一种基于神经元强化学习的网络拥塞控制方法

提出了一种基于神经元强化学习(Neuron-based Reinforcement Learning,NRL)的自适应AQM算法,采用链路速率和队列长度作为拥塞指示,可根据网络环境的变化在线自动调整神经元参数,从而保持良好的队列长度稳定性和对网络负载波动的鲁棒性.该算法结构简单、易于实现,且不依赖对象的模型.仿真结果表明,该算法尤其适合于解决复杂不确定性网络的拥塞控制问题,并具有更好的队列稳定性和鲁棒性.

基于双树复小波变换和混合高斯模型的故障诊断方法

滚动轴承是制造业设备中的关键设备,它的运行状态影响着整个制造过程。针对轴承工作过程中产生的非稳定振动信号,提出一种基于双树复小波变换和混合高斯模型的算法,实现了从特征提取到状态识别的自动化识别故障类别方法。基于西储大学轴承数据,对16种不同故障部位、程度的状态进行识别,得到95.94%的整体正确率。