摘要：为获取从任意起始代谢物到目标代谢物的生化相关性较好的代谢路径,提出一种融合原子交换特征信息的基于约束的代谢路径预测算法PVA。结合代谢网络中具有的原子交换特征信息,建立一种基于约束的混合整数线性规划(MILP)代谢路径预测模型,以搜索从任意起始代谢物到目标代谢物并包含特定原子交换信息的代谢路径。实验结果表明,与同类方法相比,PVA能够有效地发现生化相关性更好的代谢路径。

摘要：在半汇聚数据收集网络中,越靠近Sink的节点数据转发量越大越容易过早死亡而造成网络分割。如何均衡能耗和数据延迟达到较优的数据收集是NP完全问题。基此将问题公式化为构造一棵路径树问题,并设计了一个近似最优的算法MMLAT。MMLAT算法可以在多项式时间内完成。实验结果表明,MMLAT与现有的算法相比,能够较好的均衡网络生命周期和数据延迟。

摘要：【目的】针对中国移动运营商面临的客户投诉难定位、投诉现象难复现、投诉发生时信令难回溯等难点问题,研发一个基于信令分析的移动数据网络业务投诉系统。【方法】系统通过设计包括网络质量监控、投诉处理等功能的关键性能指标(Key Performance Indicators,KPI)系统及投诉分析和处理机制,从业务数据中挖掘网络隐患,深入分析数据业务网络性能,快速准确定位影响用户感知和网络性能的异常原因,帮助工作人员有针对性地对不同区域进行网络优化工作。【结果】性能测试结果表明,系统可以快速地感知客户上网的情况,通过优化网络的性能来提升客户的满意度。【结论】从系统运行的结果来看,本研究设计和实现的系统基本达到了预定的效果。

摘要：为有效地解决复杂情况下蔗糖原料蔗顶芽杂质的识别问题,本研究对复杂环境下高密集度的原料蔗顶芽杂质的特征进行分析,将特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)和RoIAlign整合到Faster R-CNN和Cascade R-CNN的架构中,再将多种深度网络算法融入到统一的多层架构的深度网络框架中,创新地设计出一种混合深度学习模型。通过实验验证,在原料蔗顶芽杂质的探测任务中,相较于传统的深度网络模型,本研究提出的混合深度学习模型在性能上有较大的提升。表明本研究提出的混合深度学习模型取得较好的平均精度,其识别性能已经可以达到实际应用水准。

摘要：现有的无线供电通信网络(Wireless powered communication networks,WPCN)只考虑在下行链路中进行能量传输,没有考虑信息传输的需求。实际上,在很多应用场景中需要考虑利用下行链路传输信息。如何制定发送策略来权衡各用户上行传输速率的公平性与最大化是WPCN中的研究热点。本文提出一种新的在强干扰蜂窝小区中进行能量与信息传输的设计方案,将下行无线信息与能量的同时传输(Simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT)与无线供电通信网络相结合,实现基站与用户之间的下行能量传输与上下行双向信息传输。该方案通过上行功率分配、下行时间分配与波束成形以实现上下行最小传输速率的最大化,从而实现各用户上下行信息传输的性能与公平性的平衡。仿真结果表明,与传统的传输方式相比,本方案显著提高用户的最小传输速率。

摘要：为了解决现有的乱序数据流聚合查询处理技术不能在降低查询处理延迟,同时保障聚合查询结果的最终正确性的局限性问题,本研究设计了混合嵌入分布式流处理模块和分布式批处理模块的乱序数据流分布式聚合查询处理技术。该技术一方面基于用户给定的结果质量,限制自适应地优化流处理模块所用的缓冲区大小,从而尽可能降低流处理的查询处理延迟;另一方面基于备份于分布式数据存储系统的历史流数据,并以批处理的方式实现对极其晚到流元组的查询处理,从而保障聚合查询结果的最终正确性。基于真实的乱序数据流数据集对该技术进行测试分析表明:该技术在平均查询处理时延、查询结果精度和系统可扩展性方面,比目前最好的基于缓存的乱序数据流处理技术均具有显著优势。