摘要：准确预测节目流行度是互联网电视节目系统设计与优化所要解决的关键问题之一。针对现有预测方法存在模型训练时间长、样本数量多、且对突发热点节目流行度预测效果差等问题,该文测量了某互联网电视平台280万用户的60亿条收视行为数据,采用行为动力学分类方法将节目流行度演化过程分为内源临界、内源亚临界、外源临界和外源亚临界4种类型,运用双种群粒子优化的最小二乘支持向量机对每种类型分别构建了一种互联网电视节目流行度预测模型BD3P,并将BD3P模型应用于实际数据测验。实验结果表明,与现有其他方法相比,BD3P模型预测精度可提升17%以上,并能有效缩短预测周期。

摘要：以博通公司专用集成电路(ASIC)芯片交换机为例,深入研究了OpenFlow表项映射至芯片三态内容寻址存储器和传统转发寄存器的机制,以达到充分利用现有ASIC资源的目的.在工业界主流交换机上进行测试的结果表明,该方案实现的OpenFlow交换机完全可行,并具备较好的实用性和扩展性.

摘要：为充分利用位于网络边缘各类设备上的闲散资源,同时摆脱传统中心化管理模式带来的单点故障及信任问题,需要以一种去中心化的模式对其进行有效管理和调配。区块链因其在数据维护方面的去中心化、难以被篡改和可追溯等特性,为人们提供了实现的思路。针对上述传统中心化管理方法存在的问题,提出一种基于区块链的去中心化边缘计算资源分配方法,以去中心化的方式可信地存储与资源分配相关的关键信息,使用户可以确认来自其他参与者的资源访问请求的合法性。基于以太坊平台及其支持的智能合约技术,设计分配方法的实现方案。同时,为应对当前区块链技术所面临的可扩展性问题,利用侧链技术实现对以太坊的扩容。通过建立以太坊私有区块链网络进行仿真,测试结果证明了该方法的正确性和可行性。

摘要：随着空中任务的不断增加,尤其是无人机的迅速发展,机载通信需求的快速增长促使机载通信向网络化的方向不断发展.作为连接卫星网络和地面网络的空中通信重要枢纽,机载网络具有诸多区别于无线移动网络的新特征,包括大尺度三维稀疏分布场景、长传输范围、移动轨迹可预测、高速移动、高动态拓扑和分群结构等.这也使得其在体系结构和协议栈设计上面临新的挑战,成为学术界和产业界的研究热点.首先,对机载网络体系结构和网络特征作了介绍;进而,重点对MAC协议、路由协议和传输控制协议3个方面的研究进展进行了系统的综述;最后,讨论了机载网络研究存在的一些问题和需要进一步研究的方向.

摘要：精准高效的茶草识别是智能茶园植保机械进行除草工作的关键。针对目前茶园除草智能化程度较低等问题,提出改进YOLOv3网络模型的茶草检测算法。首先,分季节和时间段,在多个茶叶品种的种植园中以自适应的距离和角度采集茶草混合图像并建立试验数据集。接着,使用K均值聚类算法重新设计先验锚框尺度。然后,以YOLOv3网络模型为基础,选取17×17的网格划分图像区域;采用残差网络(ResNet)作为主干网;加入过程提取层,增强草株检测性能。最后在原损失函数中引入广义交并比损失。通过消融试验和不同目标检测算法对比试验验证此改进算法对茶树与杂草的检测效果。试验结果表明,改进YOLOv3网络模型对杂草的检测精确率和召回率分别为85.34%和91.38%,对茶树的检测精确率和召回率最高达到82.56%和90.12%;与原YOLOv3网络模型相比,检测精确率提高8.05%,并且每秒传输帧数达到52.83 Hz,是Faster R-CNN网络模型的16倍。这些数据说明所提算法在茶园复杂环境下,不仅对于茶树和杂草具有更好的识别效果,而且满足实时检测的要求,可以为智能茶园植保机械提供技术支持。

摘要：为了避免数据欺诈(如数据被篡改)等情况发生,必须保持数据创建、修改和转移的历史记录,即溯源。传统的数据溯源系统大多采用中心化的存储模式,存在易遭受内部、外部攻击,且有单点故障等弊端。区块链是一种随着比特币系统发展起来的,基于互联网的去中心化信任管理机制,其难以被篡改、可追溯等特性为安全的数据溯源提供了新的解决途径。文中提出了一种基于区块链的去中心化数据溯源方法,其中包括建立PROV溯源数据模型描述溯源数据;设计了一套溯源数据管理的合约,通过智能合约将溯源数据存储到区块链上,确保用户获得的溯源数据真实可靠;搭建了一个以太坊的私有区块链网络,通过设计一个基于React的JavaScript Web应用程序,仿真实现和测试了所提出的方法,测试结果证明所提出方案的正确性和可行性。

摘要：区块链作为源于比特币的一种去中心化的信任管理方法,为解决长期困扰互联网的信任问题提供了一种实用的方法,已经成为了近几年互联网技术领域的研究和开发热点。由于区块链成功地应用于比特币,使得现有对于区块链的研究无法摆脱数字货币应用的限制,由此也产生了某些较为混乱的区块链概念和提法,这也就制约了区块链在其他非数字货币领域的应用。文中讨论了区块链应用的现状和区块链应用存在的问题,在分析面向比特币的区块链的概念和原理基础上,梳理了区块链的信任控制、公用账本、交易可信等技术特征,提出了一种面向非数字货币的区块链通用应用模型,探讨了基于该应用模型的设计和实现区块链应用的关键技术问题,并且通过一个物联网数据可信管理的应用实例说明了该区块链通用应用方案的可行性和实用性。

摘要：为解决面向工业实时控制的无线传感器网络在性能和能量效率的平衡问题,提出了一种能效模型的量化评价和优化设计方案.该方案通过引入反馈控制的思想,运用层次分析法构建基于服务质量约束的能效模型评价方法,采用加权和的综合量化指标权重计算服务的可用性;在此基础上,给出了基于效用函数的优化模型并设计了一种多度量目标优化算法.仿真结果表明,该方法能对网络协议进行调整优化满足有限能量条件下的服务质量约束,保证数据传输可靠,降低能量消耗,延长网络生存时间.

摘要：针对大规模物联网场景下无人机通信感知一体化系统存在的重复感知和能量受限等问题,提出了一种基于聚类算法的能效优化方案。该方案在满足无人机的移动性和感知能力约束下,通过联合设计无人机的三维轨迹和发射功率来最大化系统能效。由于该问题是非凸的,首先将其解耦为两个子问题,然后利用模拟退火算法和标准凸优化技术来求解无人机的悬停位置和飞行速度以获取最优轨迹,最后根据最优轨迹推导发射功率的闭合表达式,求得每个悬停位置的最优发射功率。与传统的二维和三维方案相比,所提基于聚类的能效优化方案在收敛速度提高4倍的基础上能提升20%~30%系统能效。

摘要：为了解决高维小样本的特征选择问题,该文结合文化基因算法(Memetic algorithm,MA)与最小二乘支持向量机(Memetic algorithm and least squares support vector machine,MALSSVM),设计了一种封装式(Wrapper)特征选择算法。该方法将全局搜索与局部搜索相结合作为求解策略,利用了最小二乘支持向量机易于求解的特点,构造分类器,以分类的准确率作为文化基因算法寻优过程中适应度函数的主要成分。实验表明,MA-LSSVM可以较高效稳定地获取对分类贡献较大的特征,降低数据维度,提高了分类效率。