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9491.

总被引：1，自引：1，他引：1

提出并分析了一种能量均衡的集中式非均匀分簇路由协议EBUCP(energy-balanced unequal clusteringprotocol),本协议采用非均匀分簇和簇间多跳路由有机结合的方式。应用PSO算法,EBUCP选择一组最佳节点担任簇头并将网络划分为大小不等的簇,不… … 相似文献

蒋畅江唐贤伦向敏《计算机应用研究》2012,29(8):3074-3077

9492.

蜂窝广播网络中基于连接优先级控制的多播应用

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多播中,网络节点在耗费代价很小的情况下发送和接收数据包,这种通讯的优势使多播在各种类型的网络应用中迅速增长,本文介绍了一种无线广播网络中的多播应用,其根据连接优先级控制网络通讯,通讯链路上的参数SIR决定连接优先级,在确定连接优先级的情况下,网络应尽可能多的提供符合SIR要求的连… … 相似文献

陶骏袁琼洪国辉《计算机系统应用》2006,15(1):64-67

9493.

利用聚类改进动态克隆选择算法的自体纯净性问题

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动态克隆选择算法应用于入侵检测的过程中,经过记忆检测器和成熟检测器检测后的剩余抗原被直接作为自体供未成熟检测器耐受,但这些剩余抗原并非完全是自体,有可能隐含新型攻击。为此提出利用聚类分析技术进行改进,先用聚类算法将剩余抗原分成大、小簇,然后分析小簇中的数据,发现其中隐含的新型攻击… … 相似文献

肖军弼季翠翠《计算机系统应用》2010,19(5):171-173

9494.

基于MN的移动轨迹的MAP实时调整策略

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本文在分析HMIPv6协议基础上,指出HMIPv6协议中移动节点选择移动锚点策略的缺陷,通过分析MN本身的因素和MAP的因素,提出以MN（移动节点）的移动轨迹为依据的MAP（移动锚点）实时调整策略,在MN移动之前预先调整MAP,以解决移动节点在移动过程中出现的移动时延过长和丢包率… … 相似文献

吴国凤吴善新《计算机系统应用》2008,17(5):54-57

9495.

基于随机灰色蚁群神经网络的近期公交客流预测

为了科学准确地预测近期公交客流量,根据近期公交客流量预测受到多因素影响以及非线性的特点,利用随机灰色变量描述预测系统的不确定性,建立了随机灰色预测模型以及基于蚁群算法的递归神经网络模型,在此基础上,提出了一种基于随机灰色蚁群神经网络的近期公交客流量预测方法。最后以铜陵市为例,对模… … 相似文献

王庆荣张秋余《计算机应用研究》2012,29(6):2078-2080

9496.

一种面向列车控制系统中安全攸关场景的测试用例自动生成方法

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列车控制系统是一种安全攸关系统,为保证其安全性,要求测试过程对安全攸关场景中所有可能的运行进行完全的覆盖.现有的场景建模与测试用例自动生成方法不能完全满足这一技术需求.围绕列车控制系统的安全攸关场景建模以及测试用例自动生成方法展开研究,对UML活动图扩充了事件驱动机制和时间特性描… … 相似文献

陈鑫姜鹏张一帆黄超周岩《软件学报》2015,26(2):269-278

9497.

基于智能线模型的管线特征定位搜索策略研究

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特征定位问题经常出现于各种工程CAD的系统研究中.为提高管道CAD系统中的特征定位效率,文章根据平剖图中管线的特点,提出了管线特征定位的若干策略,介绍了多种基于智能线模型的启发式搜索方法,使得管线特征的自动定位在局部范围内成为可能. 相似文献

刘慎权刘晓平田景成韩江洪唐卫清《软件学报》1999,10(12):1322-1328

9498.

面向应用层的流媒体性能测量指标

介绍了一种从流媒体接收者的角度对流媒体性能进行测量的方法,提出了相应的应用层评价指标。利用已有的商业化流媒体服务软件,通过改变网络环境在不同的条件下对指标进行测量,最后通过实验数据来验证这些指标的有效性。相似文献

吕磊张大方曾彬a 《计算机应用研究》2007,24(12):126-128

9499.

不平衡数据集的分类方法研究

总被引：2，自引：0，他引：2

传统的分类算法在处理不平衡数据分类问题时会倾向于多数类,而导致少数类的分类精度较低。针对不平衡数据的分类,首先介绍了现有不平衡数据分类的性能评价;然后介绍了现有常用的基于数据采样的方法及现有的分类方法;最后介绍了基于数据采样和分类方法结合的综合方法。相似文献

王和勇樊泓坤姚正安李成安《计算机应用研究》2008,25(5):1301-1303

9500.

基于Web日志的频繁访问页面挖掘研究

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挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题.在经典Apriori算法基础上给出了基于SQL的Apriori算法.对Web日志挖掘进行数据预处理的基础上,利用算法挖掘最大频繁访问页面集.实验结果表明算法的效率较好,并有助于促进网站的建设. 相似文献

王涛伟《计算机系统应用》2006,15(10):30-34

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