基于BP神经网络人眼前房直径预测方法

人眼前房直径是人工晶体植入手术中最为重要的数据。利用神经网络的基本原理，提出了一种基于BP神经网络模型的预测人眼前房直径长度的方法。本文使用该方法对多组实验数据进行了预测。实验结果表明该方法具有预测速度快、精度高等优点。     

一种无线局域网DCF扩展算法——ExDCF

在基于IEEE 802.11的无线局域网(WLAN)中,所有节点只能和接入点(AP)直接通信,即使在直接通信范围内的无线节点,其相互通信也要通过接入点进行转发,从而导致无线局域网的吞吐率大大降低。针对这一问题,提出一种分布协调功能（DCF）扩展算法——ExDCF算法:当两个通信节点在同一传输范围内时,两节点间的数据传输不需要接入点转发;即使两个节点不在一个通信范围内,两节点间数据传输需要接入点转发,但是接入点不需要再次竞争信道。该算法可以将节点间的吞吐率至少提高2倍。理论分析和仿真结果表明该算法能有效地提高无线网络的整体性能,并且能够与标准DCF很好地兼容。     

基于AODV且考虑重传的节省能量路由协议

提出了一种节省能量的按需路由算法REAODV。该算法在选择路由时，将不可靠链路上进行可靠数据传输所消耗的总能量（包括重传所消耗的能量）作为选路指标，并且采用跨层优化功率控制技术分配链路上各节点发送功率，达到能量花费最小。通过仿真，将该算法与标准AODV进行了性能对比。     

基于可靠链路层模型的节能路由协议

针对不可靠的Ad Hoc网络,提出一种基于可靠链路层的节能路由协议。该路由协议在寻路过程中,综合考虑了最大化网络生命期和最小化每个包的能量花费。而且,该协议考虑了链路的可靠性,采用了功率控制技术,能够恰当处理包丢失问题。通过大量仿真试验,并与已有的路由协议进行对比,表明该协议在保证网络性能的前提下能有效节省能量,、延长网络生命期。