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搜索资源列表

  1. ORACLE9i_优化设计与系统调整

  2. 第一部分 ORACLE系统优化基本知识 23 第1章 ORACLE结构回顾 23 §1.1 Oracle数据库结构 23 §1.1.1 Oracle数据字典 23 §1.1.2 表空间与数据文件 24 §1.1.3 Oracle实例(Instance) 24 §1.2 Oracle文件 26 §1.2.1 数据文件 26 §1.2.2 控制文件 26 §1.2.3 重做日志文件 26 §1.2.4 其它支持文件 26 §1.3 数据块、区间和段 28 §1.3.1 数据块（data bloc

  3. 所属分类：Oracle

    • 发布日期：2010-01-16
    • 文件大小：451584
    • 提供者：yjhcwy

  1. 传感器网络中基于域的分布式自动成簇算法研究

  2. 在传感器网络中，分簇是其他应用的基础，本文结合传感器网络的节点特性和位置信息,提出一种基于域的分布式自动成簇算法DCAM(Distributed Clustering Auto Model)，DCAM把传感器网络按域划分来构建簇,簇之间是相互连通并且可以覆盖网络中所有的传感节点，簇头节点与簇中的网关节点就构建成网络的连通核，当传送数时，传感节点只需在连通核中寻径,因而能明显减少寻径时间复杂度并且具有更好的分布性；然后在DCAM的基础上提出了簇的自愈和更新算法，更新和自愈算法可更大程度地延长整个

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-04-14
    • 文件大小：934912
    • 提供者：srvee

  1. 复杂网络MATLAB

  2. SF，WS，随机图，度分布，簇系数，平均距离

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-03-07
    • 文件大小：10240
    • 提供者：liqi_

  1. k-means算法详解

  2. 在网上看到了很关于10大算法的一些博客讲解，大多都支离破碎讲解的部分，而且不同的博客讲解的方式很多不同，我希望能重新整理这些基础算法，尽量更全面和深入一些，分享出来，共大家参考。 k-means 【3】算法，也被称为k-平均或k-均值，是一种得到最广泛使用的聚类算法。它是一种得到最广泛使用的基于划分的聚类算法，把n个对象分为k个簇，以使簇内具有较高的相似度。相似度的计算根据一个簇中对象的平均值来进行。算法的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别，使得评价聚类性能的准则函数达到最优，从而

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-01-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：allanspark

  1. AS级Internet拓扑层次性分析与建模

  2. 基于对AS(autonomous system)级拓扑实测数据的分析，提取出拓扑层次性相关的若干重要特征；给出层 次划分的按据、优化参数以及新加入节点的连接细节和非线性择优概率；提出了一种基于核数划分的AS级互联 网层次动态演化模型(IAT-HDEM)。对模型进行了计算机建模和数值仿真评估，分析表明该模型能较好地模拟出 真实互联网AS级拓扑的宏特征、幂律特性和层次特性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-03-19
    • 文件大小：977920
    • 提供者：shxpy2016

  1. 原始黑洞团簇

  2. 原始黑洞（PBHs）是在很早的宇宙中对新物理学的完善探究。 我们在这里讨论PBH团聚成团的可能性，这些团簇可能具有几个突出的可观察特征。 在自然和混合膨胀模型中，由于封闭的畴壁出现而形成簇，随后的演化导致PBH的形成。 本文讨论的此类簇的动态演化至关重要。 这种模型继承了均匀分布的PBH的所有优点，例如可能解释超大规模黑洞的存在（早期类星体的起源），LIGO /处女座通过引力波注册的二元黑洞合并，这可以提供测试模型的方法 未来，将为宇宙的电离做出贡献。 如果PBH形成簇，它们可以缓解或完全避免对

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-01
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38534683

  1. 基于快速密度聚类的电力通信网节点重要性评估.pdf

  2. 电力通信网的节点重要性评估是电力通信研究的一个重要议题。针对目前电力通信网节点重要性评估存在 的连接权值单一以及评价指标单一等问题，利用电力通信网的带宽和距离作为权值，计算电力通信网节点的多种 评价指标：节点强度、节点紧密度以及节点的介数。基于电力通信网节点的多种评价指标，利用快速密度聚类方 法建立电力通信网的节点重要性评估模型，为电网通信的规划做支撑。通过快速密度聚类方法进行无监督的分类， 将节点分为若干个重要性等级。该方法可以有效地改善基于距离的无监督分类方法的不足。利用某省的实际电

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-13
    • 文件大小：403456
    • 提供者：weixin_38743481

  1. 阵列信号处理试题及答案_国科大.pdf

  2. 本资源是国科大阵列信号处理课程考试的一套题，附有当时考生的个人完整答案总结在误差(协方差矩阵估计精度受样本数目的限制),会影响波束形成器的性能。随着 快拍数增加,波束形成器性能逐渐趋向于 波束形戊器。数据样本中不存在期 望信号时,要保证波束输出比最优情况下损失在以内,样本快拍数大约需 要大于2M。数据样本中期望信号越大,波束形成器的性能下降约严重。 如下图所示,假设M=2 泼束形成器加权向量为 WMVDR=a924,主要考虑以 下几种情况:只有空间白噪声时,Rx=1 波束形成器蜕化为常规波東形成

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-07-08
    • 文件大小：586752
    • 提供者：cxk207017

  1. 5G无线技术架构

  2. 5G无线技术架构 引言 场景与技术需求 5G无线技术路线 5G空口技术框架 5G无线关键技术 总结 主要贡献单位AT-2◇256无线技术架构白皮书 在过去的三十年里,移动通信经历了从语音多址技术之外,大规模天线、超密集组网和全频 业务到移动宽带数据业务的飞跃式发展,不仪深谱接入都被认为是5G的关键使能技术。此外,新 刻地改变了人们的生活方式,也极大地促进了社型多载波、灵活双工、新型调制编码、终端直通 会和经济的飞速发展。移动互联网和物联网作为(D2D)、全双⊥(又称同时同频全双L)等也 未来移动

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2019-03-23
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：u012735495

  1. 一种基于分簇的3D-RSSI的定位算法

  2. 本文提出的分簇式算法更适用于大规模无线传感器网络，不仅算法的复杂度低，而且通信量小，鲁棒性较好。在三维空间中随机分布节点，仿真结果表明，本文所提出的算法能取得较好的定位效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-26
    • 文件大小：98304
    • 提供者：weixin_38738977

  1. 无线传感网络中基于覆盖度优化的自适应遗传算法

  2. 在资源受限、多跳的无线传感器网络中，节点分布或网络拓扑结构不合理，将会产生感知阴影和覆盖盲区，严重影响数据感知和网络能效。为此提出一种基于节点移动的总适应度的遗传算法，通过节点的移动对节点进行分簇和重定位，实现网络节点覆盖度的优化和高能效的节点动态部署。仿真表明，算法对节点的重定位优化了节点部署和路由配置，能量在各种不同功能性节点之间的分配更加合理，在适应度参数保持平衡的情况下，减少了网络内节点“重分簇”的次数，最大限度地提高了网络覆盖度和生存期。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：332800
    • 提供者：weixin_38630358

  1. 择优选择小世界网络同步模型的研究

  2. 构造了一种择优选择小世界网络模型，在该模型的基础上研究了复杂网络中各种因子(如特征路径长度、度分布、簇系数和介数等)对同步性能的影响。发现在特征路径长度和簇系数都相同的情况下，网络的同步能力仍然可以存在较大的差异。仿真结果表明，特征路径长度和簇系数都不能单独表征网络的同步能力，节点度分布的不均匀性本质上抑制了网络的同步能力，网络中节点的最大介数是表征网络同步能力的一种合理的物理量。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：336896
    • 提供者：weixin_38538585

  1. 基于SOM神经网络的移动客户细分研究

  2. 利用基于RFM模型的自组织特征映射神经网络（Self-Organizing Feature Map，SOM）对移动客户进行细分，可以有效地解决各类别特征不明显、特征参数相互交错、非线性分布的类型识别问题。研究过程中将客户的属性划分为近度、频度、值度三个指标，模拟专家分类的功能，根据各个客户簇的特征进一步分析客户的终身价值，量化分析客户的重要性。最后利用相关的市场营销知识对各个客户类别提出相应的营销策略方案。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：740352
    • 提供者：weixin_38746926

  1. 一种新的模糊聚类有效性指标

  2. 针对模糊C均值（FCM）算法聚类数需要预先设定的问题，提出了一种新的模糊聚类有效性指标。首先，计算簇中每个属性的方差，给方差较小的属性赋予较大的权值，给方差较大的属性赋予较小的权值，得到一种基于属性加权的FCM算法；然后，根据FCM改进算法得到的隶属度矩阵计算类内紧致性和类间分离性；最后，利用类内紧致性和类间分离性定义一个新的聚类有效性指标。实验结果表明，该指标可以找到符合数据自然分布的类的数目。基于属性加权的FCM算法可以识别不同属性的重要程度，增加聚类结果的准确率，使用FCM改进算法得到的隶

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：246784
    • 提供者：weixin_38687539

  1. 高密度无线传感器网络分簇定位算法

  2. 节点自身定位是无线传感器网络应用的支撑技术之一。提出了一种适用于大规模高密度无线传感器网络的分簇定位算法。首先定义了节点的势作为簇首选举依据,网络中节点间的距离由接收信号强度和通信半径的关系间接计算得到,各簇内的拓扑信息由簇首保存,簇首利用线性规划法实现簇内相对定位;随后从sink节点开始逐步进行簇间位置融合,最终实现全网的绝对定位。相比集中式的凸规划定位算法,所提算法计算复杂度低、通信量小、定位精度高,且不需要预先知道环境中的信号衰减因子,有一定的抗噪声干扰能力。仿真结果显示,在节点按均匀网格

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：890880
    • 提供者：weixin_38672794

  1.  基于改进的Bag of Visual Words算法的SAR图像目标分类

  2. “视觉词袋”（Bag of Visual Words，BOV）算法是一种有效的基于语义特征表达的物体识别算法。针对传统BOV模型存在的不足，综合利用SAR图像的灰度和纹理特征，提出基于感兴趣目标 （Target of Interest，TOI）的 “视觉词袋”算法。首先，对训练图像进行TOI选取，用灰度共生矩阵模型提取TOI的纹理特征，再结合灰度特征，组成多维特征向量集，以簇内相似度最高、数据分布密度最大为准则，生成“视觉词袋”。其次，对测试图像，依据已生成的“视觉词袋”，采用支持向量机（Sup

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38747087

  1. 基于社团结构的天基信息网络结构设计构想与仿真

  2. 着眼卫星业务一体化发展，基于分簇的思想和复杂网络理论与方法，提出一种基于社团结构的天基信息网络结构设计构想，并基于STK软件进行仿真，建模生成6社团237个节点的虚拟网络。针对网络中的度分布、介数、聚类系数等静态参量进行分析，揭示天基信息网络节点连接规律与网络结构特性，为天基信息网络结构设计提供新的思路和方法参考。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38606639

  1. WSN中基于改进粒子群优化算法的分簇路由协议

  2. 针对无线传感器网络分簇路由协议所筛选簇头节点的位置分布不均衡及转发节点的数据传输路径不合理会加剧节点能量消耗、缩短网络生存周期的问题，提出一种基于改进粒子群优化算法的分簇路由协议。在簇头选举过程中，通过定义节点的能量因子和位置均衡因子建立新的适应度函数，评估和选择更优的候选簇头节点；通过优化的自适应学习因子调整候选簇头节点的位置更新速度，扩大局部搜索并加快全局搜索的收敛速度。根据转发节点与基站的距离确定采用单跳还是多跳传输方式，设计一种基于最小生成树的多跳方法，为转发节点数据传输选择最优的多跳路

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：941056
    • 提供者：weixin_38704857

  1. 维度概率摘要模型及其层次聚类算法

  2. 提出一种维度概率摘要模型,将聚类产生的簇摘要信息采用各维度的概率分布来表示;定义点簇相似度、簇簇相似度等相似性度量方法;提出一种基于维度概率摘要模型的凝聚层次聚类算法.实验分析发现,所提模型和算法能够产生高质量的聚类,能够避免噪声点的影响并发现离群点,能够自动发现聚类,算法稳定可靠且对高维数据集聚类效果很好.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：289792
    • 提供者：weixin_38629206