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最小化出口流量花费的接入级P2P缓存容量设计方法 被引量:12
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作者 翟海滨 张鸿 +3 位作者 刘欣然 王勇 沈时军 李正民 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期879-887,共9页
接入级P2P(Peer-to-Peer)缓存容量设计回答在接入级ISP(Internet Service Provider)出口部署多大容量缓存的问题,目前还没有最优P2P缓存容量设计方法被提出.本文提出一种权衡存储成本和带宽成本的P2P缓存容量设计方法,以最小化ISP出口... 接入级P2P(Peer-to-Peer)缓存容量设计回答在接入级ISP(Internet Service Provider)出口部署多大容量缓存的问题,目前还没有最优P2P缓存容量设计方法被提出.本文提出一种权衡存储成本和带宽成本的P2P缓存容量设计方法,以最小化ISP出口流量总花费为目标,将最优缓存容量设计问题描述为整数规划问题,其目标函数形式为单调阶梯函数,通过理论推导得出最优缓存容量计算公式指导接入级ISP进行缓存容量设计.将本文所提方法与Median和"20-80 Rule"等几种ISP常用的容量设计方法进行性能比较,结果表明,本文所提方法明显优于已有方法,与目前ISP最认可的"20-80 Rule"相比,应用本文所提方法的ISP出口流量总花费最多可降低7.5%. 展开更多
关键词 P2P缓存技术 ISP网络 缓存部署 容量设计
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一种基于点路结合的骨干网P2P缓存部署方法 被引量:3
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作者 翟海滨 蒋海 +2 位作者 孙毅 李军 李忠诚 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期122-135,共14页
P2P应用的广泛流行给ISP骨干网络带来了前所未有的流量压力,P2P缓存(peer-to-peer caching)技术是目前缓解这种流量压力的最有效手段之一,缓存部署方法对P2P缓存系统的运行效率有重要影响.已有缓存部署方法分为两类:基于骨干节点的部署... P2P应用的广泛流行给ISP骨干网络带来了前所未有的流量压力,P2P缓存(peer-to-peer caching)技术是目前缓解这种流量压力的最有效手段之一,缓存部署方法对P2P缓存系统的运行效率有重要影响.已有缓存部署方法分为两类:基于骨干节点的部署方法(node-based cache deployment,NCD)和基于骨干链路的部署方法(link-based cache deployment,LCD).在不同的P2P流量分布情形下,NCD与LCD各有优劣,但是,这两类方法未能充分发挥缓存的性能.提出一种基于点路结合的骨干网P2P缓存部署方法(node-Link based cache deployment,NLCD),根据缓存部署过程中P2P流量分布和缓存存储状态的动态变化,灵活选择骨干节点或骨干链路作为部署位置.建立了以网络负载最小化为目标的缓存部署模型,基于该模型将P2P缓存部署问题建模为一个最优化问题,由于流量分布和缓存状态会在部署过程中不断变化,不具有最优子结构性质.证明了该最优化问题为NP完全问题,并设计了一种启发式贪婪算法进行求解.实验结果表明,针对典型的H&S型、Ladder型骨干网络拓扑,使用NLCD的平均链路使用率比使用LCD低5%~15%,比使用NCD低7%~30%. 展开更多
关键词 P2P缓存 部署算法 ISP骨干网络 流量负载 点路结合
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基于改进YOLO v4和ICNet的番茄串检测模型 被引量:5
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作者 刘建航 何鉴恒 +2 位作者 陈海华 王晓政 翟海滨 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期216-224,254,共10页
针对深层神经网络模型部署到番茄串采摘机器人,存在运行速度慢,对目标识别率低,定位不准确等问题,本文提出并验证了一种高效的番茄串检测模型。模型由目标检测与语义分割两部分组成。目标检测负责提取番茄串所在的矩形区域,利用语义分... 针对深层神经网络模型部署到番茄串采摘机器人,存在运行速度慢,对目标识别率低,定位不准确等问题,本文提出并验证了一种高效的番茄串检测模型。模型由目标检测与语义分割两部分组成。目标检测负责提取番茄串所在的矩形区域,利用语义分割算法在感兴趣区域内获取番茄茎位置。在番茄检测模块,设计了一种基于深度卷积结构的主干网络,在实现模型参数稀疏性的同时提高目标的识别精度,采用K-means++聚类算法获得先验框,并改进了DIoU距离计算公式,进而获得更为紧凑的轻量级检测模型(DC-YOLO v4)。在番茄茎语义分割模块(ICNet)中以MobileNetv2为主干网络,减少参数计算量,提高模型运算速度。将采摘模型部署在番茄串采摘机器人上进行验证。采用自制番茄数据集进行测试,结果表明,DC-YOLO v4对番茄及番茄串的平均检测精度为99.31%,比YOLO v4提高2.04个百分点。语义分割模块的mIoU为81.63%,mPA为91.87%,比传统ICNet的mIoU提高2.19个百分点,mPA提高1.47个百分点。对番茄串的准确采摘率为84.8%,完成一次采摘作业耗时约6 s。 展开更多
关键词 番茄串 采摘机器人 深度学习 YOLO v4 ICNet 采摘模型
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基于流量距离因子的P2P缓存选址与容量分配算法
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作者 翟海滨 张鸿 +3 位作者 刘欣然 王勇 沈时军 杜鹏 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2014年第8期771-781,共11页
为缓解P2P应用的广泛流行给网络服务提供商(ISP)骨干网络带来的流量压力,进行了P2P缓存部署研究,以避免不合理的缓存部署影响缓存性能发挥和造成缓存投入浪费.首先在综合考虑骨干网络拓扑、内容热度变化和缓存状态更新等信息的基础上... 为缓解P2P应用的广泛流行给网络服务提供商(ISP)骨干网络带来的流量压力,进行了P2P缓存部署研究,以避免不合理的缓存部署影响缓存性能发挥和造成缓存投入浪费.首先在综合考虑骨干网络拓扑、内容热度变化和缓存状态更新等信息的基础上建立了基于骨干流量的缓存部署模型,然后定义流量距离因子辅助部署算法设计,并给出了一种基于流量距离因子的P2P缓存选址与容量分配(LSCA)算法,最终通过缓存位置和缓存容量的联合优化设计,充分发挥缓存性能,降低骨干网络P2P流量负载.仿真实验结果表明,针对典型的H&S型、Ladder型骨干网络拓扑,LSCA算法与已有部署算法相比均具有更好的性能.应用LSCA算法后,平均链路使用率比已有算法Degree低14%~21%,比已有算法Centrality低9% ~ 12%;平均传输跳数比Degree算法低18% ~29%,比Centrality算法低11% ~20%. 展开更多
关键词 P2P缓存技术 网络服务提供商(ISP)网络 流量负载 容量分配 缓存部署
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