河南省杰出青年科学基金(512000400)
- 作品数：11 被引量：28H指数：3
- 相关作者：申金媛刘润杰穆维新范怀玉常胜江更多>>
- 相关机构：郑州大学南开大学河南省烟草公司更多>>
- 发文基金：河南省杰出青年科学基金教育部留学回国人员科研启动基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信农业科学航空宇航科学技术更多>>
- 一种改进的多输入队列的神经网络调度算法
- 2006年
- 提出一种改进的ATM交换机多输入队列的神经网网络调度算法(IMIQM),其调度策略采用每条入线在同一时隙内可传送多于1个信元的策略,并提出一种用于Hopfield神经网络(HNN)控制信元调度的新的能量函数。利用计算机进行仿真模拟,在业务流模型和负荷相同的情况下,当交换机规模N为150、多输入队列(开窗数)为5时,IMIQM的最大吞吐率可以达到0.904,普通的多输入队列法(MIQM)为0.856,而窗口方法(WM)为0.886。结果表明,IMIQM与MIQM、WM相比提高了吞吐率,或在吞吐率相同的情况下IMIQM更容易用光电子技术实现,且由于HNN的高度并行的数据处理能力,能够实现大规模交换结构的实时调度。
- 申金媛李现国范怀玉熊涛常胜江张延炘
- SIP协议分析及其安全性研究被引量：3
- 2009年
- SIP正逐步取代H.323协议成为VoIP网络的核心信令控制协议。综述了SIP协议的功能、实体、消息结构,分析了SIP面临的主要安全问题,介绍了IPSec,TLS,HTTP摘要认证和S/MIME等目前流行的SIP安全机制,通过比较分析,指出各种安全措施的主要优缺点。最后对SIP安全问题进行了总结,并指出下一步解决SIP安全问题的研究方向。
- 白芸洁穆维新刘润杰申金媛
- 关键词：会话发起协议
- 基于径向基网络的烟叶光谱分级被引量：9
- 2009年
- 烟叶的红外光谱特征不仅与其化学成分密切相关,而且与其内部结构有一定的关系。为此,提出了基于光谱分析并利用径向基神经网络对烟叶进行等级分类的方法。首先,对复杂繁多的原始光谱数据进行小波变换;然后,采用RBF(Radial-Basis Function)神经网络进行分级。小波变换不仅可除去部分噪声,而且压缩后的数据可减少识别网络的输入维数,从而缩短了网络的训练和识别时间,并有效地减小了神经网络的VC维数,提高了网络的推广能力。对两种不同等级的50片烟叶红外光谱数据进行分析,取其中23片作训练样本,其他的27片作测试样本。实验结果表明:训练样本的正确识别率为100%,测试样本的正确识别率为96.3%。
- 彭丹青申金媛刘剑君丁春峰刘润杰
- 关键词：烟叶分级小波变换RBF网络红外光谱
- 现代网络流量的混沌奇异吸引子被引量：6
- 2008年
- 网络流量的预测和控制是现代网络中的一个重要方面,但是它所呈现出来的长相关、分形等特征已经无法用传统的流量模型来描述。利用相空间重构方法,通过计算两组典型网络流量的Lyapunov指数、关联维来找出具有共性的现代网络流量的特征量,从而刻画网络流量的混沌奇异吸引子。仿真结果表明,现代通信网流量存在有共性的奇异吸引子。从而为网络的混沌建模及分析给出了理论上的支持。
- 李建华刘润杰申金媛忽淑静
- 关键词：相空间重构网络流量
- 现代网络流量的混沌奇异吸引子研究
- 网络流量的预测和控制是现代网络中的一个重要方面,但是它所呈现出来的长相关、分形等特征已经无法用传统的流量模型来描述。本文利用相空间重构方法,通过计算两组典型网络流量的Lyapunov指数、关联维来找出具有共性的现代网络流...
- 李建华刘润杰申金媛忽淑静
- 关键词：混沌相空间重构网络流量
- 文献传递
- 下一代网络信令流量的混沌预测
- 流量预测在网络流量分配和拥塞控制中具有重要作用。基于下一代网络信令流量的混沌特性,提出了加权平均最大Lyapunov指数混沌预测（WAMLEF）方法。仿真表明,与最大Lyapunov指数预测方法相比,本文方法的平均误差降...
- 刘润杰申金媛张端金穆维新
- 关键词：下一代网络信令混沌LYAPUNOV指数
- 文献传递
- SIP协议系统模型的形式化研究
- 2009年
- 通信协议形式化是提高其可靠性和正确性的重要手段。会话初始协议SIP是软交换的一个主要协议,应用形式化方法研究了SIP协议的结构及系统模型,主要从系统级和功能级上使用形式化规格描述语言SDL和消息顺序图MSC对SIP协议主要系统组件进行形式化描述,得到了SIP协议的形式化规范,并应用形式化方法进行了验证。为SIP协议部件库研究开发提供形式化技术基础。
- 李中华穆维新刘润杰申金媛
- 关键词：形式化规范SIP协议SDLMSC
- 改进的径向基函数神经网络及其应用
- 2008年
- 本文基于不同扩展中心的径向基函数神经网络(RBF),提出了一个性能函数用于表示每个输入神经元对于网络输出精度影响的重要性,并据此对输入神经元进行自适应删减,将此方法应用于时间序列预测中,可自适应地选取最佳嵌入维数和时间延迟。对于股指预测的实验表明改进的RBF神经网络比未改进的RBF神经网络有更高的预测精度。
- 卢云峰申金媛刘润杰
- 关键词：径向基神经网络时间序列
- 基于输入排队的高速交换调度算法研究被引量：4
- 2008年
- 高速交换网络一般采用基于定长信元的交换结构,其性能决定于排队策略和信元调度算法.输入排队策略只有和一个有效的调度算法相结合,才能保证交换结构具有良好的吞吐率和时延等性能.主要阐述了基于VOQ的最大数量匹配算法,最大权重匹配算法,稳定结合算法,神经网络算法等输入排队调度算法,分别从技术特点,性能指标和实现复杂度等多个方面进行比较和分析.分析了分布式和集中式两大类调度算法的工作方式,并根据各类算法的特点提出,神经网络算法可以通过定义其优先级函数实现其余各类算法.
- 张重洋申金媛刘润杰张文英穆维新
- 关键词：虚拟输出队列调度算法
- 用于股指预测的自适应训练及删剪算法
- 2007年
- 提出了利用基于自适应训练及删剪算法的抽头延迟神经网络模型对股指这一非线性时间序列进行预测。首先采用基于递归最小方差的自适应学习算法对网络模型进行学习训练,由于该算法的学习步长能够自行调整,初始参数少,所以收敛速度很快;再利用删剪算法对学习后的网络结构进行删剪,优化网络的拓扑结构,降低网络的计算复杂度,提高网络的泛化能力;然后对优化后的网络进行再学习,使优化后的网络具有最佳参数;最后利用优化后的网络对未来的股指(测试样本)进行预测。仿真实验表明,与删剪前的网络结构相比,优化后的网络结构不但降低了计算复杂度而且提高了预测精度,运算复杂度降低到原来的0.055 6,预测均方误差达到8.796 1×10-5。
- 范怀玉申金媛常胜江
- 关键词：股指预测均方差神经网络
