精确时钟同步协议最佳主时钟算法

精确时钟同步协议(IEEE1588)是关于网络测量和控制系统的时间协议,可达到较高的网络对时精度,实现高精度的时间同步。最佳主时钟算法(BMC)是IEEE1588的最主要的核心技术之一,按IEEE1588协议进行时钟同步的系统通过运行最佳主时钟算法来选择系统中的主时钟,其他时钟全以主时钟作为参考进行时钟同步。分析了精确时钟同步协议最佳主时钟算法的组成、相关概念及原理,根据算法的原理和实际要求设计了最佳主时钟算法功能模块,在Linux下用C语言编写程序,实现了最佳主时钟算法,给出了模块的设计流程图,为测试模块的功能,设计了测试验证图。通过验证,所设计的程序能实现最佳主时钟算法。

精确时钟协议的最优主时钟算法

IEEE1588标准是测量和控制领域的精确时钟同步协议,通过控制网络同步全系统设备的时钟。在不需要太多资源的情况下,能达到高精度的时钟同步;该协议规定了系统内只有一个主时钟,其他的设备的时钟都要和该主时钟同步,因此主时钟的选择好坏对于时钟的同步精度至关重要;文中研究了最优主时钟的算法思想、原理和组成,设计了实现最优主时钟算法的功能模块和方法,并使用测试系统对模块的功能进行了相应的仿真测试;实验结果表明,设计的功能模块能够轻松的选择到系统的最优主时钟,验证了最优主时钟算法的可行性和有效性,为精确时钟同步协议的进一步应用奠定了基础。

最佳主时钟算法的研究与实现

为确保IEEE 1588v2能够顺利建立起基于全网的主从时钟体系,通过对最佳主时钟算法关键参数的介绍和工作原理的分析,总结了在实现过程中的关键要素,并给出一套完善的实现方法。经测试,按照该方法实现的最佳主时钟算法,可以有效抵御外部因素的干扰,及时处理网络中出现的异常情况,顺利完成时钟源的选取工作。

因素空间理论的因素约简算法

为讨论差转计算在多因素决策问题中对因素系统的约简性能,通过理论分析与实证检验,在算法原理与机制的基础上深入讨论了算法的因素约简能力,并与基于差别矩阵的粗糙集因素约简算法进行比较.研究结果表明:差转计算在进行决策的过程中,确保了对结果有重要影响的因素进入经验推理系统,影响不大的因素在决策的过程中自动地被舍弃,从而实现了因素的约简.在6个UCI数据集上,通过对因素约简结果与时间复杂度两个方面的讨论,得出差转计算的因素约简能力同差别矩阵算法相当,在时间复杂度方面远优于差别矩阵算法.

基于数据分布自适应的迁移学习算法比较研究

机器学习通常要求训练数据和测试数据来源于同一特征空间并服从相同的分布,如果条件不满足,则需就要重新收集训练数据并重新训练模型。迁移学习作为解决这一问题的有效方法,其中基于数据分布的自适应迁移学习已成为该领域主要的研究方向之一。为比较已有数据分布自适应迁移学习算法性能,在3种公开数据集Image-CLEF、Amazon Review、Office-Caltech上通过TCA、JDA、CORAL、GFK、BDA、EasyTL算法验证6种算法的有效性,并分析比较它们之间的性能差异。结果表明,6种迁移学习算法在Image-CLEF、Amazon Review、Office-Caltech数据集上迁移效果依次降低,EasyTL算法在3种数据集上表现良好。