Adaptive gateway discovery algorithm in MANET for internet connectivity

针对网关发现过程中因非对称链路的存在而造成节点盲目转发无效路由信息并导致性能恶化的问题,提出了一种移动自组网(MANET)与Internet互联的自适应综合网关发现算法.该算法对AODV协议消息进行扩展,通过转发捎带有本地连接信息的路由发现消息和网关通告消息,有效避免了全局路由建立于非对称链路之上.同时,采用一种高效自适应网关发现策略,根据网络状态动态调整网关通告的广播范围和发送间隔,实现网关通告的最佳覆盖.仿真结果表明,该算法能够获得良好的网络互联性能,并保持合理的网络控制开销.     

一种新的均衡能耗AODV路由协议

为延长无线自组织网络的寿命,提出了一种均衡能耗的AODV协议。新的路由协议在路由选择时将网络节点的能量消耗作为一个重要因素进行考虑,有选择性的避开一些能量较弱的节点,避免出现大范围的死亡节点,从而造成网络的分割。     

谈计算机网络路由协议构件化设计方法

随着计算机技术的不断发展,计算机网络路由协议构件化设计方法研究成为了计算机领域研究的重要内容。在传统计算机网络路由设计中,多数路由协议是建立于研究人员在遵循一定原则及目标的基础上依靠其经验设计,其路由设计中存在较多问题。在分析传统计算网络路由设计存在问题的基础上,对计算机网络路由协议构件化设计方法进行研究,并应用AODV、DSDV协议对计算机网络路由设计原理进行验证,证明了该路由协议构件化设计的可行性及有效性。     

无线传感器网络中能量多路径路由算法的研究

能量多路径路由算法考虑了通信路径上的能量消耗和剩余能量,节点根据概率选择下一跳节点。改进算法在原有算法的基础上加入了路由跳数控制,实验仿真结果表明根据改进算法所获得的传输路径跳数和传输能耗明显减少,延长了网络生命周期。由于无线传感器网络是动态变化的,文章最后提出了动态跳数限制的想法以期能够更好的适应传感器网络,选择最优路径。     

遗传算法在高负载XMPP中的路径优化应用

基于XMPP协议的网络是由大量部署在网络中的客户端,服务器和网关三种实体节点共同组成。高负载条件下,节点规模的不确定性、节点运算性能的可变性、最长路由跳数的不确定性,导致在现有的算法和有限时间下,无法预知源节点发出的数据包是否能够到达目标节点。本文利用遗传算法对高负载下XMPP网络的路径进行优化推导求解,得出本算法的应用可行性,从而为提高路径运行效率提供参考。     

基于PacketTracer的IPv6综合路由实验教学设计

针对IPv6寻址及其路由技术未能在学校实验网络中大规模部署,提出运用Packet Tracer提供的虚拟仿真平台进行实验教学设计,解决专业教学需求与实验室建设之间供需的规模性矛盾。本文在介绍了IPv6寻址技术及主要路由协议的仿真实现基础上,重点探讨多种IPv6路由协议之间的重分发,给出了一种综合的实验教学方案。     

华为LSTP路由选择域和选择域设置原理及应用

0.前言在交换机的日常维护的工作中很少能到七号信令中的路由选择及链路选择域的应用,但如果进行信念网负荷统计时,发现某些端局到信令转接点的组内负荷及组间负荷严重不均,在进行信令网优化时,就有必要了解一些日常很少接触的路由选择及链路选择域的相关知识了。1.MTP负荷分担原理(1)业务消息在MTP部分的负荷分担,主要取决于利用消息的SLS来计算消息出局路由和链路的算法。对于编路到某目的信令点的消息而言,如果算法正确灵活,则能根据SLS变化有规律地将所有消息均     

基于禁忌搜索算法的改进最短路径算法

目前的网络已经十分庞大而链路更易发生变化但Dijkstra算法仍存在着慢收敛问题,从而影响了路由器的性能。本课题通过建立禁忌搜索算法求解最短路径优化问题的数学模型框架和各利用禁忌搜索算法的基本框架,设定禁忌表的大小,控制算法最大迭代次数范围并经过多组数据测试并验证该算法。解决Dijkstra算法最短路径的优化问题,符合现代人工智能路由器发展的趋向。     

面向智能电网的5g高可靠低时延下行链路资源调度方法

本文研究面向智能电网的5G高可靠低时延下行链路资源调度方案,提出一种基于神经网络的调度方案。所提的方案同时考虑eMBB(Enhanced Mobile Broadband)与uRLLC(Ultra Reliable Low Latency Communication)两种业务。首先本文对比例公平算法进行了改进,以为各个用户分配资源,其次,利用DNN神经网络的方式对eMBB用户的解码成功率进行预测,并据此计算出各个用户的吞吐量损失并设计出可行的穿孔方案,旨在最小化uRLLC用户穿孔对eMBB。仿真结果表明,所提方案在eMBB用户的吞吐量和可靠性性能都得到了保证。     

基于移动sink节点的WSN节能路由协议

针对无线传感器网络中能量消耗不均引起的热区问题,提出一种基于移动sink节点的WSN节能路由协议MSERP,将整个网络分成若干个虚拟网格,根据节点剩余能量和到网格重心距离选举簇头。通过PSO算法来确定sink的下一个移动位置,粒子适应值函数由簇头到sink节点的距离和sink节点周围簇头能量因素定义。仿真结果表明,该协议有效地解决了热区问题,提高了网络的生存周期。     

基于Ad Hoc网络的新功率控制MAC协议研究及分析

本文对802.11b MAC协议做了部分改进,加入了功率控制机制,进而提出了一种改进的功率控制MAC协议。在Ad Hoc网络中应用两种不同的协议用OPNET网络仿真软件进行了仿真,并对仿真的结果进行了分析。     

复杂网络中集聚系数对链路预测算法的影响

作为复杂网络领域的研究热点之一,链路预测不仅能加深对网络结构和功能的理解,而且能对实验提供有效的指导。当前的研究主要集中于链路预测算法本身,但对于网络结构如何影响链路预测算法的机制尚不清楚。为此,本文将在网络结构影响链路预测算法准确性方面进行探索。针对真实复杂网络和模拟复杂网络,我们研究在网络的节点集聚系数和边集聚系数变换过程中,链路预测算法的准确性变化规律。     

基于聚类分析探究荷斯坦后备牛生长模式对头胎牛生产性能的影响

研究旨在利用聚类分析方法探究荷斯坦奶牛后备牛阶段影响其头胎产奶性能的因素和后备牛最佳生长模式。试验以我国西北地区某万头牧场2 236头荷斯坦后备奶牛为研究对象,以生长发育、疾病、繁育等相关数据为基础,通过聚类、差异性比较和相关性检验进行分析。结果显示,通过k-means聚类分析,最优聚类结果显示为三类,分别定义为优等水平后备牛(EH:25%)、良等水平后备牛(GH:21%)和中等水平后备牛(MH:54%)。产犊前患病总天数、断奶重、产犊前患病次数、出生到断奶的平均日增重(ADG₁)等4个变量为影响后备牛头胎生产性能的关键因素,且在类间差异达到显著水平(P<0.05)。相关性分析显示,初生重、断奶重、ADG₁、断奶到6月龄的平均日增重(ADG₂)、6月龄到12月龄的平均日增重(ADG₃)、初配年龄(AFB)、初产年龄(AFC)等与305 d产奶量和高峰奶量呈显著相关(P<0.05)。研究表明,试验筛选出了有利于头胎牛生产性能达到最佳的后备牛生长模式:平均断奶体重达到103.25 kg,AD...     

适用于卫星网路的TCP Vegas算法的改进研究

本文在TCP Vegas协议基础上通过预测链路的可用带宽,设置吞吐量阈值,比较传输过程中实际吞吐量与该阈值的大小,动态调整cwnd,提高了Vegas在卫星网络中吞吐量。通过NS2仿真,验证该算法的可行性。     

基于矿井中LEACH的无线传感器网络节能改进算法

为了最大限度延长无线传感器网络的使用寿命,本文分析了LEACH协议并在此基础上提出了一种新算法。该算法主要在簇首选取上进行了改进。簇首选择由原来的随机选取到现在的固定放入。理论和仿真结果证明,该算法要优于LEACH协议,使整个网络的生命周期延长。     

母猪无乳少乳的原因与防治

<正>(一)母猪产后无乳少乳原因1.母猪选留与利用年限不当。误选乳房发育不良的后备母猪留作种用,如乳头内翻,瞎乳头等,无效乳头是不起作用的,所以总泌乳量就会减少;错误地选择泌乳性能差的母本的后代留作种用,如杜洛克猪的泌乳能力相对较差,如果选择"杜、长、大"商品猪或泌乳性能差的母猪的后代留作种用,发生泌乳障碍几率大。     

黑凤鸡的繁殖

黑凤鸡,即是黑丝羽乌鸡,是中国乌鸡中的珍品。但其在我国曾一度濒临绝迹,近些年才从国外引进原产于我国的黑毛乌鸡,经多代纯化提高育成了现在的黑凤鸡。因此,该鸡的繁殖技术很重要,现将其简介如下。1种鸡的选择为纯化和提高中国黑凤鸡的种用性能,必须进行本品种繁育,重视家系选择和后裔选择。种鸡利用期为1￣2年,每年要在后代中选择优良个体组成后备鸡群,做好系谱记录,对留种后备鸡要按不同家系(或品系)分栏饲养,防止近亲交配,以提高生产性能。种鸡6月龄开产,开产前2个星期按黑凤鸡特征严格进行选种,种鸡应具备中国黑凤鸡的“十大”品种特征…     

Outage performance of cooperative relay protocol for broadcast service

提出了一种可以适用于未来广播业务的自适应协同中继协议,并利用矩母函数和拉普拉斯逆变换的方法,分析了该协议在衰落信道下的中断概率性能,得到了其中断概率的近似表达式,并与现有的解码-转发协议进行比较,获得了两种协议的各自适用场景.结合数值仿真与理论分析结果,进一步分析了工作中继数量、功率分配以及中继位置对系统性能所造成的影响,证明了本文协议具有的优势和特性.     

加强后备母猪饲养管理、提高母猪终生繁殖性能

后备母猪不发情、1～2胎母猪繁殖障碍和淘汰严重(即所谓的二胎综合征)、母猪的利用年限短,其终生繁殖性能低等问题的出现,与后备母猪的选留、正确培育和饲养管理等有重要的关系。在生产实际中,如何减少后备母猪不发情和降低二胎综合征的发生、提高母猪的终生繁殖性能等,是摆在猪场管理者面前的现实问题,这对提高母猪的利用效率、提高养猪企业的总体竞争力和盈利水平具有重要的指导意义。     

基于机器学习算法的奶牛疾病预测模型的研究

【目的】评估建立奶牛疾病预测模型的6种机器学习(machine learning, ML)算法的性能及预测变量的重要性。【方法】选取2020年12月至2021年11月,共计944头泌乳牛的生产信息、行为信息作为预测因子,疾病信息作为输出变量,训练并验证模型。将日产奶量、反刍量、活动量、胎次和泌乳天数作为输入变量,利用ML算法建立奶牛疾病的预测模型,评估决策树(Decision Tree, DT) C5.0、CHAID算法、人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)、随机森林(Random Forests, RF)、贝叶斯网络(Bayesian Networks, BN)和逻辑回归(Logistic Regression, LR)6种ML算法的性能,评估预测变量的重要性,以及将胎次和泌乳天数纳入预测变量后模型性能的改善情况。采用敏感性和特异性评估模型性能,按照权重排序评估输入变量对模型预测的重要性。【结果】DT C5.0算法敏感性>85%,特异性>90%,为性能最佳的模型;RF总敏感性为56.8%,对各类牛预测的性能较稳定;ANN、BN、DT...