基于两次丢包策略的主动队列管理算法研究

针对网络拥塞现象,基于两次丢包方法建立了一种新的主动队列管理算法TDPQW。该算法利用M/G/1排队模型推导了实际队列长度和等待时间的数学表达式,以此提出在队列头部和队中随机位置进行丢包的策略。同时,通过仿真实验对比分析了该算法与RED、DROP-TAIL算法的性能,结果表明TDPQW具有较好的适应性。     

利用Windows 2000 Server实现用户管理自动化

在机房管理中常常需要面对不同的用户，本文对Windows 2000 Server网络中的用户管理作了一个初步研究。针对其手工操作方式固有的缺点进行了优化，结合实际给出了一个切实可行的自动化管理方案。此方案解决了手工操作方式中效率低、易出错、无有效差错检验方法、无法自动控制等问题。     

基于PFC与PWM复合控制的电池充电技术研究

传统的两级APFC采用两套控制电路和至少两个功率开关管,增加了电路复杂程度及成本.随着PFC/PWM两级复合控制芯片的产生,两级APFC的这一缺陷可以得到大大改善.通过对PFC/PWM两级控制复合芯片ML4824的两级APFC技术进行的测试与分析,分析了将其用于带PFC的蓄电池充电器中的可行性.     

电力系统暂态稳定性优化技术研究与仿真

研究电力系统的稳定性能优化问题.电力系统当遇到短路故障,雷击、干扰等突发状况时,电压、电流等稳定状态被破坏,形成电流、电压的突变.传统的稳压算法很难针对突变干扰建立稳定的数学模型,抗干扰能力不强,造成电流系统的暂态稳定性较差.为此提出一种采用多区域电力信号稳态补偿算法.通过组建电力信号的多个补偿区域,计算新的补偿信号点,弥补单区域突然出现强干扰,克服传统方法的弊端.实践证明,该方法能够大幅减少强干扰造成的电力系统惯性震荡,保证系统的稳定性,取得了令人满意的效果.     

机械防砂与分层采油一体化管柱研究与应用

针对胜利油田疏松砂岩油藏机械防砂后井筒内径变小,现有分采工艺均无法实施的问题,研制了适合小直径套管的机械分层防砂与分层采油一体化管柱。该管柱采用1套换层工具控制2层采油,打破了以往的每个油层都需要1个换层工具进行分采的做法,简化了管柱结构,并可与多种机械分层防砂工艺管柱配套。该项工艺技术现场实施30井次,成功率100%。该技术可使疏松砂岩油藏各油层均衡生产,能较大限度地发挥中、低渗透层产能,并延长油井工作寿命。     

一种新的被动队列管理算法

针对因网络拥塞而产生的丢包问题,基于弃头方式提出了一种新的被动队列管理算法(Drop Front n based on Wavelet and Shuffled frog leaping,DFWS)。该算法首先利用小波变换对实际流量的长相关特性进行刻画,并利用混合蛙跳方法获取网络队长,同时结合弃头方式提出丢包策略和丢包概率。最后,以实际数据进行仿真实验,深入研究了网络队长、丢包数量和服务率之间的关系。结果发现,与其他算法相比,DFWS具有较好的适应性。     

基于S排队的被动队列管理算法

为了解决网络拥塞问题,基于“弃头”方式建立了一种新的被动队列管理算法（DFSQ）。该算法首先利用S排队推导网络队长的数学表达式,并提出丢包概率和丢包策略。同时,通过仿真实验深入研究了影响网络队长的关键因素,并将DFSQ与随机早期检测算法(RED)、“弃尾”算法进行对比分析,结果表明DFSQ算法性能更优。     

利用Windows 2000 Server实现用户管理自动化

在机房管理中常常需要面对不同的用户,本文对Windows2000Server网络中的用户管理作了一个初步研究,针对其手工操作方式固有的缺点进行了优化,结合实际给出了一个切实可行的自动化管理方案。此方案解决了手工操作方式中效率低、易出错、无有效差错检验方法、无法自动控制等问题。     

利用ActiveX控件实现PLC与PC的远距离通讯

介绍了一种在Delphi中利用ActiveX控件MSComm实现S7与上位机通讯的解决方案,从而满足了PC与PLC分布式控制的数据交换要求,并提供了通讯程序的设计方案.     

BP神经网络算法的改进及收敛性分析

研究BP神经网络的数学理论,详细分析几种流行的BP神经网络学习算法的优缺点.针对一般BP算法收敛速度慢,易陷入局部极小值的缺陷,受Fletcher-Reeves线性搜索方法的指引,提出基于改进共轭梯度法的BP算法.从理论方面对算法进行深入的分析,介绍算法的详细思路和具体过程.并将算法训练后的BP神经网络运用到函数逼近中去.仿真结果表明,这种改进方案确实能够改善算法在训练过程中的收敛特性,而且提高收敛速度,取得令人满意的逼近效果.