光RP(k)网络上Hypercube通信模式的波长指派算法

波长指派是光网络设计的基本问题,设计波长指派算法是洞察光网络通信能力的基本方法.基于光RP(k)网络,讨论了其波长指派问题. 含有N=2n个节点的Hypercube通信模式,构造了节点间的一种排列次序Xn,并设计了RP(k)网络上的波长指派算法.在构造该算法的过程中,得到了在环网络上实现n维Hypercube通信模式的波长指派算法.这两个算法具有较高的嵌入效率.在RP(k)网络上,实现Hypercube通信模式需要max{2,52n-5/3}个波长.而在环网络上,实现该通信模式需要复用N/3+N/12个波长,比已有算法需要复用N/3+N/4个波长有较大的改进.这两个算法对于光网络的设计具有较大的指导价值.

基于网络K函数的西双版纳人工林空间格局及动态

区域植被格局的分布特征受诸多要素影响,但其空间格局和动态具有一定规律或自相关性,道路网络作为景观中显著的人工线性要素,在很大程度上影响着区域的植被格局特征,特别是人工植被的分布特征。运用网络K函数,分析了道路网络和人工林空间格局分布的相互关系,并且用二元网络K函数研究了人工林扩展对针叶林和阔叶林的影响。结果表明:人工林在1970—2000年间种群分布格局有非常明显的变化,特别是从1990到2000年,种群面积不断扩大,主要从北部地区扩展到西北和东南地区。1970—1990年人工林扩展主要集中在低海拔的道路网络附近,沿道路网络呈现明显的集聚分布,公路效应明显。但后期逐渐向距公路较远、海拔较高的地区扩展,到2000年在大尺度下人工林斑块呈显著随机分布。同时,人工林面积的增长对针叶林影响显著,对阔叶林有影响但是并不显著。二元网络K函数表明,在1970到1990年人工林与针叶林沿道路网络在小尺度为负关联,在局部地区存在着竞争,但在大尺度上对环境条件的要求具有一致性为正关联。到2000年,在大尺度上人工林与针叶林的种群分布格局呈显著负相关,人工林面积的不断扩展导致了针叶林面积的下降。

k冗余多播网络中网络编码算法设计与分析

k冗余多播网络采用网络编码可实现最大多播速率k的信息传输。该文利用最大距离可分码已有成果,给出k冗余多播网络在不同发送速率下所需的最小有限域,构造最大距离可分码[n,k]生成矩阵,将其列向量作为信源输出链路的全局编码向量,设计网络码字,实现网络编码。应用实例表明该网络编码方法相对现有的通用网络编码算法而言,具有更低的计算复杂度。

K型局部连接神经网络

提出了一种新型局部连接网络———K型局部连接网络。首先给出所提网络的结构与算法,然后对所提网络隐含层激活函数———K型函数的性质,以及网络的性能进行了理论上的分析。最后将K型网络应用到函数逼近以及建模上,通过与其他局部连接网络的性能对比验证K型网络所具有的优越性。

一种适用于Ad Hoc K重组播网络的负载均衡路由算法

Ad Hoc网络是一个多跳的无基础设施网络,本文在分析Ad Hoc网络自身特点的基础上,引入了一种多组播业务并存的K重组播网络,这种网络相对传统的组播网络具有节省系统开销,降低能量消耗的优点.文中对K重组播网络中的节点连接度的不同变化情况进行了理论上的详细研究,并在此基础上设计了一种适用于K重组播网络的负载均衡路由算法.仿真结果表明该路由算法拥塞控制性能良好,并能显著提高组播业务的稳定性.本文提出的这种K重组播网络能够广泛的应用于许多实际通信场合.

MicroRNA作为P13K/AKT/mTOR信号网络的调节剂参与结肠癌转移发病机制的研究进展

结肠癌是最常见的消化道肿瘤,转移是其死亡的主要原因。但其发生机制尚不完全明确,上皮间质转化(EMT)过程被认为是结肠癌侵袭和转移的关键早期事件,肿瘤抑制候选基因3(TUSC3)作为结肠癌的癌症启动子其过表达可促进EMT进程,进而使结肠肿瘤细胞侵袭和转移能力增强;此外结肠癌的转移可能受微小RNA(Mi RNA)异常表达的影响,MiRNA异常表达被认为在结肠癌发生及转移这一致病过程中起抑癌或促癌的关键调控作用,有研究显示,结肠癌的恶化、转移与磷酸酰肌醇3-激酶/蛋白激酶B/哺乳动物雷帕霉素靶蛋白(PI3K/AKT/mTOR)信号通路有关;激活PIK3/AKT/mTOR通路可促进结肠癌细胞的EMT;又有研究发现MiRNA可以调节与结肠癌转移过程相关的信号通路,从而影响结肠癌的发生和转移。本文将通过MiRNA靶向信号网络PI3K/AKT/mTOR干预结肠癌转移发病机制做一论述,以期为防治结肠癌发生及转移提供新思路、新靶点。

K元2-立方体网络SIMD计算机图像模板匹配并行算法

模板匹配是进行虑波、边缘检测、目标识别和图像匹配的一种基本和有效的方法 .对于 N× N的图像和M× N ( M<N )的模板 ,周期性模板匹配算法在单处理机上用传统的算法实现需要 O( N2 M2 )时间 .显然模板匹配和大多数图像处理及计算机视觉一样是计算密集型问题 ,应采用并行处理方法实现 .该文以 L S MPP并行阵列计算机的应用为研究背景 ,较详细地讨论了模板匹配算法在具有受限局部寄存器的 L S MPP计算机上的并行实现问题 ,提出了一种适用于 K元 2 -立方体网络结构的 SIMD计算机的图像模板匹配并行算法 ,并在 L S MPP计算机上得到了很好的应用 .该算法对于 N× N的图像和 M× N的模板 ,其通信复杂性和计算复杂性都是 O( M2 ) ,分析表明该算法是最优的 .

一种k元n方网络中的全局自适应负载均衡路由算法

路由算法的设计是后元n方网络研究中的关键问题之一，全局自适应负载均衡路由算法对于各种业务模式都可以达到较高的吞吐率。提出了一种高效的，基于检测的避免路由死锁的新方案，并且给出了一种基于该方案的全局自适应负载均衡路由算法，比已有同类算法具有更强的路由自适应性。仿真实验表明，该算法对于良性业务模式可提高吞吐率18％，对于恶性业务模式可提高吞吐卒10％-24％。

k元n维冒泡排序网络的子网排除

在并行计算机系统中,元器件和线路故障普遍存在,而系统的容错能力可以通过其底层基础网络的拓扑性质衡量。为了精确度量以k元n维冒泡排序网络为底层拓扑结构的并行计算机系统的容错能力,结合其层次结构和子网划分特征,分别提出了节点故障模型和线路故障模型下攻击该网络中所有k-m元n-m维冒泡排序子网络的算法,确定了需要攻击的最优节点集合和最优线路集合。根据算法可得:当2≤k≤n-2,m≤k-1时,攻击k元n维冒泡排序网络中所有的k-m元n-m维冒泡排序子网络,在节点故障模型下需要攻击至少C_n^mm!个节点,在边故障模型下需要攻击至少C_n^mm!条线路。

带长度约束的k端网络可靠性分析

在网络视频和实时通信应用中需要研究带长度约束的k端网络可靠性分析问题,即任意两端点之间在给定时间延迟D约束内的k端网络可靠性。对带长度约束的k端网络可靠性问题进行了研究,主要是在传统不带路径约束的双端和k端网络可靠性研究基础上,提出了基于截断的路径约束方法;并根据该方法构造二元决策图BDD模型进行带约束的k端网络可靠性分析。该算法针对k端点对点信息流在一定时间延迟下完成传输问题,具有较强的实际意义。实例分析结果验证了本方法的可行性和有效性。

(n,k)-冒泡排序网络的子网络可靠性

并行计算机系统互连网络的拓扑性质对系统功能的实现起着重要的作用。为了精确度量基于(n,k)-冒泡排序网络构建的并行计算机系统的子网络容错能力,建立了(n,k)-冒泡排序网络中(n-m,k-m)-冒泡排序子网络与特定字符串之间的一一对应关系,研究了点故障模型下(n,k)-冒泡排序网络中(n-m,k-m)-冒泡排序子网络的可靠性。当2≤k≤n-2,1≤m≤k-1时,首先在概率故障条件下给出了(n,k)-冒泡排序网络中存在无故障的(n-m,k-m)-冒泡排序子网络的概率估计,并通过仿真实验验证了所得结果的精确性;其次,得出了不同数目的(n-m,k-m)-冒泡排序子网络保持无故障状态的平均失效时间的计算公式,仿真实验表明理论结果与仿真结果趋于一致。

k元n立方体网络的容错路由

本文提出了k元n立方的m子立方体连通图的定义,讨论了该图的连通性。利用k元n立方的m子立方体连通图的概念提出了可容纳大量错误结点的容错路由算法,并对算法的时间复杂度做了分析。

故障k元n立方体网络中的多播容错路由算法

本文在k元n立方的m子立方体连通的k元n立方体网络中,讨论了多播容错路由算法,使得k元n立方体网络中多播路由不止适合结点故障、也适合链路故障,同时讨论了算法的时间复杂度。

K层层间单向耦合星形网络的同步能力分析

复杂网络是网络科学的一个研究热点。复杂网络同步能力的研究重点正从单层网络同步能力转向更加接近实际网络的多层有向网络同步能力。文章基于主稳定函数方法,深入研究4层层间单向耦合星形网络的特征值谱及其同步能力,给出了4层层间单向耦合星形网络的超拉普拉斯矩阵的特征值谱;在同步域有界和无界2种情况下,分析了K层层间单向耦合星形网络的同步能力与节点数、层数、层间耦合强度、层内耦合强度和中心节点耦合强度之间的关系;最后,通过数值仿真实验,讨论了K层层间单向耦合星形网络同步能力与各参数之间的关系(K=15)。

双环网嵌入RP(k)网络

网络嵌入是互连网络研究的一个重要方向,通过网络嵌入可以用一种拓扑结构模拟另一种结构,高效的嵌入会提高并行程序的运行效率。构造了10*k个节点的双环网结构,基于文献[3]提出的互连网络RP(k),提出了一种将双环网嵌入RP(k)的算法DLN-RP(k),此算法得到的4个性能参数为拓展、负载、延伸、拥挤度分别为1,1,2,2,并证明了该结果为最优值。

k元n-立方体网络的死锁特征剖析

研究死锁形成几率随网络参数的变化规律 ,对于选择合适的寻径算法、改良网络设计方案都具有重要意义 .环形等多种网络都是 k元 n-立方体网络系列的拓扑同构体 .因此 ,k元 n-立方体网络死锁特征的研究结果具有一定的普遍适用性 .本文根据刻画死锁特征的死锁循环密度属性划分死锁类型 .利用死锁类型分析寻径适应性、物理通道、虚拟通道、缓冲区大小 。

电视台移动外场4K超高清网络制播系统的设计与应用探究

电视台移动外场4K超高清网络制播系统在实际应用中具有较强的综合性,在设计过程中采用了先进的科学技术,提升了我国网络制播技术的综合水平。基于此,本文将首先介绍电视台移动外场4K超高清网络制播系统的组成。其次,研究电视台移动外场4K超高清网络制播系统的设计方法,其中主要包括存储网络的设计、多通道编码收录的设计、HDR编辑的设计以及文件化播出的设计。最后,研究电视台移动外场4K超高清网络制播系统的应用。

基于网络K函数法的盗窃犯罪空间格局研究

采用网络核密度估计和网络K函数,分析某年Q市中心城区盗窃犯罪在道路网络上的分布特征及其大型商场、学校、医院及歌舞娱乐场所对犯罪的影响。结果表明:盗窃犯罪在路网上呈现聚集分布模式,集中高发于大润发超市及老城区的中河沿街道附近;盗窃犯罪分布主要受到大型商场、医院、歌舞娱乐场所的影响;在0~2000米范围内,盗窃犯罪聚集性分布于学校附近,并且随着距离增加,趋向于随机分布;在相同累计点数水平下,歌舞娱乐场所相较于医院对盗窃犯罪分布影响更显著。研究结果有效揭示了盗窃犯罪在道路网络上的分布特征以及与各类场所的空间关系,为犯罪空间预防提供了有益的决策支持。

基于K-means-LSTM模型的证券股价预测

鉴于股票数据具有非平稳、非线性等特征,传统的统计模型无法精准预测股票价格的未来趋势。针对这个问题,构建一种混合深度学习方法来提高股票预测性能。首先,通过将距离算法修改为DTW(动态时间归整),令K-means聚类算法拓展为更适用于时间序列数据的K-means-DTW,聚类出价格趋势相似的证券;然后,通过聚类数据来训练LSTM(长短时记忆网络)模型,以实现对单支股票价格的预测。实验结果表明,混合模型K-means-LSTM表现出更好的预测性能,其预测精度和稳定性均优于单一LSTM模型。