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交叉立方体环互连网络虫洞路由广播算法被引量：1: 2013年; 交叉立方体环网络是一类层次性互连网络,具有易于扩展其规模的特性。为了提高这种网络在虫洞通信模式下的广播通信性能,提出了一个先环上广播再交叉立方体内部广播的策略,并结合递归分解交叉立方体的方法,进而提出了在虫洞路由模型下时间步为o(n/log2(n+1)+log3m)的广播路由算法。研究表明,该算法可保证通信各路径是不交叉的,从而有效提高了通信性能。; 喻昕于琰; 关键词：超立方体

传感器网络中基于LT码的提高数据持续性方案被引量：2: 2013年; 在环境恶劣且无固定Sink的无线传感器网络,节点为了避免意外死亡而丢失数据,需要能量有效地将数据分发到其他一部分节点上存储,以等待移动Sink进行采集.提出了一种新的基于Luby变换码(Luby transform codes)、简称LT码的数据持续性提高方案(LT-codes based scheme for improvingdata persistence,LTSIDP),其中LT码是一类纠删码.LTSIDP将数据的存储过程分为2个步骤:第1步,节点根据一段时间内接收数据包的情况估计网络中数据包的数量和节点的总数,进而计算出基于LT码存储数据所需要的参数;第2步,节点再根据获得的参数对接收到的数据进行存储.每一轮LTSIDP执行结束后,移动Sink可以在一定时间段内的任意时刻和任意地点进入网络,访问少量仍然存活的节点就能获得所有源数据.理论分析和实验表明,LTSIDP不仅能获得比已有算法更高的数据持续性,而且能量更有效.; 梁俊斌李陶深; 关键词：无线传感器网络喷泉码 LT码

无线传感器网络中事件驱动数据收集研究进展被引量：12: 2012年; 无线传感器网络是目前研究的热点,事件驱动数据收集是无线传感器网络中一种重要的信息采集方式。由于节点普遍具有能量水平低、通信能力弱、易损坏等特点,而用户普遍需要网络能长时间稳定工作或尽快获得数据,因此,如何以低能耗、低延迟、高可靠的方式完成事件驱动数据收集是研究的难点。介绍了事件驱动数据收集的概念和特点,对已有的典型事件驱动数据收集协议进行了系统的分析和对比。通过探讨存在的挑战和亟待解决的关键性问题,为下一步更深入的研究指明了方向。; 梁俊斌邓雨荣郭丽娟李陶深; 关键词：无线传感器网络数据收集

Ridge Polynomial神经网络带动量项异步梯度算法的收敛性: 2013年; 将动量项引入到Ridge Polynomial神经网络异步梯度训练算法的误差函数中,有效地改善了算法的收敛效率,并从理论上分析了Ridge Polynomial神经网络的带动量项的异步梯度算法的收敛性,给出了算法的单调性和收敛性(包括强收敛性和弱收敛性)。算法的这些收敛性质对于如何选取学习率和初始权值来进行高效的网络训练是非常重要的。最后通过计算机仿真实验验证了带动量项的异步梯度算法的高效性和理论分析的正确性。; 喻昕唐利霞于琰; 关键词：RIDGE 动量项

基于领域驱动的MIS系统细粒度权限模型研究被引量：1: 2013年; 权限管理是管理信息系统(MIS)中非常重要的组成部分,现有部分系统中的权限管理过于粗糙或混乱,无法实现较为完整细致的权限管理;而其它的权限管理方案理论虽好,但与当今主流的软件开发方式和框架不相符,且不具备可实现性,无法应用于实际开发的信息系统。为此本文基于领域驱动设计的思想,对传统的基于角色访问控制(RBAC)模型进行细化和改进,在此基础上构建一个基于领域驱动的MIS系统细粒度的权限模型,然后再实现该模型,以展示权限系统构建的全过程,从而给目前权限系统的开发提供一个较完善的解决方案。本文给出了权限实现的详细方法和技术。; 张忠捷喻昕王高才; 关键词：权限管理细粒度 MIS

基于随机模型的软实实时时系统的任务期望可调调度度性被引量：1: 2012年; 本文基于随机模型研究了软实时系统中任务的可调度性特征,提出了期望可调度性的概念.期望可调度性是与实时任务到达时间t相关的,因此,提出的方法能研究任务子集在任意给定时间间隔的可调度性特征.本文给出了期望可调度性的条件,如果任务的持续时间满足该条件,则实时任务具有期望可调度性.基于理论结果的数值分析与模拟结果是一致的,这表明当软实时系统的负载率小于69%(某些确定性模型提供的)时,实时任务总是期望可调度的.这一结果也表明基于随机模型的期望可调度性方法能为软实时系统的任务可调度性分析提供一个更大的阈值和更好的适应性.; 王高才李伟

光滑拉格朗日神经网络解决非光滑最优化问题被引量：1: 2014年; 针对目标函数是局部Lipschitz函数,其可行域由一组等式约束光滑凸函数组成的非光滑最优化问题,通过引进光滑逼近技术将目标函数由非光滑函数转换成相应的光滑函数,进而构造一类基于拉格朗日乘子理论的神经网络,以寻找满足约束条件的最优解。证明了神经网络的平衡点集合是原始非光滑最优化问题关键点集合的一个子集;当原始问题的目标函数是凸函数时,最小点集合与神经网络的平衡点集合是一致的。通过仿真实验验证了理论结果的正确性。; 喻昕于琰谢缅; 关键词：局部LIPSCHITZ函数

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国家自然科学基金(61063045)