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基于自适应调节机制的网络虚拟实验平台 被引量:1
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作者 张里 汪波 +1 位作者 曾雯 杨小会 《实验科学与技术》 2016年第4期94-97,共4页
介绍了网络虚拟实验平台的组成,对虚拟实验区进行了4个层次的划分,提出了一种网络虚拟实验的自适应调节机制。该平台既能实时采集当前学生虚拟实验的信息,又能对学习结果进行评估,还能根据评估数据,对实验难易度做出相应调节,以便学生... 介绍了网络虚拟实验平台的组成,对虚拟实验区进行了4个层次的划分,提出了一种网络虚拟实验的自适应调节机制。该平台既能实时采集当前学生虚拟实验的信息,又能对学习结果进行评估,还能根据评估数据,对实验难易度做出相应调节,以便学生更好地掌握实验知识点和实验技能;同时,老师能及时掌握学生实际情况。为虚拟实验教学提供了一个新的研究方向。 展开更多
关键词 网络平台 虚拟实验 自适应调节机制
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基于LoRaWAN自适应数据速率的地下无线传感网络性能评估
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作者 郝彤 赵国政 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期982-990,共9页
随着城镇化进程的不断加快和物联网技术的迅速进步,地下复杂土壤介质中的无线传感网络正成为新的研究热点。在此背景下,首先概述了基于LoRaWAN的地下无线传感网络基本架构和研究现状,接着搭建了网络仿真器并实现了自适应数据速率(ADR)... 随着城镇化进程的不断加快和物联网技术的迅速进步,地下复杂土壤介质中的无线传感网络正成为新的研究热点。在此背景下,首先概述了基于LoRaWAN的地下无线传感网络基本架构和研究现状,接着搭建了网络仿真器并实现了自适应数据速率(ADR)调节机制在传感器节点端和网络服务端的2个优化算法,最后依据网络整体数据接收率和网络能耗等性能指标,分别从传感器节点的地下部署环境(土壤含水量和传感器埋藏深度)和LoRa物理层参数两方面进行了网络性能定量评估。结果表明,针对土壤这一复杂介质,ADR调节机制对LoRaWAN中的物理层参数具有较好的调节能力,该机制可为地下无线网络性能优化提供有利手段,有望大幅降低网络能耗。 展开更多
关键词 地下无线传感网络 物理层参数 自适应数据速率(ADR)调节机制 地下空间
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基于FREM的自适应AFREM算法
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作者 徐昌彪 王连枝 文雅琳 《邮电设计技术》 2010年第2期41-47,共7页
设计了一种基于模糊控制技术的自适应FREM(AFREM)算法。该方案用平均队列长度和丢包比例的变化速率作为拥塞指示,对FREM算法输出的丢弃概率进行动态调整。仿真分析结果表明在动态环境下AFREM算法也能有效地将队列长度钳制到固定TQL值附... 设计了一种基于模糊控制技术的自适应FREM(AFREM)算法。该方案用平均队列长度和丢包比例的变化速率作为拥塞指示,对FREM算法输出的丢弃概率进行动态调整。仿真分析结果表明在动态环境下AFREM算法也能有效地将队列长度钳制到固定TQL值附近,改善了FREM算法的控制性能。 展开更多
关键词 主动队列管理 模糊控制 自适应调节机制
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自适应控制在有源电力滤波器中的应用
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作者 顾雪晨 《机电设备》 2015年第5期1-5,共5页
自适应控制在工程和科技领域得到了越来越多的应用,当系统存在参数、结构以及环境的不确定因素时,自适应控制提供相应的自适应调节机制,通过调整控制器参数来获得期望的系统特性。本文在总结自适应控制的主要内容的基础上,以有源电力滤... 自适应控制在工程和科技领域得到了越来越多的应用,当系统存在参数、结构以及环境的不确定因素时,自适应控制提供相应的自适应调节机制,通过调整控制器参数来获得期望的系统特性。本文在总结自适应控制的主要内容的基础上,以有源电力滤波器为例,分析自适应控制原理、设计方法和应用机理。 展开更多
关键词 不确定因素 自适应控制 自适应调节机制 有源电力滤波器
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Adaptive Immune Evolutionary Algorithms Based on Immune Network Regulatory Mechanism 被引量:3
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作者 何宏 钱锋 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2007年第1期141-145,共5页
Based on immune network regulatory mechanism, a new adaptive immune evolutionary algorithm (AIEA) is proposed to improve the performance of genetic algorithms (GA) in this paper. AIEA adopts novel selection operation ... Based on immune network regulatory mechanism, a new adaptive immune evolutionary algorithm (AIEA) is proposed to improve the performance of genetic algorithms (GA) in this paper. AIEA adopts novel selection operation according to the stimulation level of each antibody. A memory base for good antibodies is devised simultaneously to raise the convergent rapidity of the algorithm and adaptive adjusting strategy of antibody population is used for preventing the loss of the population adversity. The experiments show AIEA has better convergence performance than standard genetic algorithm and is capable of maintaining the adversity of the population and solving function optimization problems in an efficient and reliable way. 展开更多
关键词 evolutionary algorithm immune network ADAPTATION stimulation level.
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