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战术移动Ad hoc网络仿真中移动模型研究被引量：15: 1; 作者戴晖于全汪李峰《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期1165-1169,共5页; 移动Adhoc网络仿真中,节点移动模型的选取是否合适对于仿真非常重要,它直接影响到能否正确评价各层技术方案对动态拓扑的适应性。通过对现有移动Adhoc网络移动模型的研究比较,针对战术移动Adhoc网络结构特点,归纳出战术移动Adhoc网络中... 展开更多; 关键词网络仿真移动模型研究战术移动Ad hoc网络移动模型(TAM) 马尔科夫链; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于配电网-路网融合的移动储能车多场景时空协同优化调度策略被引量：13: 2; 作者罗轩黄云辉熊斌宇《智慧电力》北大核心 2023年第8期30-37,66,共9页; 移动储能车(MESV)具有电池容量大、机动灵活等特性。针对现有研究未能充分挖掘MESV多场景应用潜力的问题,提出一种基于配电网-路网融合的MESV多场景时空协同优化调度策略。首先,建立MESV在配电网-路网融合系统中的时-空网络移动模型;然... 展开更多; 关键词移动储能车配电网-路网融合时-空网络移动模型哈里斯鹰算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

SWAN模型中引入QoS-MSR多径路由的性能优化分析: 3; 作者苏兵乔玉兰孙玉强《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第10期2632-2634,共3页; Ad Hoc网络的服务质量模型中路由选择直接影响网络的可靠性和稳定性。将QoS-MSR多路径路由协议引入了无线移动网络无状态模型(SWAN),利用QoS-MSR的两个显著优点,即既在路由查找过程中带有QoS要求的信息又采用多分裂带宽预留机制(MBSR),... 展开更多; 关键词无线移动网络无状态模型服务质量 QoS—MSR 多路径路由; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于迁移学习和显著性检测的盲道识别被引量：10: 4; 作者李林李小舜吴少智《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第11期8-14,29,共8页; 为了帮助对视觉障碍患者有效识别道路周围的场景,提出一种基于迁移学习和深度神经网络方法,实现实时盲道场景识别。首先提取盲道障碍物的瓶颈描述子和判别区域集成显著性特征描述子,并进行特征融合,然后训练新的盲道特征表示,用Softmax... 展开更多; 关键词盲道场景识别迁移学习深度神经网络移动网络模型显著性检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名战术移动Ad hoc网络仿真中移动模型研究被引量：15: 1; 作者戴晖于全汪李峰; 机构解放军理工大学通信工程学院中国电子系统设备工程公司研究所; 出处《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期1165-1169,共5页; 基金国防重点实验室基金项目(51434090104JB0202) 国防科技预研基金项目(51406020205JB0204); 文摘移动Adhoc网络仿真中,节点移动模型的选取是否合适对于仿真非常重要,它直接影响到能否正确评价各层技术方案对动态拓扑的适应性。通过对现有移动Adhoc网络移动模型的研究比较,针对战术移动Adhoc网络结构特点,归纳出战术移动Adhoc网络中节点移动特征,提出并建立了战术移动Adhoc网络移动模型。通过仿真比较得出,建立的移动模型符合战术移动Adhoc网络作战想定,适合战术移动Adhoc网络仿真。; 关键词网络仿真移动模型研究战术移动Ad hoc网络移动模型(TAM) 马尔科夫链; Keywords network simulation research of mobility models tactical mobile Ad hoc network mobile models （TAM） Markov chain; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于配电网-路网融合的移动储能车多场景时空协同优化调度策略被引量：13: 2; 作者罗轩黄云辉熊斌宇; 机构武汉理工大学自动化学院; 出处《智慧电力》北大核心 2023年第8期30-37,66,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(52177221)。; 文摘移动储能车(MESV)具有电池容量大、机动灵活等特性。针对现有研究未能充分挖掘MESV多场景应用潜力的问题,提出一种基于配电网-路网融合的MESV多场景时空协同优化调度策略。首先,建立MESV在配电网-路网融合系统中的时-空网络移动模型;然后,以配电网运行的综合效益最大化为目标,考虑MESV的移动与充放电功率与荷电状态约束及配电网运行约束,构建MESV的多场景应用协同调度模型;最后,针对混合整数二阶锥规划模型求解复杂的问题,采用改进哈里斯鹰算法(HHO)提高优化问题的求解效率。算例分析表明,所提策略能够有效地优化配电网运行的经济效益,实现削峰填谷、促进新能源消纳及提高供电可靠性。; 关键词移动储能车配电网-路网融合时-空网络移动模型哈里斯鹰算法; Keywords MESV distribution network-road network integration spatio-temporal network mobility model HHO; 分类号 TM734 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名SWAN模型中引入QoS-MSR多径路由的性能优化分析: 3; 作者苏兵乔玉兰孙玉强; 机构江苏工业学院信息科学与工程学院河南师范大学计算机与信息技术学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第10期2632-2634,共3页; 基金江苏省高校自然科学基金资助项目(06KJB520022) 江苏工业学院校基金资助项目(ZMF06020010); 文摘 Ad Hoc网络的服务质量模型中路由选择直接影响网络的可靠性和稳定性。将QoS-MSR多路径路由协议引入了无线移动网络无状态模型(SWAN),利用QoS-MSR的两个显著优点,即既在路由查找过程中带有QoS要求的信息又采用多分裂带宽预留机制(MBSR),有效地提高网络服务质量。仿真实验表明,在SWAN模型中采用QoS-MSR路由可以使网络的端到端时延、吞吐量和数据接收率等性能参数都有明显改善。; 关键词无线移动网络无状态模型服务质量 QoS—MSR 多路径路由; Keywords Stateless Wireless Ad Hoc Network （SWAN） Quality of Service （QoS） Quality of Service-Multipath Source Routing （QoS-MSR） multi-path routing; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于迁移学习和显著性检测的盲道识别被引量：10: 4; 作者李林李小舜吴少智; 机构成都师范学院计算机科学学院四川大学电子信息学院电子科技大学计算机科学与工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第11期8-14,29,共8页; 基金四川省基础应用研究项目(No.2016JY0199) 成都师范学院人才引进项目(No.YJRC2015-11) 2017年省级大学生创新创业项目(No.201714389087); 文摘为了帮助对视觉障碍患者有效识别道路周围的场景,提出一种基于迁移学习和深度神经网络方法,实现实时盲道场景识别。首先提取盲道障碍物的瓶颈描述子和判别区域集成显著性特征描述子,并进行特征融合,然后训练新的盲道特征表示,用Softmax函数实现盲道场景识别。实验中,对成都不同区域盲道周围障碍物采样,分别采用基于Mobilenet模型不同参数训练和测试了提出的新模型,最后在实际应用场景,实现了盲道周边障碍物的实时分类和报警,实验证明提出的方法具有很高准确率和良好的运行性能。; 关键词盲道场景识别迁移学习深度神经网络移动网络模型显著性检测; Keywords blind road scene detection transfer learning deep neural networks Mobilenet saliency detection; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	战术移动Ad hoc网络仿真中移动模型研究	戴晖于全汪李峰	《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2007	15	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于配电网-路网融合的移动储能车多场景时空协同优化调度策略	罗轩黄云辉熊斌宇	《智慧电力》北大核心	2023	13	在线阅读下载PDF 职称材料
3	SWAN模型中引入QoS-MSR多径路由的性能优化分析	苏兵乔玉兰孙玉强	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2009	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于迁移学习和显著性检测的盲道识别	李林李小舜吴少智	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2018	10	在线阅读下载PDF 职称材料