抽象为一数学模型,在此模型的基础上,给出了问题的数学描述.经分析,提出了一种基于逃离算法的详细解决方案.对算法的性能从理论上分析得出算法没有环路,是正确可行的,而仿真结果也验证了这一点,算法的时间复杂度为O(n).     

从擦车想到的

经常擦车的人都知道,看到汽车脏了,可不能直接拿着布上去就擦。汽车上的灰尘和泥土都是由各种形状的微小颗粒组成的,如果你随便从哪找块布或报纸就去擦,这就如同拿把钢刷刷车,车漆和车窗都甭要了。表面上看着好像没事,俯身仔细一看,汽车表面上到处都布满     

战争不相信弱国的眼泪

观看《南京!南京!》最让我难解的是当时南京政府军队装备的都是优良武器,为什么数百万军民却不抵抗!为什么10多个日军能从教堂成千上万的女士中带走100名慰安妇!?这告诉我们一个历史事实,花钱能买来战争所需的先进装备,但买不来国民的国防素质,战争不相信弱国的眼泪。通过电影折射和反思我们国防后备