【摘 要】
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针对网络拥塞控制中网络拥塞本身无法建立精确的数学模型的问题,基于迭代学习控制具有结构简单及对系统精确模型不依赖等优点,首次提出了用迭代学习控制算法来解决网络拥塞,其主要目的是提高网络资源的利用率并提供给信源公平的资源分配份额。在提出算法前,首先通过分析网络模型建立了网络拥塞被控系统;然后提出了针对该被控系统的开闭环PID型迭代学习控制算法并证明了其收敛性;最后运用此算法建立了网络拥塞控制模型。通过
【机 构】
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北京交通大学电子信息工程学院,江苏大学计算机科学与通信工程学院
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针对网络拥塞控制中网络拥塞本身无法建立精确的数学模型的问题,基于迭代学习控制具有结构简单及对系统精确模型不依赖等优点,首次提出了用迭代学习控制算法来解决网络拥塞,其主要目的是提高网络资源的利用率并提供给信源公平的资源分配份额。在提出算法前,首先通过分析网络模型建立了网络拥塞被控系统;然后提出了针对该被控系统的开闭环PID型迭代学习控制算法并证明了其收敛性;最后运用此算法建立了网络拥塞控制模型。通过实验和仿真表明,该算法对解决网络拥塞问题有很好的效果。
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为了加强城市居民最低生活保障(以下简称低保)问题的基础信息的科学管理,为政府部门提供对低保问题的决策支持,将数据集市理论运用于低保基础信息的决策管理。提出了低保基础信息数据集市的数据模型——雪花模型,并对数据模型中的事实表、维度表、大维度、粒度、聚集事实表等相关的技术问题进行了细致的探讨,对研究并建立低保基础信息数据集市具有参考价值和实际意义。
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在阐述了数学标记语言MathML和公式插件WebEQ的基础上,提出了一种基于MathML的在线公式编辑器的设计,并以文本编辑器FCKeditor为平台进行了实现,最后给出了具体应用与进一步
提出一种动态限制搜索区域的最短路径规划算法,它是根据实际道路网络的空间分布特性,动态限制搜索区域,以降低算法的搜索规模,降低算法的时间复杂度和空间复杂度,提高算法的运行效率。实验证明,对于实际城市道路网络结构相对比较规则的最短路径规划,此算法极大地提高了规划的效率。