【摘 要】
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传统的数字系统延时控制过程不能对系统的时间延迟进行准确预测,导致其存在拟合率低、网络传输延时过长和负载率低的问题.为解决上述问题,基于神经网络设计了新的无缓冲数字系统延时控制模型.使用时间戳技术记录采集到的数据包时间,并根据延时预测器预测在线网络延时.采用神经网络SMITH预估结果对无缓冲数字系统延时进行预估补偿,在SMITH估计模型的基础上构建无缓冲数字系统延时控制模型.通过PIP控制算法获得无缓冲数字系统延时控制模型的最优解.实验结果表明,上述模型的拟合率和负载率均较高,且能够有效减少网络传输延时,充
【机 构】
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浙江大学城市学院,浙江杭州310015;浙江大学软件学院,浙江杭州310058;浙江大学计算机科学与技术学院,浙江杭州310058;浙江大学软件学院,浙江杭州310058
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传统的数字系统延时控制过程不能对系统的时间延迟进行准确预测,导致其存在拟合率低、网络传输延时过长和负载率低的问题.为解决上述问题,基于神经网络设计了新的无缓冲数字系统延时控制模型.使用时间戳技术记录采集到的数据包时间,并根据延时预测器预测在线网络延时.采用神经网络SMITH预估结果对无缓冲数字系统延时进行预估补偿,在SMITH估计模型的基础上构建无缓冲数字系统延时控制模型.通过PIP控制算法获得无缓冲数字系统延时控制模型的最优解.实验结果表明,上述模型的拟合率和负载率均较高,且能够有效减少网络传输延时,充分说明了上述模型的有效性.
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用基于图论的视觉显著性算法获得目标的红外伪装效能动态量化指标.在典型的秋季草地背景下,以亮度、朝向、梯度和对比度作为目标红外伪装效率评估指标,研究背景中的红外迷彩板和某型迷彩伪装网,在一天内的实时红外伪装效率变化情况.结果 表明,在特定的背景中,目标的红外伪装效率一直是动态变化的,在阳光辐射下目标与背景的温差大,导致其伪装效率低,具有极低值;在相同的背景中,采用不同伪装方式的目标其伪装效率差异明显,具体表现为因伪装网的迷彩图案与背景红外图像更匹配,故其在整个观察时段内的伪装效率较高.上述动态量化指标的价值
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