基于数据链路优化裁决与网络预编码的WSN MAC优化算法

无线传感器网络数据链路层协议难以预测数据汇聚链路,且未引用预编码机制,导致其存在严重传输抖动。为此,提出一种新的无线传感网MAC优化算法。结合链路探测时间及网络链路接收信号强度指示器值的方式构建瞬时搜寻窗口,通过该瞬时搜寻窗口对当前网络链路状况进行匹配及评估分组投递情况,从而提高其对突发链路波动异常的反馈速度。基于评估链路稳定性,定义数据传输规则,采取自适应匹配实现在瞬时搜寻窗口内的数据稳定传输。引入网络预编码,改善网络节点及链路的利用效率,优化数据传输流程,有效增加数据链路节点的编码机会,以减缓网络中的流量峰值对中继节点的影响,实现网络数据在MAC层中的高效稳定传输。测试结果表明,与MAC算法进行对比,该算法具有较高的单位时间数据吞吐率,且拥塞节点数量更少,数据分组投递延时水平更低。

高压变频器失电跨越功能的研究实现

提出一种高压变频器瞬时停电再启动方案,该方案通过变频器对暂时停电的电机外加电压来估算电机定子电流的转矩分量以及励磁分量的大小获得电机停机后的剩余转速,准确地确定再启动时变频器的输出频率,有效地降低了频率恢复时的电流冲击,实现变频器带负荷再启动,并通过现场工况试验,验证该方法的可行性、实用性。

增量式索引技术在信息搜索引擎中的应用

用传统的搜索引擎技术搜索时,每次都需要重新生成索引,这个过程会花费大量时间。采用增量索引方法后,系统支持即时增量索引,即对新加入的文档可以立即加入索引,且不用重新对原内容进行重索引。系统能满足信息搜索中搜索数据量的增长和索引即时更新的要求。

机器人导航的自主选择搜索策略蜂群规划算法

为了减少机器人导航路径长度和路径规划时间,提出了基于自主选择搜索策略蜂群算法的规划方法。分析了人工蜂群算法原理,依据蜜蜂从自身认知、种群认知和其他个体认知等多种环境认知方式,对应给出了多种蜜源搜索方式;通过建立不同蜜源搜索方式的即时价值和后效价值模型,计算了蜜蜂选择不同蜜源搜索方式的概率,从而给出了蜜蜂对蜜源搜索方式的自主选择策略,在以上基础上提出了自主选择搜索策略蜂群算法。使用坐标旋转法将二维路径规划问题转化为一维,设计了两种环境下的导航路径规划仿真实验,在两种环境下自主选择搜索策略蜂群算法规划的路径长度均远远小于人工蜂群算法,且搜索到最优值的迭代次数也远远小于人工蜂群算法,充分证明了自主选择搜索策略蜂群算法在导航路径规划中的有效性。

互联网环境下知识搜索路径对员工创造力的影响研究

知识搜索对员工创造力有重要影响。本文基于吸收能力理论,研究了创新思维对员工创造力的影响及其内在机制,探讨了团队知识搜索与互联网知识搜索在创新思维与员工创造力之间中介作用的差异,并考察了即时通讯工具在其中的调节作用。通过对382份有效问卷进行实证检验,结果表明:(1)团队知识搜索在创新思维与员工创造力之间起部分中介作用,互联网知识搜索不能在二者关系中起到中介作用;(2)即时通讯工具的使用将促进员工更多地从团队中搜寻知识,减少对互联网知识的搜索;(3)创新思维与即时通讯工具的交互作用通过团队知识搜索的中介影响员工创造力,存在有调节的中介效应。基于上述发现,从促进员工创造力的角度提出了建议。

基于双向Chord的即时通讯系统的设计与实现

首先介绍了Chord协议及查找算法,在此基础上,针对传统即时通讯系统中服务器负载较重,提出了一种结合双向查找和结构化可控哈希函数的新Chord。仿真实验表明,该设计在保持覆盖网络与物理网络相符的同时提高了查找速度,减少了查找跳数。最后通过编程实现了基于该改进算法的即时通讯系统,在减轻服务器负载的基础上,实现了消息通讯、文件传输等功能。

一种化工过程故障诊断知识自动化方法研究

化工过程的故障诊断是典型的知识型工作,主要以人工决策方式完成,具有主观性和不一致性。此外,知识经验的学习、积累和传承也比较困难。今提出了化工过程故障诊断的知识自动化方法,以生产过程的"数据"与"信息"知识为基础,融合多种定性定量的故障监测与诊断算法,通过知识获取与融合、故障感知与识别、故障诊断与决策三个层次对故障进行监测诊断,并以专家知识库为载体进行经验的传承。工业试验表明,该方法实现了故障诊断知识的自动化,具有很好的可行性。

一种语义增强的空间关键词搜索方法

空间关键词搜索立足于查找满足用户查询意图且空间距离相近的兴趣点(point of interest,POI),在地图搜索等领域有着广泛的应用.传统的空间关键词搜索方法仅考虑关键词与POI点在文本上的匹配程度,忽略了查询的语义信息,因而会导致相关结果丢失以及无关结果引入等问题.针对传统方法的局限,提出了语义增强的空间关键词搜索方法 S3(semantic-enhanced spatial keyword search).该方法对查询关键词中包含的语义信息进行分析,并结合语义相关性和空间距离对POI点进行有效的排序.S3方法主要有以下2个技术挑战:1)如何对语义信息进行分析.为此,S3引入了知识库对POI数据进行语义扩充,并提出了一种基于图的语义距离度量方式.结合语义距离和空间距离,S3给出POI点的综合排序方案.2)如何在大规模数据上即时地返回top-k搜索结果.针对这一挑战,提出了一种新型的语义-空间混合索引结构GRTree(graph rectangle tree),并研究了有效的剪枝策略.在大规模真实数据集上的实验表明,S3不仅能够返回更为相关的结果,而且有着很好的效率和可扩展性.

基于LC-MS/MS法建立快速检测8种氨基糖苷类抗生素的方法

目的应用液质谱联用(LC-MS/MS)检索数据库技术建立卡那霉素、庆大霉素C1、庆大霉素C1a、庆大霉素C2、妥布霉素、新霉素、异帕米星、依替米星8种氨基糖苷类抗生素(aminoglycoside antibiotics,AGs)的快速检测方法。方法采用Shiseido PC HILIC(2.0 mm×100 mm,3μm)色谱柱对8种AGs进行分离,体积分数0.5%甲酸水溶液-0.1%甲酸乙腈溶液为流动相,梯度洗脱,流速为0.4 mL·min^(-1);采用多重反应监测(MRM)扫描建立8种AGs的筛查方法;采用碰撞能量扩展(CES)功能和增强子离子(EPI)扫描模式采集8种AGs的典型质谱图,添加到已经建立的抗生素检索质谱库中。结果所建立的方法专属性强,灵敏度高,10 min即可实现对8种AGs的初筛和定性分析。应用该方法对3批INSA胰岛素产品中的卡那霉素残留进行了监测,3批样品中均未检测到卡那霉素,其残留量小于检出限0.05 ng·mg^(-1)。结论本研究应用液质联用检索数据库技术建立的8种AGs的检测方法可以对痕量AGs进行快速筛查和准确定性。

即时搜索引擎及其发展趋势探析

即时通信、文本碎片化、信息频繁更新、社区化、漂移化等是Web2.0时代信息的显著特点,这对传统搜索引擎的工作方式带来了前所未有的挑战。信息的动态聚合和即时搜索应是网络搜索引擎未来发展的重要方向。文章探讨了即时搜索的基本特点、工作原理、体系结构等,并展望了即时搜索对未来搜索引擎的影响。

从“响应”到“引领”:环境突变情境下新创平台如何实现快速迭代?

新创平台作为兼具平台交易属性和创新属性特征并能实现多方互动和资源整合的开放型组织,在应对突变情境方面具有灵活的先天优势。然而,现有文献对于突变情境下新创平台如何实现快速迭代以响应环境变化仍未给出充分的理论解释。本文基于搜索理论视角,通过选取海尔卡奥斯开发应急物资平台的发展历程为研究对象进行探索性案例分析,探讨环境突变情境下新创平台如何通过即时搜索实现快速迭代的内在机理。研究发现:第一,环境突变情境通过突变速度、突变方向、突变幅度三个方面的动态变化和不断交互来触发并激活平台的即时搜索过程;第二,平台在不同的发展阶段会运用响应型、前瞻型和引领型三种即时搜索策略来应对环境突变情境的动态冲击,并且在“刺激-连接-发现”的搜索轨迹上呈现不同的特点;第三,环境突变情境下的平台即时搜索会通过桥接式、聚焦式和验证式三种资源与需求的动态匹配模式来促进平台的快速迭代。研究结论对环境突变情境下平台演化的内在规律及其运营实践具有重要的理论和实践价值。

考虑顾客优先级的多目标O2O外卖即时配送路径优化研究

基于O2O外卖平台的配送现状,引入外卖平台顾客优先级概念,从顾客满意度和配送成本两个角度出发,建立了考虑客户优先级、带时间窗、动态、多车场多目标取送货车辆的路径模型,采用加权法将多目标转化成单目标,并设计改进的迭代局部搜索算法对模型进行求解,最后通过调研获取某校园周边外卖实际数据构造测试算例,通过数值实验,验证了模型和算法的有效性。实验结果表明:当成本权重超过一定数值时,成本下降空间变小,但顾客满意度会持续降低。

同城即时配送问题基于多预测场景的在线调度

同城即时配送是随现代电子商务而产生的新问题,该问题呈现出极强的动态性与求解时间的紧迫性,并具有商户与顾客一对多的关系、车辆需要多次往返商户取货、货物取送有时效要求等诸多新特征,无法依赖现有研究而求解.针对这一问题,建立了基于多预测场景的在线优化调度方法,将带有预测订单的多个场景整合到路线规划过程,通过每个场景的方案计算,以及多场景方案的整合,得到了车辆赖以运行的集成方案,提高了调度方案面对未来不确定需求的适应性;所建立的调度系统在新订单进入时立即响应,在系统闲置时则采用大邻域搜索技术不断优化未完成的任务方案.最后,在具有200~300个日订单的大连市某同城即时配送公司的真实数据上,验证了在线调度方法的有效性和可行性.

基于多样化方案池的即时配送订单实时响应方法

即时配送是随现代电子商务发展起来的一种新型物流活动,它需要根据顾客随时提出的紧急货品的配送要求,在一两个小时内就必须完成货物的取送服务。面对顾客提出的即时配送订单,目前电商大都采取"一律接单"的态度。然而,在既定的物流能力约束下,一旦顾客订单超出能力所及,延迟送货的情况在所难免,进而容易导致顾客满意度降低,甚至大面积取消订单的后果。因此,在顾客下单的瞬间,基于当前物流状态和能力,实时向顾客反馈能否按时送货等信息,成为解决顾客订单与物流能力不匹配问题的有效途径。针对即时配送订单的实时响应问题建立数学模型,提出系统空闲期间事先缓存多样化的优质方案、在新订单进入时基于缓存方案快速生成应对方案的求解策略,建立基于多样化方案池的即时配送订单实时响应方法,设计该方法包含的基于适应性大邻域搜索技术的候选方案生成算法、基于方案差异度的缓存方案选择策略、基于方案池的订单实时响应算法3个关键模块。研究结果表明,所提出的实时响应方法不仅大大缩短了计算时间,满足了实时响应的要求,而且保证了解的优化质量,与使用Cplex求解小规模问题模型得到的物流成本差异不超过2%,表现出良好的求解效果。所提出的求解策略和实时响应方法为具有类似实时处理需求的一类动态问题提供了解决方法和思路,为即时配送公司提高顾客满意度、解决线下物流能力不足以支撑线上订单需求的关键问题提供了有效的途径,对于促进现代电子商务健康持续发展具有重要的现实意义。