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IS: Interest Set to Enhance Flow Transmission in Named-Data Networking
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作者 JIANG Xiaoke BI Jun 《China Communications》 SCIE CSCD 2016年第S1期65-71,共7页
Named-data Networking(NDN) is a promising future Internet architecture, which introduces some evolutionary elements into layer-3, e.g., consumer-driven communication, soft state on data forwarding plane and hop-byhop ... Named-data Networking(NDN) is a promising future Internet architecture, which introduces some evolutionary elements into layer-3, e.g., consumer-driven communication, soft state on data forwarding plane and hop-byhop traffic control. And those elements ensure data holders to solely return the requested data within the lifetime of the request, instead of pushing data whenever needed and whatever it is. Despite the dispute on the advantages and their prices, this pattern requires data consumers to keep sending requests at the right moments for continuous data transmission, resulting in significant forwarding cost and sophisticated application design. In this paper, we propose Interest Set(IS) mechanism, which compresses a set of similar Interests into one request, and maintains a relative long-term data returning path with soft state and continuous feedback from upstream. In this way, IS relaxes the above requirement, and scales NDN data forwarding by reducing forwarded requests and soft states that are needed to retrieve a given set of data. 展开更多
关键词 index terms—named-data networkING flow TRANSMISSION
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A New Synthetical Knowledge Representation Model and Its Application in Data Flow Diagram
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作者 Liu Xiang Wu Guoqing +1 位作者 Yao Jian He Feng 《Wuhan University Journal of Natural Sciences》 CAS 1999年第1期35-42,共8页
A new synthetical knowledge representation model that integrates the attribute grammar model with the semantic network model was presented. The model mainly uses symbols of attribute grammar to establish a set of sy... A new synthetical knowledge representation model that integrates the attribute grammar model with the semantic network model was presented. The model mainly uses symbols of attribute grammar to establish a set of syntax and semantic rules suitable for a semantic network. Based on the model,the paper introduces a formal method defining data flow diagrams (DFD) and also simply explains how to use the method. 展开更多
关键词 attribute grammar semantic network data flow diagram
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基于主从机分流的流程生产安全监测数据流调度方法
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作者 张伟 张业成 +1 位作者 张充 赵挺生 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第5期2175-2183,共9页
流程生产安全监测是其安全风险控制和事故预防的主要技术手段,而监测数据是安全管控与决策的重要依据。现有的安全监测组网架构中,传感器节点多、数据量大,使得无线传感网络的信道负载较重,容易出现数据时延、丢失等问题,影响安全管控... 流程生产安全监测是其安全风险控制和事故预防的主要技术手段,而监测数据是安全管控与决策的重要依据。现有的安全监测组网架构中,传感器节点多、数据量大,使得无线传感网络的信道负载较重,容易出现数据时延、丢失等问题,影响安全管控决策的及时性和准确性。为此,针对典型流程生产场景的安全风险因素,明确其传感器部署方案及无线传感网络数据传输架构,提出基于主从机分流的安全监测数据流调度机制和方法,采用数据的拥堵指数与频率异常指数作为数据流性能评估的主要指标。以化工聚合反应釜为工程场景,检验了当反应釜数量和安全监测数据量增加时启动从机为主机分担数据流量后的性能改进,有利于保障安全监测数据有序传输和风险控制的有效性。 展开更多
关键词 流程生产 无线传感网络 安全监测 信道负载 数据流调度
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计及灰数据的知识-数据驱动低压有源配电网潮流计算
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作者 刘斯亮 郑泽南 +2 位作者 张勇军 羿应棋 池玉泉 《电测与仪表》 北大核心 2025年第6期2-10,共9页
低压配电网拓扑和线路参数不准确使得传统的潮流计算方法失效,采用数据驱动方法能减少对物理参数的依赖,但缺乏可解释性。为此,提出一种融合物理知识与数据驱动的潮流计算方法。基于DistFlow模型构造了深度学习模型的输入输出特征向量,... 低压配电网拓扑和线路参数不准确使得传统的潮流计算方法失效,采用数据驱动方法能减少对物理参数的依赖,但缺乏可解释性。为此,提出一种融合物理知识与数据驱动的潮流计算方法。基于DistFlow模型构造了深度学习模型的输入输出特征向量,以低压配电台区的首端节点电压、用户节点光伏出力及负荷功率作为输入特征,用户节点电压幅值作为输出特征。结合三相线性潮流模型设计多通道卷积网络,通过独立通道处理电压、有功功率和无功功率,并利用电阻、电抗参数初始化卷积核权重。最后,针对灰数据(含有量测误差和异常值的数据)用于训练会影响模型性能的问题,提出改进降噪自编码器筛选并剔除异常样本。实验表明,所提方法在准确性和泛化性能上优于传统数据驱动方法,同时显著降低了灰数据对模型的影响。 展开更多
关键词 低压配电网 潮流计算 知识-数据融合 多通道卷积 灰数据
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Nimble:一种适用于OpenFlow网络的快速流调度策略 被引量:18
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作者 李龙 付斌章 +1 位作者 陈明宇 张立新 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期1056-1068,共13页
突发流量是导致网络拥塞和丢包的重要原因之一.减少网络拥塞的一种方法是在多条可达路径间均衡网络流量,如等价多路径(Equal-Cost Multi-Path,ECMP)路由.然而,大多数等价多路径路由或者静态地将不同的流/数据包哈希到不同的路径,或者依... 突发流量是导致网络拥塞和丢包的重要原因之一.减少网络拥塞的一种方法是在多条可达路径间均衡网络流量,如等价多路径(Equal-Cost Multi-Path,ECMP)路由.然而,大多数等价多路径路由或者静态地将不同的流/数据包哈希到不同的路径,或者依赖于局部的/过时的路径状态信息.OpenFlow技术利用集中式控制器控制网络行为,为控制器根据全局网络状态信息进行动态的数据流优化提供了可能.然而,采用基于轮询的网络状态探测机制在处理突发流量问题上面临诸多困难.文中提出一种用于OpenFlow网络的快速流调度策略,称为Nimble.Nimble架构扩展了OpenFlow协议的packet-in消息,由网络设备自主监测设备状态,并在网络出现拥塞时通过扩展的packet-in消息主动向控制器通告拥塞信息.模拟结果显示Nimble策略能够以近于零的时延检测网络链路拥塞,从而有效提高网络性能. 展开更多
关键词 数据中心网络 Openflow 流调度 负载均衡
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基于流动单元智能划分的湖泊-三角洲致密砂岩储层渗透率测井评价
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作者 赵天沛 赵勇 +4 位作者 谭茂金 李久娣 李博 王安龙 叶俊琦 《石油物探》 北大核心 2025年第2期388-396,共9页
在湖泊-三角洲沉积体系中,致密砂岩储层孔隙结构复杂且孔隙类型多样、渗透率低,此类储层的测井解释与评价面临挑战。渗透率是储层评价和产能预测的关键参数,传统的渗透率测井解释方法精度低,不能满足生产要求。针对这一难题,分析了影响... 在湖泊-三角洲沉积体系中,致密砂岩储层孔隙结构复杂且孔隙类型多样、渗透率低,此类储层的测井解释与评价面临挑战。渗透率是储层评价和产能预测的关键参数,传统的渗透率测井解释方法精度低,不能满足生产要求。针对这一难题,分析了影响储层渗透性的微观因素(孔隙结构)和宏观因素(流动单元),而且孔隙结构与流动单元密切相关,提出了岩石类型与流动单元指数(FZI)大小分类构建渗透率模型的方法。首先,分析岩心实验结果,确定岩石类型,计算岩心流动单元指数并利用累计频率法进行类型细分,针对每种类型构建相应的渗透率模型。然后,选取敏感测井实验构建标签,利用深度神经网络构建最佳模型,预测储层流动单元指数。最后,将孔隙度测井和流动单元指数代入相应的分类模型,计算出渗透率。将该方法应用于XH凹陷HG组低孔、低渗储层的渗透率预测进行应用,渗透率预测对数误差约为0.18,比利用深度神经网络直接预测渗透率的效果好。新的储层渗透率评价方法包括基于数据驱动的机器学习方法和基于机理或知识驱动的物理模型构建,体现了数模双驱智能思想,显著提高了致密砂岩储层渗透率测井评价精度,为其他湖泊-三角洲沉积体系储层渗透率预测提供了重要借鉴。 展开更多
关键词 湖泊-三角洲沉积 致密砂岩储层 流动单元指数 深度神经网络 数模双驱智能 渗透率评价
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基于深度增强学习的数据中心网络coflow调度机制 被引量:8
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作者 马腾 胡宇翔 张校辉 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第7期1617-1624,共8页
最小化语义相关流的平均完成时间是数据中心网络流量管理面临的难题之一.受人工智能领域深度增强学习方向的最新研究进展启发,本文提出一种的新的语义相关流调度机制.将带宽约束的语义相关流调度问题转化为连续的学习过程,通过学习以往... 最小化语义相关流的平均完成时间是数据中心网络流量管理面临的难题之一.受人工智能领域深度增强学习方向的最新研究进展启发,本文提出一种的新的语义相关流调度机制.将带宽约束的语义相关流调度问题转化为连续的学习过程,通过学习以往策略实现最佳调度.引入反向填充和有限复用机制,保证系统的工作保持性和无饥饿性.仿真结果表明,在不同的网络负载下,本文提出的调度机制均使得语义相关流的平均完成时间小于其他调度机制,尤其是网络负载较大时,相比最先进的调度机制,性能提升约50%. 展开更多
关键词 数据中心网络 语义相关流 流调度
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有限数据下基于物理信息神经网络的平面叶栅流场重构预测方法
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作者 赵普 毛宇凡 +3 位作者 李嘉 李金花 王晓放 刘海涛 《航空发动机》 北大核心 2025年第2期84-90,共7页
为了快速准确地获取平面叶栅流场分布,提升现代压气机敏捷数字化设计效率,建立了基于有限数据的2维平面叶栅流场快速重构预测方法。该方法采用集成的物理信息神经网络(IPINN)架构,通过将叶栅流场的Navier-Stokes方程以损失函数的形式融... 为了快速准确地获取平面叶栅流场分布,提升现代压气机敏捷数字化设计效率,建立了基于有限数据的2维平面叶栅流场快速重构预测方法。该方法采用集成的物理信息神经网络(IPINN)架构,通过将叶栅流场的Navier-Stokes方程以损失函数的形式融入模型训练,嵌入物理先验知识,实现了有限数据下的高精度流场预测。结果表明:与纯粹数据驱动的模型相比,物理信息神经网络(PINN)模型融入物理信息后,对叶栅流场中速度轴向分量、速度垂直分量、压力3个物理场预测误差分别减小了13.0%、25.5%和76.3%;在此基础上,IPINN-cascade模型进一步优化,针对这3个物理场的预测值误差相较于PINN模型的又分别减小了14.8%、19.8%和17.5%。所提出的方法在有限数据条件下能够有效捕捉叶栅流场的主要特征,为压气机设计提供了新的技术手段。 展开更多
关键词 集成物理信息神经网络 有限数据 流场预测 平面叶栅
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面向YOLO神经网络的数据流架构优化研究 被引量:2
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作者 穆宇栋 李文明 +5 位作者 范志华 吴萌 吴海彬 安学军 叶笑春 范东睿 《计算机学报》 北大核心 2025年第1期82-99,共18页
YOLO目标检测算法具有速度快、精度高、结构简单、性能稳定等优点,因此在多种对实时性要求较高的场景中得到广泛应用。传统的控制流架构在执行YOLO神经网络时面临计算部件利用率低、功耗高、能效较低等挑战。相较而言,数据流架构的执行... YOLO目标检测算法具有速度快、精度高、结构简单、性能稳定等优点,因此在多种对实时性要求较高的场景中得到广泛应用。传统的控制流架构在执行YOLO神经网络时面临计算部件利用率低、功耗高、能效较低等挑战。相较而言,数据流架构的执行模式与神经网络算法匹配度高,更能充分挖掘其中的数据并行性。然而,在数据流架构上部署YOLO神经网络时面临三个问题:(1)数据流架构的数据流图映射并不能结合YOLO神经网络中卷积层卷积核较小的特点,造成卷积运算数据复用率过低的问题,并进一步降低计算部件利用率;(2)数据流架构在算子调度时无法利用算子间结构高度耦合的特点,导致大量数据重复读取;(3)数据流架构上的数据存取与执行高度耦合、串序执行,导致数据存取延迟过高。为解决这些问题,本文设计了面向YOLO神经网络的数据流加速器DFU-Y。首先,结合卷积嵌套循环的执行模式,本文分析了小卷积核卷积运算的数据复用特征,并提出了更有利于执行单元内部数据复用的数据流图映射算法,从而整体提升卷积运行效率;然后,为充分利用结构耦合的算子间的数据复用,DFU-Y提出数据流图层次上的算子融合调度机制以减少数据存取次数、提升神经网络运行效率;最后,DFU-Y通过双缓存解耦合数据存取与执行,从而并行执行数据存取与运算,掩盖了程序间的数据传输延迟,提高了计算部件利用率。实验表明,相较数据流架构(DFU)和GPU(NVIDIA Xavier NX),DFU-Y分别获得2.527倍、1.334倍的性能提升和2.658倍、3.464倍的能效提升;同时,相较YOLO专用加速器(Arria-YOLO),DFU-Y在保持较好通用性的同时,达到了其性能的72.97%、能效的87.41%。 展开更多
关键词 YOLO算法 数据流架构 数据流图优化 卷积神经网络 神经网络加速
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基于GATv2-TCN联合优化的WSN数据流异常检测算法
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作者 苏宇杭 马俊 +3 位作者 樊津瑜 陈博行 周家城 尹博然 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第5期843-850,共8页
在传感器网络中,通过对数据流进行异常检测能够及时发现故障并报警,以确保系统安全可靠运行。然而WSN数据流异常检测仍面临2大难题:1)不同时间序列间复杂的相关性有待深入挖掘;2)在正常/异常样本分布极度不平衡的数据集中异常样本不易... 在传感器网络中,通过对数据流进行异常检测能够及时发现故障并报警,以确保系统安全可靠运行。然而WSN数据流异常检测仍面临2大难题:1)不同时间序列间复杂的相关性有待深入挖掘;2)在正常/异常样本分布极度不平衡的数据集中异常样本不易检出。提出一种基于GATv2-TCN的异常检测算法。采用GATv2和TCN来建模特征和时间维度的复杂关系,并优化预测和重构模块。采用4个数据集对所提算法进行性能验证与分析。实验结果表明,所提算法获得了较高的F 1和AUC,特别是在不平衡的数据集中各项指标均高于基线模型,具有较好的WSN数据流异常检测效果。 展开更多
关键词 无线传感器网络 数据流异常检测 GATv2 TCN
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基于面板数据分析的城市轨道交通网络客流影响规律研究
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作者 石庄彬 刘小庆 +2 位作者 钱乾 何明卫 刘阳 《都市快轨交通》 北大核心 2025年第2期46-52,共7页
针对我国城市轨道交通建设规模与客流效率之间不匹配的问题,有必要深入了解并掌握网络客流影响规律,提升客流量水平。然而,由于缺乏纵向数据的对比,对社会经济因素、网络结构特征等与客流量间的相互关系研究仍不够深入。为实现城市轨道... 针对我国城市轨道交通建设规模与客流效率之间不匹配的问题,有必要深入了解并掌握网络客流影响规律,提升客流量水平。然而,由于缺乏纵向数据的对比,对社会经济因素、网络结构特征等与客流量间的相互关系研究仍不够深入。为实现城市轨道交通资源的合理利用,提高核心竞争力,厘清网络结构、经济人口等因素与客流量的关系,采用2012—2020年的年度面板数据,计算城市轨道交通站点网络的拓扑特征指标,并建立时间固定效应模型,试图探究城市轨道交通网络拓扑结构及其与城市布局耦合关系对客流量变化的影响。研究结果表明:随着城市轨道交通网络的发展,交通网络结构的复杂程度越来越高,换乘枢纽站点不断增多,对网络连接起到重要作用;城市轨道交通网络拓扑变量的变化对客流量提升具有显著影响,网络分布的致密化和区域枢纽化有助于提升换乘连接,吸引更多客流;耦合协调度对客流量变化影响显著,轨道线网规划中需要因地制宜地考虑人口分布与线路布局的耦合关系。最后,从轨道交通网络建设规划方面提出了相关政策建议,以期为城市轨道交通建设规划的相关政策制定提供理论依据。 展开更多
关键词 城市轨道交通 复杂网络 客流影响规律 面板数据 耦合协调度
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融合模糊神经网络预决策的有源配电网实时随机调度方法
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作者 程礼临 罗子杰 +3 位作者 李群 张宁宇 李雅然 臧海祥 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第19期75-85,共11页
伴随大量分布式资源接入有源配电网,配电网内部不确定性增强。为建立准确的调度模型,将光伏出力的不确定性、负荷的随机性分别描述为对应预测误差的不确定性,并通过数据驱动的方法获得不确定变量的概率分布。考虑到基于二阶锥松弛(SOCR... 伴随大量分布式资源接入有源配电网,配电网内部不确定性增强。为建立准确的调度模型,将光伏出力的不确定性、负荷的随机性分别描述为对应预测误差的不确定性,并通过数据驱动的方法获得不确定变量的概率分布。考虑到基于二阶锥松弛(SOCR)的潮流模型可能违反松弛条件并造成误差,基于欧拉方程重新推导了潮流模型,进一步建立有源配电网经济、安全的随机优化功率调度模型。针对所提模型的特点,提出一种融合模糊神经网络(FNN)预决策的有源配电网实时随机调度方法。首先,利用FNN对不确定变量的概率分布进行模糊描述,将其输出作为求解器寻优的初值。然后,通过求解器进行加速求解。最后,通过改进的IEEE 33节点系统验证所提模型和方法的有效性。 展开更多
关键词 有源配电网 实时随机调度 数据驱动 潮流 模糊神经网络 不确定性
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基于门架数据的高速公路货车流量短时预测
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作者 田钊 程钰婕 +3 位作者 李姝婕 张乾钟 邵凯凯 杨艳芳 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第6期58-64,共7页
高速公路货运在货运体系中持续占据重要地位,相较于其他交通数据,门架数据准确性更高,但由于其难以获取,现有的预测模型较少使用门架数据来预测高速公路货车流量。针对以上问题,提出基于门架数据的高速公路货车流量短时预测模型。首先,... 高速公路货运在货运体系中持续占据重要地位,相较于其他交通数据,门架数据准确性更高,但由于其难以获取,现有的预测模型较少使用门架数据来预测高速公路货车流量。针对以上问题,提出基于门架数据的高速公路货车流量短时预测模型。首先,对高速公路货车数据进行预处理。其次,将注意力机制与自适应图卷积网络(AGCN)相融合,挖掘高速公路货车数据中的空间相关性,并通过残差神经网络(ResNet)与长短期记忆(LSTM)网络来挖掘高速公路货车数据中的时间相关性。最后,通过特征融合得到最终高速公路货车流量预测结果。通过对比实验,所提模型与LSTM、STNN等基线模型相比,在短期的高速公路货车流量预测上有更高的准确度。 展开更多
关键词 短时流量预测 门架数据 深度学习 残差神经网络 长短期记忆网络
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风-水-风系统的数据中心冷却系统水侧大温差方案
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作者 井洋 谢晓云 江亿 《制冷学报》 北大核心 2025年第3期113-122,共10页
数据中心冷却系统节能是提高数据中心能效的主要方式。通过对常见的风-水-风冷却系统进行热学分析,发现机房空调的风侧与水侧存在极大的流量不匹配损失,因此提出水侧大温差系统形式。相比于小温差方案,大温差冷却系统可大幅增加全年自... 数据中心冷却系统节能是提高数据中心能效的主要方式。通过对常见的风-水-风冷却系统进行热学分析,发现机房空调的风侧与水侧存在极大的流量不匹配损失,因此提出水侧大温差系统形式。相比于小温差方案,大温差冷却系统可大幅增加全年自然冷却比例,降低输配能耗,冷却系统总能耗可减少约20%~30%。水侧大温差方案会增加机房空调的传热面积和成本,但冷却塔、制冷机、循环水泵、蓄冷罐、管路和阀门的投资均会降低,冷却系统总投资能够降低15%~25%。大温差冷却系统可以简化运行调节,全年无需调节阀门,使室外温度变化和IT负载变化调控方式解耦,减少运维工作量。 展开更多
关键词 数据中心 串联换热网络 流量匹配 大温差
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中国城市数字经济投资网络演变特征与驱动因素
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作者 骆康 郭庆宾 +1 位作者 刘海猛 童昀 《地理科学进展》 北大核心 2025年第7期1351-1363,共13页
数字经济是新型生产力的重要载体,也是城市优质发展的新生动力,探索其投资网络格局和机制,对于加快数字要素流动和精准布局具有十分重要的意义。论文采用股权穿透方法获取企查查数据平台2000—2020年中国334个城市152万多条企业投资数据... 数字经济是新型生产力的重要载体,也是城市优质发展的新生动力,探索其投资网络格局和机制,对于加快数字要素流动和精准布局具有十分重要的意义。论文采用股权穿透方法获取企查查数据平台2000—2020年中国334个城市152万多条企业投资数据,进而运用加权中心度、优势流、二次指派程序(quadratic assignment procedure,QAP)等方法从“节点—路径—社群”多层次分析中国城市数字经济投资网络的演变特征和驱动因素。研究表明:(1)北京、上海、深圳、南京等城市辐射带动作用显著,数字经济各行业投资存在高—高、低—低集聚现象,偏远地区存在网络边缘化困境;(2)数字经济投资路径呈现多极化,且各行业路径不断重构,京津冀、长三角、珠三角等地区“领头羊”效应明显;(3)数字经济产业投资网络呈现社群化和区域化特征,网络拓展蔓延态势明显,具有爆发式增长特点;(4)各变量作用效果因时因地而异,经济发展、产业结构高级化、信息化、城市化等水平相近巩固了数字经济投资网络联系,而人力资本和科技创新水平差异则强化了这一关系。 展开更多
关键词 数字经济 投资网络 驱动因素 优势流 大数据
原文传递
RBF神经网络算法在管道流致振动中的应用和实验研究
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作者 王斌斌 《核动力工程》 北大核心 2025年第3期125-130,共6页
针对传统流固耦合方法耗时较长,导致核电厂管道设计人员在设计阶段难以开展针对性减振计算的问题,本文采用基于数据驱动的径向基函数(RBF)神经网络算法进行管道流致振动分析。该算法利用数据库中大量节流管件的载荷数据进行训练,可以在... 针对传统流固耦合方法耗时较长,导致核电厂管道设计人员在设计阶段难以开展针对性减振计算的问题,本文采用基于数据驱动的径向基函数(RBF)神经网络算法进行管道流致振动分析。该算法利用数据库中大量节流管件的载荷数据进行训练,可以在短时间完成管道流致振动的定量计算。相对于传统流固耦合方法提高了管道流致振动的分析效率。为验证计算结果的有效性,对不同开度下的球阀和弯头管道进行了实验研究。实验研究发现,由于泵的激励等外界结构振动的存在,当流致振动在总振动中占主导时,本算法计算结果与实验结果比较接近;当外界结构振动在总振动中占主导时,本算法计算结果与实验结果在同一量级且变化规律一致。研究结果表明基于数据驱动的RBF神经网络方法分析管道流致振动是可靠且有效的。 展开更多
关键词 径向基函数(RBF)神经网络 数据驱动 流致振动 输流管道
原文传递
基于时间敏感网络协议的嵌入式控制系统在机载航电系统中的应用研究 被引量:1
17
作者 曹潇男 刘艳明 +1 位作者 韩冰 陈丛 《无线互联科技》 2025年第11期51-54,共4页
时间敏感网络(Time Sensttive Networking, TSN)作为一种新兴的网络技术,能够提供高精度的时间同步和低延迟的数据传输,是解决军事通信中实时性问题的重要技术。嵌入式控制系统凭借其高效的处理能力和实时响应能力,已广泛应用于工业自... 时间敏感网络(Time Sensttive Networking, TSN)作为一种新兴的网络技术,能够提供高精度的时间同步和低延迟的数据传输,是解决军事通信中实时性问题的重要技术。嵌入式控制系统凭借其高效的处理能力和实时响应能力,已广泛应用于工业自动化。文章基于TSN协议,探讨其在嵌入式控制系统中的应用,分析了TSN协议的关键技术,如时间同步、流量调度与带宽管理,结合嵌入式系统的实现方法,提出了优化方案。研究结果表明,结合TSN协议的嵌入式控制系统可显著提升军事通信中的数据传输效率与系统稳定性,以期为TSN在军事通信中的进一步应用提供参考。 展开更多
关键词 时间敏感网络(TSN) 嵌入式控制系统 机载航电系统 数据流控制
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基于李雅普诺夫优化的作战信息网络任务分配方法
18
作者 杨郑烈 邬潇莹 +1 位作者 阚东 白杨 《电脑与信息技术》 2025年第4期1-6,共6页
智能化作战体系数据海量异质特征对作战信息网络任务分配的有效性提出了严峻挑战。为此,提出了一种基于李雅普诺夫优化的作战信息网络任务分配方法。首先,基于数据流特征构建了作战信息网络模型,并对作战信息网络的任务分配模型进行设计... 智能化作战体系数据海量异质特征对作战信息网络任务分配的有效性提出了严峻挑战。为此,提出了一种基于李雅普诺夫优化的作战信息网络任务分配方法。首先,基于数据流特征构建了作战信息网络模型,并对作战信息网络的任务分配模型进行设计,定义任务分配方案的方差为负载均衡程度指标。接着,采用李雅普诺夫漂移加惩罚函数来优化任务分配问题。最后,通过仿真模拟验证该方法的有效性。启发式任务分配方法和所提新算法得到的任务分配的均值方差分别为5.487 6和4.438 1。实验结果表明,新算法在保证系统平均效益不变或极少量损失的前提下,能够有效平衡任务完成率,提升任务分配的整体效率和稳定性。 展开更多
关键词 作战信息网络 任务分配 李雅普诺夫优化 数据流
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面向轨道交通的短时客流数据生成与预测方法研究
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作者 郜新军 张梅欣 朱力 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期704-708,共5页
随着城市化进程的加快,地铁客流量的动态变化及不确定性带来的扰动会影响我国城市轨道交通运营服务质量。本研究面向轨道交通网络化运营提出一种基于生成对抗网络(GAN)的客流数据增强方法,通过利用少量的原始客流数据生成大量特征相同... 随着城市化进程的加快,地铁客流量的动态变化及不确定性带来的扰动会影响我国城市轨道交通运营服务质量。本研究面向轨道交通网络化运营提出一种基于生成对抗网络(GAN)的客流数据增强方法,通过利用少量的原始客流数据生成大量特征相同的可用数据,进行数据增强。在客流数据增强基础上,进一步研究基于时空多维的轨道交通运营态势精准预测方法,提出基于长短期记忆网络((LSTM))、卷积神经网络(CNN)和图神经网络(GCN)的客流数据预测方法,分别从时间维度和时空维度实现对轨道交通的客流量数据进行精准预测。短时客流数据的生成和预测能够为列车运行调整提供坚实基础,为提升轨道交通运营服务质量保驾护航,为未来城市发展规划提供理论支撑。 展开更多
关键词 城市轨道交通 数据增强 生成对抗网络 客流预测 神经网络
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基于物理约束与数据驱动的求解地下水方程深度学习算法
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作者 李存文 马千禧 +2 位作者 朱焱 张晓平 罗强 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第8期77-83,93,共8页
地下水水位是衡量地下水资源可持续利用的重要指标,也是地下水资源管理的关键依据,因此实现地下水位的精确预测至关重要。针对传统数值模型(如MODFLOW)在构建上复杂、参数众多的问题,以及数据驱动神经网络模型缺乏可解释性和泛化能力的... 地下水水位是衡量地下水资源可持续利用的重要指标,也是地下水资源管理的关键依据,因此实现地下水位的精确预测至关重要。针对传统数值模型(如MODFLOW)在构建上复杂、参数众多的问题,以及数据驱动神经网络模型缺乏可解释性和泛化能力的局限,结合物理知情神经网络(PINNs)与地下水运动方程构建了求解地下水运动方程的GWPINN模型。该模型采用全连接神经网络构建,将时空坐标作为输入,输出为地下水水头,将地下水流动方程、初始条件和边界条件作为物理约束,结合测量数据构建损失函数,实现对地下水流动方程的求解。为验证算法的有效性和准确性,将GWPINN模型应用于承压含水层单抽水井问题,通过与传统数值模型MODFLOW模拟结果对比发现,GWPINN在仅依赖物理约束而不需要任何数据的求解平均绝对误差(MAE)为0.063 m,相对均方根误差(RRMSE)为0.083%;结合物理约束与数据驱动的双重作用下的求解平均绝对误差(MAE)为0.069 m,相对均方根误差(RRMSE)为0.079%,证明该算法可成功对包含井源的地下水方程进行求解。此外,还探讨了数据时空采样频率对求解结果的影响,发现在井源附近需要加密空间采样,采样间隔为100 m,以捕捉地下水水头的剧烈变化;在时间尺度上,抽水初期应增加采样频率,以0.3 d为间隔,以捕捉井口附近水头的快速变化。而在抽水井外区域或抽水1天后,可以适当降低空间和时间采样频率,分别取200 m和5 d的间隔。 展开更多
关键词 地下水运动方程 物理知情神经网络 物理约束 数据驱动
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