摘要：【目的】通过探讨智能无线环境和智能可重构物理层的应用需求和发展趋势,构建全维智能可重构无线通信模型和体系结构。【方法】首先,将物理层参数和无线传播环境等无线通信链路的各个维度纳入智能可重构范畴,解决了由于硬件条件与无线环境限制引起的传统通信技术难以实现更高维调控自由度的问题。然后,利用优化和定制物理层与无线环境所需的感知数据,提出一种允许根据不同无线环境和PHY参数在人工智能算法之间动态切换的全维可重构结构。【结果】仿真和分析结果表明,该系统在误码率和可达速率等指标上均优于传统方法。【结论】将智能可重构的思想延伸到无线传播环境和整个通信链路的各个维度,构建了高效的全维智能可重构无线通信系统,可以为6G移动通信系统提供工程应用指导。

摘要：作为制造业的基础产业,铸造行业需要依托智能化的手段,实现铸造产业的高质量发展。而作为连接设计与制造的重要枢纽,铸造工艺的高低关系着生产的质量和效率,在精细化管控、数据化支撑等方面提出了越来越高的要求,传统的铸造工艺技术已难以满足生产实践的需要。因此,有必要探索引入智能铸造技术,不断加强计算机辅助软件的应用,促进铸造工艺高效、优质发展,从而为铸造产业的创新建设提供更好的生产条件。

摘要：为了解决物联网专用频点自组网网络节点能量消耗容易失衡,当节点数增加时易产生链路故障的问题,设计一种改进物联网专用频点自组网驱动路由协议算法。以感知现场、汇聚节点和Internet为主要结构,构建物联网专用频点自组网网络模型。模型采用多媒体印刷读物(multimedia print reader,MPR)集合综合选取节点机制,以网络节点总能量消耗以及能量代价为基础,通过节点优化目标函数,确保自组网能量消耗处于均衡状态。通过网络路由协议改进算法,采用最小覆盖集实现物联网专用频点自组网链路故障的修复。结果表明,改进后的算法对路由链路信息转发具有良好的吞吐性能,可以提高网络数据传输性和连通性,并可增加节点生存时间,最终提升数据包到达率和数据控制量。

摘要：针对云工作流调度问题,提出一种融合遗传算法和粒子群优化算法的工作流调度负载均衡算法。充分利用多元启发式方法融合的优势,避免遗传算法的收敛过慢和粒子群算法易于陷入局部最优的缺陷,有效将工作流任务映射至虚拟机资源,实现全局工作流执行跨度最小化和虚拟机分配的负载均衡。以算例详细说明算法实现思路,在现实科学工作流条件下进行仿真测试,验证算法性能。与几种单一元启发式调度方法相比,验证该算法拥有更高执行效率和负载均衡度。

摘要：提出一种基于分解技术的粒子群优化算法,通过分解问题到每个决策变量,把PSO算法从多维索空间集中到利用单维空间上。在两个不同的模拟场景和一个由计算机模拟出的新陈代谢系统的真实数据集上,将该算法的均方根误差与迭代无迹卡尔曼滤波算法、模拟退火算法和传统PSO算法进行比较,仿真和真实数据集上的测试结果表明,该算法的均方根误差,比对比方法分别减少55.16%和19.62%,说明了提出的方法对非线性问题的未知参数估计具有较佳的性能。

摘要：在大中型企业中,Linux服务器得到了广泛的应用,服务器数量随着应用扩展越来越多,给运维监测带来了巨大挑战。为了解决服务器运维监测问题,提高运维效率与系统的可用性,方便运维人员掌握服务器运行状态,设计并实现了Linux服务器运行数据监测系统,包括系统架构和系统功能。服务器运行数据监测系统能够对Linux服务器数据进行准确监测,设计并实现了通过Android移动应用程序来可视化展示监测数据。该系统运行稳定,且能够满足运维人员的工作需求。