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     

一种面向应用的NOC缓冲区分配算法

片上互连网络是片上通信问题的有效解决方案,但其存在严重的资源限制.输入缓冲区占据片上网络总面积的显著部分,同时其容量大小对不同应用映射后获得的性能有重要影响.给出一种面向应用数据负载的NOC缓冲区分配算法,针对不同的应用映射,该算法可以根据数据流量分布特征实现各个路由器输入通道上缓冲区资源的定制分配.实验结果表明,使用该算法后,系统缓冲区资源得到了更有效的利用.与均匀分配缓冲区的NOC系统相比,采用该算法实现的缓冲区分配方案使系统在保持性能变化不大的情况下,能够节省约50%的缓冲区总容量.     

基于策略的分层网络管理模型研究

在对具有层次的Ad Hoc网络特点分析的基础上,建立了一种基于策略的分层网络管理模型,提出了一种双群首选举机制和反馈机制,实验证明,该方法减少了网络管理员的工作强度,提高了网络管理的效率,为网络管理人员合理的选择网络管理方案提供了理论依据.