基于链路稳定性预测的Ad Hoc网络路由算法研究

本文对移动自组网的经典路由协议-按需式距离矢量协议AODV(Ad Hoc On-Demand Distance Vector)进行优化,提出了一种基于链路稳定性预测和后备路径路由选择的路由协议。该协议将后备路径的选择和链路的稳定性作为重要的性能指标,改善了整个网络的性能,并在链路发生中断时,可以利用后备路径快速进行链路修复。然后,利用QualNet仿真平台对LS-BPR(Link Stability Prediction Algorithm based on Backup Path Routing)AODV与AODV两种协议进行仿真比较。仿真结果表明,加入预测机制的LS-BPR AODV改善了网络性能,减少了源节点路由发现的次数,降低了路由断裂的次数,大幅减少了网络的丢包率和网络中信息接收的延时,提高了网络平均吞吐量,体现了LS-BPR算法的优越性。在大多数情况下,LS-BPR AODV相比原来的AODV拥有更佳的性能。     

有线电视网络的维护问题探讨

随着广播电视技术的发展,有线电视逐步从模拟向数字平移,现有的HFC网络担负着模拟和数字电视信号共同传输的任务,大多采用多级光纤链路级联和树型电缆分配的环-星-树型网络拓扑结构,所有信号都由前端通过光纤和同轴电缆向下传输,这种模式的网络结构复杂,可靠性不高,维护困难,如何保证数字电视高质量、不间断地传输,对有线电视整体向数字化平稳过渡具有十分重要的意义。本文就有线数字电视网络维护中需注意的问题做简单的分析。     

基于多子网复合复杂网络的公共交通网络研究

公共交通系统的本质是能够为居民的出行提供快速、便捷的服务。公共交通网络结构是公交系统的基础,其合理性与科学性直接影响了公交系统运行有效性和居民出行的便捷性。基于复杂网络理论的公交网络结构优化研究已成为解决此问题的新兴方法。但是,现有研究主要集中于公交网络的实证分析及其拓扑结构优化,而作为影响居民出行便捷性的地理信息因素很少被纳入网络模型中。为此,提出了一种能够描述公交网络与空间地理信息的复合公共交通网络模型。基于该模型基于该复合网络模型和居民小区的地理位置建立了公交线路居民小区复合网络,来描述公交线路对居民出行的影响并对公交系统的网络结构和居民出行的便捷性进行分析。     

法国发明鱼情数字模型

法国的科学家发明一种数学模型,它能预报大江大海中鱼的集聚地点及生存状况,为合理利用和保护鱼类资源提供科学依据。 这种数学模型名为“人工神经原网络”。该网络根据鱼类混杂和营养演变过程,可准确测定出鱼群所在的方位。该数学模型能测出地球上拥有的90％鱼类品种的集聚情况。它最大的特点是能预测人类活动对生     

非编码RNA生物学预测软件的开发与应用研究进展

非编码RNA是一类不具有编码能力的RNA分子,在基因调控网络中占据着重要的研究地位,是表观遗传学中重要的一环。非编码RNA的预测软件是基于RNA-seq数据在转录组层面对非编码RNA进行鉴定和注释分析的重要工具,其预测性能直接关系着后续研究的准确性。其中,针对线性的miRNA、lncRNA和piRNA的预测软件均可分为基于传统的方法和机器学习的方法;然而,对于具有环状结构的circRNA来说,其预测算法则主要分为读长比对、k-mer和(或)德布莱英图(de Bruijn graph)的方法。该文通过综述4大主要调节性ncRNA的基本结构、生物合成过程及其预测软件的研究进展,以期望能够对非编码RNA的高通量测序数据分析提供参考。     

基于粒子群优化的RBF网络预测GDP

国内生产总值(GDP)是了解经济运行状况,制定经济发展战略,以及各种宏观经济政策的重要依据。准确预测GDP,分析经济发展趋势,对实现经济宏观决策具有实际意义。本文提出一种基于粒子群算法对RBF网络参数优化预测的方法,建立PSO-RBF预测模型,分析和确定相关影响因素,采用回归预测方法。仿真实验表明,经过粒子群优化的RBF模型能较好地反映GDP的发展趋势,PSO-RBF模型预测优于单一的RBF网络的预测结果。     

模糊理论在Ad hoc网络通信领域的应用

随着无线Ad hoc网络的广泛应用,合理高效的分布式算法体系的设计尤为重要。而模糊理论以模糊不确定复杂系统为研究对象并对其进行严格量化处理,为分布式算法体系的设计提供了有力保障。讨论了模糊理论在无线信道估计、负载均衡及流量预测等方面的应用,事实证明,模糊理论的应用对Ad hoc网络性能的提升具有积极的作用。     

用饲料化学成分预测猪饲料能值的研究进展

作者综述了国内外有关采用饲料化学成分预测猪饲料能值的回归方程,从预测因子的选择和组合、饲料分类对预测准确性的影响两方面进行了总结。并分析了回归方程预测猪饲料的消化能、代谢能和净能的特点以及生长猪与成年猪的差异。最后将预测方程汇总在附表中。     

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.     

两种算法推测奶牛产期准确性的比较

通过对奶牛两种推测奶牛产期算法准确性的比较,对两种算法的实用性进行了评价.选择辽宁省鞍山恒利奶牛场的30头妊娠母牛,记录其配种日期与实际产期,分别用两种算法对预产期进行估计,并与实际产期进行比较,分析两种算法的准确性.其中算法1为配种月减3,配种日加6;算法2为配种月减3,配种月为5月时配种日加4,为3月或4月时配种日加5,为7月或12月时配种日加6,其他配种月为配种日加7.结果显示,算法1和算法2预测的偏差差异不显著,实际生产中都可以使用;不同季节配种的奶牛,其妊娠期长短差异不显著;配准季节对两种算法的预测效果无显著影响.建议奶牛养殖中无论采用哪种预测算法,都应该在预产期前10d开始加强对孕牛的管理,并做好接产准备.     

基于相异性系数和谱分析的社团发现算法

在分析了聚类方法中的相似度的基础上,本文给出了相异性系数的定义,提出了基于相异性系数和谱分析的社团发现算法(DSC算法),用改进的谱方法把网络映射到特征向量空间上,计算各个节点对的相异性系数,然后用层次聚类方法得出网络的社团结构。经计算机模拟网络、Zachary空手道俱乐部网络验证,该算法获得网络的社团结构准确率较高,运行速度是Luca Donetti方法的近10倍(Luca Donetti.Stat.Mech.Theor.Exp.,2004,P10012)。     

比较机器学习等算法对肉鸡产蛋性状育种值估计的准确性

我国白羽肉鸡育种中,通过遗传途径提高产蛋数和控制合适的蛋重是培育优良品系的一个重要方面。为探索适合我国白羽肉鸡育种中的基因组选择模型,本研究以2 474只白羽肉鸡品系的产蛋性状为研究对象,主要分析了机器学习算法KAML、BLUP(包括：PBLUP、GBLUP、SSGBLUP)和Bayes(包括：Bayes A、Bayes B和Bayes Cπ)方法对产蛋数和蛋重性状的预测准确性,准确性以5倍交叉验证进行评估。利用系谱以及基因组信息估计了产蛋数和蛋重性状的遗传力和遗传相关。结果表明,产蛋数性状遗传力为0.061~0.16,属于低遗传力性状;蛋重遗传力为0.28~0.39,属于中等遗传力性状;产蛋数与蛋重是中等遗传负相关(-0.518~-0.184),不同阶段产蛋数之间是强的遗传正相关(0.736~0.998)。不同模型预测43周产蛋数和52周蛋重的育种值估计准确性结果表明,KAML方法对两者的预测准确性分别为0.115和0.266,与GBLUP方法(准确性分别为0.118和0.283)和SSGBLUP方法(准确性分别为0.136和0.259)的准确性差异显著,同时显著低于Bayes方法(准确性分别为0.230~0.239、0.336~0.340)的预测准确性, PBLUP方法预测准确性最低(准确性分别为0.095和0.246)。因此,在白羽肉鸡产蛋数和蛋重性状中应用Bayes方法将获得最高的育种值估计准确性。     

中国肉牛产业集聚现状及影响因素分析

在产业集聚理论框架下,以产业集中度和区位商系数测算为分析工具,利用《中国畜牧兽医年鉴》2010-2018年全国及各省(市)自治区牛肉产量等数据,考察分析了中国肉牛主产区产业集聚现状及影响中国肉牛产业集聚发展的各种因素.研究发现,中国肉牛产业集聚程度高,具有比较优势,而资源禀赋条件、政府优惠政策的实施、标准化养殖技术的推...     

中国生猪产业集聚状况及其影响因素分析

产业集聚程度已经成为影响我国生猪产业持续发展的重要因素,提高产业集聚程度是实现我国农业现代化的需要。采用产业集中度和区位商系数的方法,测算了我国生猪产业集聚情况。研究发现:尽管我国目前已经形成了具有特色的生猪主产区,但我国生猪产业化集中程度并不高。本文从养殖技术、养殖成本、规模经济三个方面分析了影响因素。     

结合总体最小二乘的自适应抗差滤波算法

在动态导航定位中,不仅会存在有色噪声的影响,而且还会出现观测系数矩阵存在偏差的情况,数据处理中不容忽视。针对此,本文将总体最小二乘和自适应抗差滤波相结合,提出了能够同时控制有色噪声和系数矩阵偏差影响的新方法。该算法先用总体最小二乘方法求出观测方程系数矩阵偏差,并对观测方程系数矩阵进行修正,再基于修正后的观测系数矩阵使用自适应抗差滤波算法求解出最后的状态参数估值。计算结果表明,该方法不仅能够改正系数矩阵偏差且能控制有色噪声的影响,有效地提高导航定位的精度和可靠性。     

基于卡尔曼滤波的红外目标局部搜索跟踪算法

本文针对红外目标视频序列图像对比度低、目标信息不明确等问题提出一种改进算法,使用卡尔曼滤波器对目标点的位置进行预测,在根据目标特性选择的预测子框内对目标图像进行分类背景预测,最终获得准确性较高的检测跟踪结果。通过大量的实验,改进算法在跟踪精度、准度上均有了较为显著的提高。     

应用MIR测定牛奶中各种蛋白质含量的研究进展

测定牛奶中蛋白成分对于评估奶牛饲养管理水平、生理特征、遗传力和产品质量等具有非常重要的意义。奶牛生产性能测定(DHI)虽能测定牛奶中总蛋白含量,但不能测定各种蛋白成分。中红外光谱(MIR)是一种高效且经济的工具,二十年来,国外科研人员在对利用MIR预测牛奶中各种蛋白含量及其遗传力进行了许多研究,并取得了许多研究成果。现对从基于MIR预测方程的建立、影响预测方程准确性因素和预测方程应用三个方面进行总结,以期为进一步研究和应用提供借鉴。     

WSN数据融合的自适应一致滤波算法的研究

为了解决无线传感器网络的能量有限,增强收集信息的准确性以及提高收集信息的效率等问题,提出了基于一致滤波器的估计融合算法。该算法能够利用多个传感器的测量信息,降低信息冗余度,提高整个无线传感器网络参数估计的鲁棒性和精确性。并通过最大加权方法进行仿真,比较各个参数对于算法的影响,从而进一步提高了参数估计的精确性。     

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。     

基于算法角度的当前配网故障诊断中遇到的几个典型问题分析

随着我国国民经济的发展,电力网络规模不断扩大,网络结构日益复杂,同时用户对供电稳定性和可靠性的要求也越来越高。为此,一方面,在系统正常运行时要尽量防止故障的发生;另一方面,在故障发生后要尽快确定故障位置并予以排除。