网络参数

摘要： 为有效预防煤矿瓦斯爆炸事故,对瓦斯爆炸风险进行量化分析。首先,通过分析2010—2020年152起瓦斯爆炸事故调查报告,基于层次全息建模方法识别出67个风险因素,提取出214条事故链,构建瓦斯爆炸风险演化路径;然后将迭代加权思想与设计结构矩阵相结合,提出改进集成风险传播法,计算风险演化过程中风险的直接和间接传播概率;在此基础上,将风险因素作为网络节点,因素之间的影响关系作为网络边,构建瓦斯爆炸风险拓扑网络度量模型,并运用Gephi 0.9.2软件分析计算网络拓扑参数,实现风险演化过程中的累积风险可视化。结果表明:煤矿瓦斯爆炸风险拓扑网络呈现明显小世界网络特征,聚集程度偏低而演化性较强;识别出最短风险演化路径7条,关键性风险节点包括施工操作不当、风量不足、瓦斯异常涌出;初始风险因素不同,在风险演化过程中路径不同,风险权值也存在差异,且在风险演化过程中存在风险损失现象。研究结果为煤矿瓦斯爆炸风险评估提供理论依据,对预防瓦斯爆炸事故发生具有现实意义。

摘要： 针对现有的低压配电网络线损诊断技术主要利用用电数据,在检测精度和检测范围方面存在局限性的问题,文中基于对配电网络的复阻抗等电路网络参数的测量,提出一种面向低压配电网络线损智能诊断系统,并对系统架构、硬件电路和基于支持向量机集成诊断算法进行设计和实现。实验仿真结果表明,文中所提出的智能诊断系统可以增强线损分析的准确性,能够有效判别区域内的窃电线损和其他线损。文中所提方案是现有线损管理系统的有效补充,能够提高现有的低压配电台区的线损管理水平。

摘要： 随着信息化时代地快速发展,目标识别成为人工智能领域的重要组成部分,大量的视频图像数据给人工智能识别带来了极大地挑战,于是提出基于B2DPCA与神经网络的移动人体目标检测算法。先通过剩余网络层中较大的学习率对样本集进行训练、较小的学习率对神经网络进行调整,实现网络模型图像的特征保留,当识别的模糊图像与清晰图像的特征相近时,通过softmax进行辨别提高模糊图像的辨别率。通过2个投射矩阵对人体目标图像矩阵进行特征描述,并采用监督方法对投影矩阵进行学习,增强图像特征矩阵的分类性能,通过迭代求解最终得出最佳的网络参数。建立样本库,将调整量通过反向传播反馈给神经网络的权重,完成网络训练,直到迭代次数达到训练结束要求为止。实验结果表明,基于B2DPCA与神经网络的移动人体目标检测算法对人体目标具有特征保留性,能够有效提高平均识别率和分类识别效果。

摘要： 在大数据环境下,传统的舰船网络参数配置方法在大量用户数据干扰情况下,很难保持灵活的应用能力.为此,提出大数据环境下舰船网络参数配置方法研究.依据舰船网络的实际需求,规划待配置参数,生成网络参数规划文件,定义与文件数据相匹配的通信协议,将网络参数配置相关指令下发到参数消息头中,在通信协议的支持下,实现网络参数消息的传输,完成网络参数配置.实验结果表明:提出的大数据环境下舰船网络参数配置方法PDP激活成功率高、参数之间相关性强,该方法拥有灵活的应用能力.

摘要： 在校园网络中,为了网络管理和安全的需求,需要给不同类型的用户配置不同的访问权限。管理员可以根据不同用户权限来分配不同用户IP区间,对不同权限用户进行源IP地址策略路由,从而达到对上网权限的控制。基于DHCP协议的Option82网络权限管理方案可部署于需动态分配网络参数的区域,利用DHCP协议的82号选项,对不同接入点不同权限的同户进行定位,让DHCP服务器根据不同定位的用户分配相应的网络参数,实现根据IP地址对用户权限控制。针对开源系统稳定性不足的问题,根据冗余设计理念,利用双机故障切换技术,将该方案整体系统可用性提高到99.99%。

摘要： 进化计算来源于生物进化过程中自然选择机制及遗传规律的模拟,可以有效地解决神经网络结构与参数自适应优化的问题.因此,进化计算与神经网络的结合(即进化神经网络)是解决复杂应用场景下自适应调整神经网络模型的结构和参数,提升模型的精度与效率的有效途径.本文系统总结了当前进化神经网络的研究进展,分析了进化神经网络框架、典型结构与算法的优化难点以及进化计算在多目标神经网络和自然结构搜索中的应用,并在此基础上指出了进化神经网络的发展趋势以及面临的挑战.

摘要： cqvip:在校园网络中,为了网络管理和安全的需求,需要给不同类型的用户配置不同的访问权限。管理员可以根据不同用户权限来分配不同用户IP区间,对不同权限用户进行源IP地址策略路由,从而达到对上网权限的控制。基于DHCP协议的Option82网络权限管理方案可部署于需动态分配网络参数的区域,利用DHCP协议的82号选项,对不同接入点不同权限的同户进行定位,让DHCP服务器根据不同定位的用户分配相应的网络参数,实现根据IP地址对用户权限控制。针对开源系统稳定性不足的问题,根据冗余设计理念,利用双机故障切换技术,将该方案整体系统可用性提高到99.99%。

摘要： 针对光学遥感图像目标检测存在多尺度目标检测及实时性不佳的问题,提出一种基于参数量和感受野可调的遥感目标检测算法,在保证精度的基础上可同时兼顾实时性。该算法以更快的区域卷积神经网络为基础,设计通道数可调模块和感受野可调模块,分别提升速度和精度,同时令全连接层维度根据目标类别数动态变化,以减少参数冗余。在DIOR遥感数据集上的实验结果表明,本文方法在达到最高精度时高于所有对比算法,检测速度比Faster R-CNN略高;在达到最高速度时,可达到实时性且同时具有较高的精度。

摘要： 中波发射台两机互扰问题长期困扰着系统工作性能的正常发挥,且对后期技术维护造成困难,为了满足节目播出的安全稳定,实现发射机智能切换是非常必要的。本文重点分析了对10KW中波发射机合成器的网络进行技术改造的探索和测试总结,通过科学地设计网络参数和遥控切换模式,进而满足稳定可靠的系统运行,具有一定的借鉴价值。

摘要： 本文通过对比高校开学前后业务量及用户分布的变化趋势,深入挖掘现有网络存在的上行干扰痛点.针对PUSCH与PUCCH高干扰情况,通过调整高负载小区网络参数门限和开关,显著降低了热点区域上行干扰,提升用户体验.

摘要： 随着4G网络建设,VOLTE的加入,现有运行网络制式复杂度不断增加,同种网络制式存在不同设备厂家,传统网络优化、维护方式面临压力越来越大,智能自动优化资源和自动优化参数越显重要.基于原GSM网络ISON平台，辽宁移动于2017年年初开始开发LTE无线网络资源智能调度优化系统。通过自动采集无线网络相关话务统计、基站配置、小区参数数据，构建系统的数据存储单元，利用计算机软件数据挖掘技术及算法，对海量数据进行多维度钻取挖掘，形成包括网络参数及网络资源的准实时动态调整方案，与无线网络OMC节点交互，完成调整方案的自动实施，结合我省网络运营策略，使网络容量及性能达到均衡最优和动态最优。

摘要： 针对当前移动终端在无线异构网络间切换不理想的问题,提出了一种终端预测的切换算法。给出了网络代价函数,归一化网络参数,网络参数预测算法和垂直切换基本流程来确保垂直切换的合理性。事实证明该算法可以有效地减少切换次数,提高系统的切换性能,改善网络的Qos。

摘要： CANopen作为CAN的应用层协议,极大地增强了CAN网络的可配置性.服务数据对象(SDO)用来配置网络参数和访问节点的对象字典,过程数据对象(PDO)用于实时数据的传输.CANopen协议本身比较复杂,需要配置的参数也很多,使得CANopen的配置在开发应用过程中占据非常重要的地位.本文着重分析PDO的触发方式和通信参数的配置方法,最后用一个例子来说明配置过程.

摘要： 针对双频网话务迅速增长后位置更新、双频切换产生的信令流量突出的问题，从双频网位置区规划、优化和寻呼容量分析，以及双频网参数设置方面进行研究，达到了减少双频间小区重选和切换、降低信令负荷的目的。

摘要： 在GSM系统中，载干比（C/I）的高低直接影响到整个网络各个方面的性能。所以需要采用更精确的方法预测网络调整前后的载干比情况，从而为网络参数调整提供依据。本文提出了一种把实测和仿真结果进行相关性检测，在相关性较高的情况下利用偏差程度对参数调整以后的载干比进行精确预测的方法。该方法也可以利用到其他网络性能的预测过程中。

摘要： 在GSM系统中，载干比(C/I)的高低直接影响到整个网络各个方面的性能。所以需要采用更精确的方法预测网络调整前后的载干比情况，从而为网络参数调整提供依据。本文提出了一种把实测和仿真结果进行相关性检测，在相关性较高的情况下利用偏差程度对参数调整以后的载干比进行精确预测的方法。该方法也可以利用到其他网络性能的预测过程中。

摘要： 目前,CC-Link现场总线在工控领域应用比较广泛.在它的应用过程中,最重要的工作是进行控制系统的通信初始化注册.CC-Link通信初始化注册方法有两种,一种是编程,即编制顺控程序来实现;另外一种是网络参数,即利用表格注册登录来实现.本文详细阐述了这两种通信初始化注册方法的原理、步骤、优缺点及其适用场合.在我所XX生产线XX设备控制系统的设计中,采用了第二种方法来实现CC-Link通信初始化注册,较之第一种方法,该法简单、高效,较大地减少了工作量,提高了设计效率,降低了设计难度.

摘要： LTE网络驻留比是用户在LTE网络承载的流量与用户总流量占比,LTE网络建设初期网络覆盖、互操作策略、参数配置的不完整性,使得4G用户难以使用到4G网络,北京联通制定驻留比专题研究策略,提升4G用户业务使用感知.本文主要从连接态LtoW、WtoL以及空闲态LtoW三个方面进行研究,旨在寻找LTE网络驻留比最大的参数策略.

摘要： LTE网络驻留比是用户在LTE网络承载的流量与用户总流量占比,LTE网络建设初期网络覆盖、互操作策略、参数配置的不完整性,使得4G用户难以使用到4G网络,北京联通制定驻留比专题研究策略,提升4G用户业务使用感知.本文主要从连接态LtoW、WtoL以及空闲态LtoW三个方面进行研究,旨在寻找LTE网络驻留比最大的参数策略.

摘要： 一种用于在电信网络与电信终端设备之间传输参数数据且用于在所述电信终端设备上激活和/或改变和/或停用通过所述参数数据限定的通信配置文件的方法，其中，所述电信终端设备具有eUICC模块，其中，所述eUICC模块提供嵌入式集成通用电路卡(eUICC，embedded Universal Integrated Circuit Card)的功能，其中，借助所述eUICC模块所述参数数据存储在配属于所述eUICC模块的存储区中用于根据所述通信配置文件使用所述电信网络，其中，所述通信配置文件不仅与所述电信网络的网络运营商而且配属于所述电信终端设备或所述电信终端设备的使用者，其中，为了将所述参数数据传输到所述电信终端设备并且为了在所述电信终端设备的eUICC模块中激活和/或改变和/或停用所述通信配置文件执行以下步骤：‑在第一步骤中所述参数数据从所述电信网络传输到所述电信终端设备，其中，所述参数数据配属有MIME类型信息(多用途互联网邮件扩展类型信息)，‑在紧接着第一步骤的第二步骤中基于所述MIME类型信息如此激活所述电信终端设备的MIME处理器应用程序，使得借助所述参数数据通过以下方式实现在所述电信终端设备中激活和/或改变和/或停用所述通信配置文件：所述MIME处理器应用程序至少部分地或至少间接地访问了所述eUICC模块并且导致配属于所述eUICC模块的存储区的内容的改变和/或补充。

摘要： 本申请公开了发送网络性能参数、计算网络性能的方法、网络节点和系统。该方法包括：第一网络节点获得报文的段列表中的第二网络节点的段标识，第二网络节点为报文的转发路径上的第一网络节点的下一跳段节点；第一网络节点将第一网络节点的网络性能参数添加到段列表中，然后将该报文向第二网络节点发送。采用该方法，第一网络节点在利用报文中的段列表进行报文转发的过程中，使用段列表来携带网络节点的网络性能参数，不再需要额外的报文头来携带网络性能参数，减少了报文头长度，从而节省了网络资源。

摘要： 本发明提出了一种包括无线收发器和控制器的用户设备(UE)。该无线收发器执行与第一公共陆地移动网络(PLMN)的第一小区和第二PLMN的第二小区之间的无线发送和接收。响应于UE从第一PLMN的第一小区到第二PLMN的第二小区的PLMN间切换，该控制器经由该无线收发器执行与第二小区的位置更新(LU)进程，并且响应于完成PLMN间切换引起的LU进程，从协议数据单元(PDU)会话修改命令、承载修改命令或分组数据协议(PDP)上下文修改命令中获得第二PLMN的一个或更多个会话管理(SM)/演进SM(ESM)/5GSM参数，其中这些命令经由无线收发器从第二小区接收。

摘要： 本申请公开了发送网络性能参数、计算网络性能的方法、网络节点和系统。该方法包括：第一网络节点获得报文的段列表中的第二网络节点的段标识，第二网络节点为报文的转发路径上的第一网络节点的下一跳段节点；第一网络节点将第一网络节点的网络性能参数添加到段列表中，然后将该报文向第二网络节点发送。采用该方法，第一网络节点在利用报文中的段列表进行报文转发的过程中，使用段列表来携带网络节点的网络性能参数，不再需要额外的报文头来携带网络性能参数，减少了报文头长度，从而节省了网络资源。

摘要： 本申请涉及一种参数设置方法、参数指示方法、终端设备和网络设备，可以为资源设置合适的参数。该参数设置方法包括：终端设备接收参数指示，该参数指示用于将资源的参数设置为第一取值或第二取值；该终端设备根据该参数指示，将第一资源的参数设置为该第一取值或第二取值；第一资源为参数指示中的资源。

摘要： 本发明提供一种基于重参数化的预训练神经网络的无参数自动自适应方法，该方法基于重参数化方法，使滤波器在冻结的预训练的权重和完全微调的权重之间实现软平衡，并且可以等价地转换为单个权重层，而无需在推理阶段引入额外的模型参数；分析表明，该方法可以模拟神经网络层中每个滤波器以不同的学习率微调。因此，该方法实现了预训练模型的自动自适应，而无需额外的搜索成本。

摘要： 本发明提供了一种基于BP神经网络的高原增压参数与喷油参数的匹配方法，包括如下内容：S1，确定柴油机高原增压参数与喷油参数匹配的神经网络预测模型，S2，设置柴油机仿真模型的工况点，进行仿真试验，筛选得到训练样本；S3，获取若干新的输入组合，导入训练好的神经网络预测模型，预测出所有输出转矩；S4，从预测出的所有输出转矩中获取输出扭矩最大值及其对应位置，并得到输出最大扭矩时的输入组合；S5，将得到的最大扭矩及其对应的输入组合代入柴油机仿真模型进行验证。本发明所述的方法可获取高原增压参数与喷油参数的最优参数组合，且信息处理能力强、容错性、效率高和高度非线性特征，优化过程不需要了解输入与输出之间的函数关系。

摘要： 本发明涉及网络参数设定方法及设备，公开了一种网络摄像机IP Camera的网络参数设定方法及网络摄像机。本发明中，首先用户提供网络参数，然后图片获取模块对所述网络参数拍照，接着图片处理模块对写有所述网络参数的图片进行处理，最后网络连接模块用处理后的网络参数的图片上的文字进行网络连接。与现有技术相比，本发明IP Camera的网络参数设定方法各步骤中都未涉及PC，这样就可以大大扩展了IP Camera的用户群体，而且避免在使用过程中因为各种操作系统兼容问题导致的PC机侧的驱动故障，以及降低了厂家为了使用PC而不得不开发的适应各种操作系统的驱动程序的成本。

摘要： 本发明公开了一种基于参数分层的深度学习神经网络参数调优的方法。该方法包括：根据参数的语义进行分类和关联，并根据分层思想和每个参数的值域，随机生成一组初始参数；使用所述初始参数开始神经网络训练，并在训练过程中针对每个epoch，在迭代级别根据设定的提前终止条件决定生成待运行参数继续搜索或提前终止该次迭代；当满足设定的搜索结束条件时退出参数搜索，并将最小运行时间对应的可行参数作为神经网络的最优训练参数。本发明能够在保持最优训练参数性能的前提下，显著缩减搜索最优参数的时间。

摘要： 本发明公开了一种少量网络参数操控参数小样本增量学习的方法，包括以下步骤：设置小样本增量学习神经网络，所述小样本增量学习神经网络通过在卷积神经网络中增加参数编码模块获得；通过基类样本集，对小样本增量学习神经网络进行训练，获得基类识别网络；通过具有新类标签的图片样本集对基类识别网络进行训练，获得增类识别网络；将具有基类或新类标签的图片输入增类识别网络，由增类识别网络输出图片的标签，从而获得图片的信息。本发明公开的方法，显著地改进了准确率，获得了较好的预测性能。