摘要：为更好利用有限的网络带宽资源,提高带宽利用率,提出一种利用往返时延梯度精确感知带宽变化的多路径拥塞控制算法。根据往返时延的大小反馈网络拥塞程度,将拥塞程度量化为时延梯度作为拥塞窗口的控制参数;为保证链路公平,利用往返时延估计链路带宽,经迭代分配带宽,给出公平的资源分配方法。在NS-3上进行仿真,其结果表明,多路径流的吞吐量较单路径流明显提高,保证了链路分配的公平,动态环境下的响应时间较同类算法有所减小。该算法进一步提高了网络带宽的利用率。

摘要：为解决SVM、Bayes、RNN(recurrent neural network)等传统算法在蛋白质结构分类任务中精度低的问题,提出一种基于残差网络的蛋白质超二级结构图像分类方法。将PDB(protein data bank)和SCOP(structural classification of proteins)数据库中的4类蛋白质超二级结构3D模型转化为14角度拍摄的2D图像,针对每类图像,通过残差网络单元进行深度特征提取和优化,利用神经网络模型训练,将验证精度最高的模型保存下来并进行测试。实验结果表明,分类精度达到了90.2%,验证了模型的可行性和算法的有效性。

摘要：为解决目前网络最大流问题求解效率低、数据溢出等问题,设计求解网络最大流问题的信念传播算法。根据网络最大流问题的特性,使最大流问题的线性规划方程与信念传播算法传递方程结合,得到描述函数,将带权随机有向图映射为对应的因子图模型;在此模型基础上,利用信念传播算法的信息迭代方程进行特征值收敛计算,提高寻优效率。选取若干随机有向图进行数值实验,实验结果表明,该算法在寻优速度上优于同类算法,验证了其可行性及有效性。