基于人工神经网络的东亚电离层临界频率f_(o)F2长期变化趋势

利用人工神经网络对东亚中纬地区电离层台站观测的F2层临界频率f_(o)F2进行长期趋势研究.用F107、Ap、地方时(Local Time,LT)、月份(Month)作为输入神经元,分别表示太阳活动、地磁活动、日变化和季节变化;用f_(o)F2的月中值作为输出神经元,通过训练网络获取f_(o)F2预测值,对预测值和观测值进行计算和处理,得到东亚中纬地区f_(o)F2长期变化趋势.结果表明:人工神经网络的方法较常用的回归方法能更有效地消除地磁活动对f_(o)F2的影响;这些站点的f_(o)F2随着年份的增长存在明显的长期负趋势,无明显的日变化和统一季节变化性.这对于全球电离层结构和运动变化规律,全球电离层经验模型构建和同化以及电离层特征参数和结构预测具有重要意义.

基于长短期记忆网络的CO_(2)气层识别方法

CO_(2)监测是油气开采中的关键环节,传统的CO_(2)监测方法面临很多挑战,在人工智能逐渐兴起的当下,深度学习技术被广泛应用于地球物理测井。珠江口盆地恩平凹陷深层CO_(2)气藏发育,传统测井方法无法准确评价储层流体。构建了基于长短期记忆网络(LSTM)的CO_(2)气层识别模型,采用m×2正则化交叉验证优选CO_(2)敏感测井参数,并对模型进行训练。利用该模型对珠江口盆地恩平凹陷L2井CO_(2)气层进行识别,并与支持向量机和K近邻算法识别结果进行对比。结果表明,3种深度学习算法对CO_(2)气层的识别效果良好,其中LSTM算法对CO_(2)气层的识别效果最好,准确度达93.4%,为深层CO_(2)气层识别工作提供了新思路。

D2D网络中基于SVC视频流缓存的跨层网络编码重传方案

为了降低基站重传视频流的完成时间,针对视频流业务设计了一种D2D网络中基于可伸缩视频编码(Scalable Video Coding, SVC)的视频流缓存跨层网络编码重传方案。该方案首先采用SVC对视频流进行编码以应对终端处理能力的差异性,引入跨层网络编码搜寻最大独立集选取最佳的传输以及编码调度,减少完成时间。其次,针对多协作重传设备间的干扰问题,设计了最佳的资源调度算法,在给定发送设备集的前提下迭代优化设备的发送功率,在不增加完成时间的同时优化系统的吞吐量。仿真结果表明,所提出的方案能够有效地降低完成时延,减少重传次数,增加系统的弹性。

MP2P-VPN系统在移动网络中的设计与实现

针对移动网络传输过程中出现时滞延迟和数据信息易泄露的问题,文中将MP2P技术与VPN技术相结合,设计了一套面向移动网络信道的MP2P-VPN混合系统。该系统综合设计了终端节点、服务器和证书管理三个方面,建立对应的服务器模块并给出了相应的网络拓扑结构,利用Protocol Buffe工具来达成协议数据的序列化和反序列化工作,确保了数据传输的安全性与稳定性。通过流量监控与传输检验的实验分析,结果表明MP2P-VPN混合系统仅需要一次密钥匹配即可完成证书的检验且节约了网络流量,同时,传输速度使得移动互联通信更加平稳。

基于MPLS第三层VPN网络的构架

介绍了三层MPLS VPN的网络模型,分析了基于MPLS的三层VPN的技术优势,并提出了单独区域和多区域的网络构架,阐述了网络中数据的转发和控制的实现流程。最后,说明了该技术在实际中的应用。

一种采用多层拓扑感知的移动P2P网络路由模型设计

为解决媒体信息的实时传递,在分析已有P2P网络Chord模型算法的基础上,介绍了通过拓扑感知思想采用NAT节点作为子网节点管理的方法改进多层网络结构Chord模型,针对结构化P2P网络比较关心的节点加入、退出与维护算法提出了多层拓扑感知Chord模型,并将其应用于P2P网络多媒体即时通讯系统中,通过系统实现与仿真实验验证了该路由协议的有效性和高效性。

基于J2EE多层架构的公共机房网络存储管理系统

高校教师在日常教学和科研工作中,需要查阅大量的非结构化资料,而这些资料存储在各种终端设备上,给查阅带来极大的不便。为此,设计了一套基于J2EE多层架构、通过XML进行数据存储的公共机房网络存储管理系统。该系统为高校教师的数据存储、数据转移、数据共享提供了一个公共平台,实现了公共机房的网络存储管理,为高校机房、多媒体教室的数据管理提供了一种切实有效的解决方案。

基于神经网络拟合多源遥感信息估算冠层高度

为了获取空间上连续的森林冠层高度分布,借助后向传播(BP)神经网络,拟合2019-2020年冰、云和陆地高度卫星(ICESat-1)的陆地/植被产品ATL08的生长季树高数据和中分辨率成像光谱仪(MODIS)的地表信息等多源遥感资料,探索我国西南地区森林冠层高度的空间连续估算。结果如下:(1)ICESat-2/ATL08遥感数据对西南地区森林冠层高度表达可信,与2019年同期其他树高遥感数据对比,通过了置信度检验(R=0.566,P<0.01)。(2)BP神经网络拟合ICESat-2/ATL08和MODIS数据得到西南地区空间连续森林冠层高度的方法可靠。神经网络训练结果决定系数(R2)达0.7以上,均方根误差在2.5 m左右。从结果中随机选择10个自然保护区位置森林冠层高度数值,对比2005年同源遥感资料,得到R=0.836(P<0.001)。连续森林冠层高度数值的频率直方图符合正态分布,高频段为10~25 m。(3)估算得到的西南地区森林冠层高度平均值为16 m,低于2005年遥感均值,但在重庆与贵州交界、贵州东北部、云南六诏山等地,森林覆盖度和冠层高度均有所提升,云南大理的则略有减少。从空间分布来看,大于20 m的数值分布于四川盆地外围、金沙江流域、重庆大巴山、云南哀牢山和无量山以及贵州东南部等地区;四川西南部乡城和稻城、重庆东北部、云贵高原中部地区均在10 m以下。

P2P网络的应用层共享树多播方案研究

研究P2P网络的应用层多播中共享树建立的机制,提出在P2P网络的应用层共享树多播方案中,应当将DHT查找发现根的机制与传统的建树机制结合起来,并结合Scribe系统给出了解决方案。

带脉冲影响2层网络的同步

该文考虑带脉冲影响2层网络的同步问题.首先,根据Lyapunov函数方法和脉冲微分方程理论,给出该网络的同步准则;然后,根据该准则实现同步需要的脉冲增益和脉冲间隔可以被估算出;最后,通过数值例子验证所得结果的有效性和正确性.

碳层网络促进Sn/SnO_(2)纳米颗粒选择性CO_(2)还原

在各类CO_(2)还原电催化剂中,锡基材料获得了研究人员的广泛关注,但其总体催化性能仍然受催化剂电极的组成,形貌和结构的限制。在本研究中,我们利用Sn低熔点(m.p.232℃)的特性,在聚多巴胺碳化的同时实现Sn的熔化与再结晶,合成了由氮掺杂碳层网络分散的异质结构Sn/SnO_(2)纳米颗粒自支撑电极(Sn/SnO_(2)@NC)。氮掺杂碳层网络有利于电子的富集,可提高催化剂电极的导电性,防止超细纳米粒子的团聚,并保护其不在电解液中溶解。在CO_(2)饱和的0.5 mol·L^(-1) NaHCO_(3)水溶液中,所制备Sn/SnO_(2)@NC电极与没有碳层网络包覆的电极相比,其CO_(2)还原催化性能得到了很大的提高。该Sn/SnO_(2)@NC电极在-0.9 V(vs.RHE)的电解电压下,电流密度为17 mA·cm^(-2),甲酸盐产物的选择性为83%。通过偶联该CO_(2)还原催化电极与商品化RuO2催化剂作为水氧化阳极,可实现持续的CO_(2)/H_(2)O电解。此外,以Sn/SnO_(2)@NC为阴极,Zn箔为阳极,我们还构建了可充放电的水系Zn-CO_(2)电池。该电池的输出开路电压为1.35 V,峰值功率密度为0.9 mW·cm^(-2)。本研究为高性能CO_(2)还原催化剂的设计提供了新的思路,同时可充放电Zn-CO_(2)电池的构建为绿色能源转换和存储系统提供了新的方案。

无结构P2P网络应用层组播的多播树研究

IP组播方案由于其自身的设计以及部署代价等问题未能获得大范围的推广,作为替代IP组播的一种方案,应用层组播已经成为一个重要的研究课题,同时基于覆盖网络的P2P网络的特性使得应用层组播方案得到实际的应用。本文以Gnutella[1]为例分析了无结构P2P网络的多播树生成过程,针对其多播树生成的随机性,提出了一种优化的多播树生成方法。性能分析显示,本文提出的多播树生成方法,使多播树的深度保持在可预测的范围,有效地优化了无结构P2P网络的多播树。

基于应用层组播策略的P2P网络搜索模型研究

介绍了传统P2P网络的搜索模型,并分析了其存在的一些问题.针对这些问题,提出了一种基于应用层组播策略的搜索模型,它可以减少冗余搜索包,提高搜索效率,并且能够适应P2P网络拓扑的动态变化,实现良好的可扩展性和容错性.

IPSec与L2TP结合构筑的虚拟专用网络

VPN的出现使企业通过Internet既安全又经济地传输私有的机密信息成为可能。安全隧道技术是VPN的核心技术，而IPSec和L2TP是目前应用最广泛的两种隧道技术。作为IP接入网的两种主要接入方式，L2TP与IPSec结合有利于把L2TP低成本、主动权、互通性与IPSec的高度安全、可靠的优势发挥出来，取长补短，以便构建安全、可靠、价格低廉的虚拟网实施方案。

火山岩CO2气层识别与含量预测

火山岩气藏是近年来新的油气勘探开发对象。随着天然气产量的不断提高，我国松辽盆地火山岩气藏CO2的产量也不断增加。正确地识别出烃类气层和CO2气层，并定量地预测CO2在产气中的相对含量对于安全生产以及工程设计具有重要的意义。由于受复杂火山岩岩性的影响，识别烃类气层和CO2气层必须克服岩性的影响。在孔隙度测井交会图上识别出岩性变化方向和孔隙度变化方向，并据此得到声波—中子重叠受岩性影响较小的结论，为区分储层中烃类气和CO2气提供了一种手段。利用中子—密度—声波3种孔隙度重叠图技术定性识别出火山岩的烃类气层和CO2气层。利用气体分析给出的CO2含量与相应深度的测井响应值采用BP神经网络建立非线性关系，预测储层产气中的CO2含量，将预测的CO2 含量与试气结论对比，表明用BP神经网络预测CO2含量具有一定的可靠性。

桥接局域网第2层拓扑结构的自动发现

1.引言 早期关于拓扑发现的研究主要集中于第3层,也就是网络层的拓扑结构,但是随着网桥被广泛用于连接多个局域网段构成桥接局域网(BLAN,Bridge Local Area Network)[1]以便提高网络的可靠性、获得更大的带宽或是提供不同局域网协议之间的互通[7],忽略第2层设备(网桥)之间连接关系的拓扑结构信息显得"粒度"太粗了,桥接局域网的网络管理需求使得网络拓扑结构的自动发现必须向下延伸.

一种具有常数度的无线P2P覆盖网络

由于无线网络中的资源受限性和拓扑动态性,有线网络上的已存在P2P系统很难直接应用到无线网络中。基于代数群论中的半直积方法,构造了一个具有Cayley图特性的常数度结构化P2P系统。Cayley-4DHT利用节点标识符将网络中的节点按照位置进行分组,使覆盖网络上邻近的节点在物理拓扑上也是相邻的,另一方面,通过在Cayley-4DHT的路由算法中嵌入无线网络中的跨层方法,使无线网络的广播特性在P2P资源搜索中得到了充分的利用。理论分析和模拟实验结果表明,Cayley-4DHT在无线m esh网络中,能提供较好的资源搜索性能。

一种无线传感器网络跨层能量模型及能耗计算

首先提出了一种基于无线传感器网络数据链路层的跨层能量模型。该能量模型考虑了网络层、物理层以及信道对能量损耗的影响。然后通过NS2仿真确定了模型中的重要因素对能耗的影响,并在此基础上推导了计算能耗的数学模型。最后通过对仿真结果的拟和得出模型中的参数,从而获得了能耗的计算公式。