【摘 要】
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针对海量存储网络中高维数据传输能耗过大的问题,需要对海量存储网络中传输能耗进行计算。但是采用当前方法进行数据传输能耗计算时,无法给出感知节点的覆盖范围,存在数据传输效率低问题。为此,提出一种基于免疫规划的海量存储网络中高维数据传输能耗优化方法。上述方法先利用连通支配集构造海量存储网络的节点调度机制,计算出每个节点覆盖区域面积,建立了以网络覆盖率和节点率为目标函数的数学模型,得到节点调度适应度函数,
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针对海量存储网络中高维数据传输能耗过大的问题,需要对海量存储网络中传输能耗进行计算。但是采用当前方法进行数据传输能耗计算时,无法给出感知节点的覆盖范围,存在数据传输效率低问题。为此,提出一种基于免疫规划的海量存储网络中高维数据传输能耗优化方法。上述方法先利用连通支配集构造海量存储网络的节点调度机制,计算出每个节点覆盖区域面积,建立了以网络覆盖率和节点率为目标函数的数学模型,得到节点调度适应度函数,融合免疫理论思想将高维数据传输能耗优化问题定义为抗原,将能耗优化的可行解定义为抗体,利用亲和度函数来判断
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对高精度小区域浮雕图像破损区域进行准确检测,可对破损区域进行及时修正,提高浮雕图像的成像效果。进行高精度浮雕图像破损检测时,需要建立在提取精度浮雕破损情况图像裂纹特征的基础上,而传统方法对边缘浮雕图像进行Radon转换;通过检测浮雕图像破损区域上特征直线的角度和位置来判定浮雕图像的破损情况,难以提取出高精度浮雕破损情况图像裂纹特征,存在图像检测误差大的问题。提出一种基于图像分割的高精度浮雕图像破损
针对由于阵列导向矢量存在估计误差及接收数据协方差矩阵估计不准确使得常规Capon波束形成算法性能显著下降的问题,提出一种基于协方差矩阵重构的稳健Capon算法用于改善其稳健性。所提方法首先基于线性收缩估计对接收数据协方差矩阵进行重构,以得到较为准确的协方差矩阵估计,并更新信号加干扰子空间,使得信号子空间与噪声子空间严格正交,而后将失配导向矢量投影至所更新子空间,从而求得优化接收权。仿真结果验证了算
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