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创新研究群体科学基金(61121061): 作品数：17 被引量：115H指数：4; 相关作者：芮兰兰邱雪松孟洛明李文璟郭少勇更多>>; 相关机构：北京邮电大学中国联合网络通信有限公司国网天津市电力公司更多>>; 发文基金：创新研究群体科学基金国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>

业务量驱动的区域化无线接入网自主节能机制: 2014年; 为了实现无线接入网的高效节能,提出了一种业务量驱动的自主节能机制,包括基于业务量的节能时间域划分方法、阶段式的节能触发算法和节能恢复算法.为了评估机制的有效性,提出了无线接入网能耗模型和评估方法.基于现网的拓扑场景,对提出的自主节能机制进行仿真验证,结果表明,该机制能在保证区域业务质量和实现有效覆盖补偿的基础上,至少达到17.5%的节能效果,相比其他节能机制,能在均衡各方面性能的基础上达到很好的节能效果.; 孟洛明苏玉林喻鹏姜正昕李文璟; 关键词：无线接入网节能机制

一种面向众包的基于信誉值的激励机制被引量：53: 2016年; 众包是互联网带来的一种分布式问题解决模式。然而,由于工作者和任务发布者具有自私特性并且致力于获得自身效益的最大化,使得在众包应用中,存在内部的激励问题。该文主要完成以下工作:首先,基于重复博弈,提出一种基于信誉值的激励模型,用于激励理性工作者高质量地完成任务;其次,该激励模型中同时设置了惩罚机制,将针对恶意工作者做出相应惩罚。仿真结果表明,即使在自私工作者比例为0.2的条件下,只要合理选择惩罚参数,均可有效激励理性工作者的尽力工作,众包平台的整体性能可以提升至90%以上。; 芮兰兰张攀黄豪球邱雪松; 关键词：惩罚机制重复博弈

基于组合模型的短时交通流量预测算法被引量：33: 2016年; 交通流量预测是实现智能交通技术的核心问题,及时准确地预测道路交通流量是实现动态交通管理的前提,短时交通流量的预测是交通流量预测的重要组成部分。该文针对十字路口的短时交通流量预测问题设计了基于交通流量序列分割和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)组合模型的交通流量预测算法(Traffic Flow Prediction Based on Combined Model,TFPBCM)。该算法首先采用K-means对交通流量数据在时间上进行序列分割,然后采用ELM对各个序列进行建模和预测。仿真实验证明,与单一的BP(Back Propagation)神经网络和ELM相比,该组合模型算法建模时间为BP的1/10,ELM建模时间的4倍,均方误差为BP的1/50,ELM的1/20,该组合模型算法决定系数R2更接近于1,模型可信度更高。; 芮兰兰李钦铭; 关键词：短时交通流量 K均值算法极限学习机

企业战略驱动的QoS属性相关Web服务选择与部署方法被引量：1: 2014年; 将业务与面向服务的体系(SOA)结合受到企业决策者越来越高的重视,这种结合利用信息技术优势提高了企业的业务性能。SOA具有可重用和松耦合的技术特点,可以很好地保证业务的敏捷性。然而,当面对如何选择和部署Web服务这样的技术问题时,企业的战略目标经常被忽略。为了解决该问题,同时考虑到服务QoS属性的相关性可以更准确地反映属性的重要程度,该文提出了一种改进的层次分析法来综合技术和战略方面的决策,帮助企业决策者更好地使用Web服务实现企业战略目标。; 于磊王智立戢勇孟洛明邱雪松; 关键词：服务管理 WEB服务选择

泛在末梢环境下的动态业务恢复机制: 2016年; 泛在末梢环境下,当各移动终端为用户提供业务时,终端的移动性或电量有限性会导致业务路径发生故障.为了快速高效地为用户恢复业务,提高业务传输的可靠性,提出了动态业务恢复机制,可灵活地维护在业务传输路径上的数据,在数据传输失败时,上游恢复点为下游恢复点直接恢复数据.仿真实验结果证明,该机制能够有效降低业务请求失败率,缩短执行时间.; 牛丹梅芮兰兰黄豪球邱雪松

移动P2P资源共享激励机制被引量：1: 2016年; 提出了一种基于信用度和资源平衡的激励机制.该激励机制通过关注资源的动态价格和对自私节点建立合理的惩罚措施使资源交互博弈和资源供求关系均达到稳定的均衡状态.仿真结果与分析表明,该激励机制可以有效地抑制移动P2P网络中自私节点的自私行为,同时减小资源价格波动,保持资源的供求关系平衡.; 芮兰兰熊颖琳黄豪球邱雪松; 关键词：移动P2P 资源共享激励机制

基于样本加权的基因特征选取模型: 2016年; 针对基因表达谱数据的特点,提出了一种基于样本加权的基因特征选取模型.首先提出一种样本权重的计算方法;其次结合样本权重改进信息增益度量标准,并用其衡量基因信息量的大小,同时将基因之间信息量的重复性视为基因噪声干扰,建立未消噪和消噪的基因特征选取模型;最后结合支持向量机、逻辑回归、神经网络和决策树4种分类器,将所提模型与常见的基因选取模型进行比较分析.实验结果表明,所提选取模型在不影响分类性能的前提下,具有较好的稳定性.; 芮兰兰张洁郭少勇熊翱; 关键词：特征选取信息增益噪声干扰

基于改进Kruskal算法的WSN故障节点检测方法被引量：4: 2014年; 提出了一种基于改进Kruskal算法的无线传感器网络(WSN)故障节点检测方法.该方法首先通过集中式的改进Kruskal最小生成树算法来获取可信的节点集合,之后依据可信节点,采用邻居节点比较算法对传感器节点的感知值进行分布式分析和处理,判定发生故障的传感器节点.同时为了容忍节点的临时故障,引入了时间冗余.仿真结果表明,在节点故障率高达35%时,该方法依然能快速定位故障节点,并且同时保证很高的检测精确度.; 李文璟袁野喻鹏邱雪松; 关键词：无线传感器网络故障检测最小生成树

圆和维诺图相交模拟基站覆盖: 提出了一种新的基站覆盖模拟算法,满足网络优化工程实践中体现基站覆盖半径和地理位置的需求.利用维诺图生成速度快和等半径圆相交算法可以体现基站覆盖半径的优点,将等半径圆相交问题转化成圆和维诺图相交的问题,避免了圆相交算法涉及...; 亓峰刘昆张超王德原; 文献传递

基于混合能源的无线蜂窝网节能管理机制: 2015年; 针对当前蜂窝网中基于混合能源的节能方法较为缺乏的现状,从小区粒度的角度提出了一种新的节能管理机制.该机制首先建立了多能源共存时的节能优化模型,并对业务质量评估方法进行了建模;之后针对节能优化模型,从小区补偿的角度提出了区域化的节能算法.通过在通用移动通信系统城区场景中的仿真,验证了该机制能在保证区域覆盖和业务质量的基础上降低区域的干扰,并节约电网近35%的能耗,具备很强的绿色经济价值.; 喻鹏曹津平张素香李文璟; 关键词：蜂窝网节能管理

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