王青山
- 作品数：57 被引量：50H指数：4
- 供职机构：合肥工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金安徽省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学理学更多>>
- 基于插值法的移动Ad Hoc网络功率路由算法被引量：3
- 2006年
- 针对网络流量的突发性和随机性,采用插值的方法对节点的寿命进行预测,提出了一种新的基于插值法的功率路由算法,既考虑到电池的剩余容量又考虑到通过该节点的目前流量大小。实验模拟显示,相比较线性模型,网络主要性能都有提高。
- 王青山张信明陈国良
- 关键词：路由流失率插值法移动ADHOC网络
- 一种手语词的识别方法
- 本发明公开了一种手语词的识别方法，其包括通过利用传感器的手环来收集受试者进行手语手势动作时产生的信号，对采集到的手语手势信号首先利用巴特沃斯滤波器去除因设备原因产生的高频噪声，在特征提取阶段，本发明使用了一种新的特征DT...
- 王青山郑志文朱钰王琦张江涛胡汇源丁景宏马晓迪王鑫炎
- 文献传递
- C编译器对函数调用的编译及应用被引量：2
- 2003年
- 介绍C编译器对函数调用的编译及由此产生的一个应用,设计格式输出函数.
- 王琦王青山
- 关键词：C语言C编译器函数调用
- 科研实验能力导向的数学实验实践与探索被引量：1
- 2018年
- 针对目前数学实验课程与学生科研问题之间存在"最后一公里"问题,本文通过在研究生数学实验课程实验环节进行科研实验教学探索和实践,将数学实验课程的实践内容直接与学生的研究课题对接起来,着力培养学生的创新意识并提高其科研实验能力.
- 王青山王琦王晓莉刘植
- 关键词：数学实验
- 基于注意力机制的手语语序转换方法
- 2023年
- 文章考虑听障人士与健全人士在语法和语言结构上的差异,设计一种基于注意力机制的手语语序转换器,实现手语语序到书面表达的转换。语序转换器在编码阶段使用双向长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)提取手语语序特征,解码阶段使用一维卷积提取编码器隐藏状态的特征,并利用注意力机制避免了长距离的依赖问题,从而得到书面表达。实验结果表明,语序转换器准确率最高为92.64%。
- 张哲岩王青山
- 关键词：特征提取
- 基于团结构亲密度的移动社交网络数据转发算法
- 2017年
- 由于移动社交网络中不存在稳定的端到端连接,因此移动社交网络中的数据转发是一个重要问题。从节点的友好性角度出发,利用节点间的友好性,构造了节点间的团结构并利用团与节点、社区之间的亲密度,提出了一种基于团结构亲密度的数据转发算法(DFAIG)。基本思想是,数据包携带节点只有在本社区AP或者相遇节点与以目的节点为中心的团结构的亲密度达到一定要求时,才转发数据包给相遇节点。仿真结果显示:与著名的Epidemic,Label和SGBR相比,提出的算法在降低网络开销上具有明显优势,且有效地提高数据包传递率。
- 夏茂晋王青山王琦曹成汪丽芳
- 关键词：数据转发拷贝数
- DTN网络中一种基于区域的缓存区管理策略被引量：2
- 2013年
- 由于DTN低节点密度和网络拓扑结构的不断变化等特性,DTN网络中一般不存在端到端的连接,因此,DTN网络中采取"储存-携带-转发"的方式传输报文。同时为了提高DTN网络中报文的递交率,一个报文在网络中通常存在多个拷贝。当网络节点的缓存有限时,缓存策略就在很大程度上影响了DTN网络路由算法效率。文章提出了一种基于区域的缓存区管理策略,其对网络区域进行划分,通过估计报文在各个区域中数目以及对节点的运动特性进行分析来决定丢弃报文的顺序。仿真实验结果显示,与其他缓存区管理策略相比,所提出的策略可以明显地提高递交率和降低网络开销。
- 柏亚平王青山孙雪莲
- 关键词：DTN网络路由
- 基于网络编码的分层媒体多播中的层速率分配优化被引量：4
- 2010年
- 该文研究了基于网络编码的分层媒体多播中的层速率优化分配问题。通过优化分配层速率,最大化所有接收节点的接收速率总和。由于该问题是一个非线性整数规划的问题,该文提出了一个时间复杂度为O(|V||T|2|E|2)的启发式的层速率分配算法MRAA。算法MRAA根据各接收节点的接收带宽将网络图按分层层数优化分解成子图,每个子图中各接收节点的最大流的最小值即是相应的层速率。模拟实验表明,算法MRAA相比已有算法对网络吞吐量提高15%-18%,对各接收节点的平均带宽利用率改善6%-10%。
- 林晓斌许胤龙詹成王青山
- 关键词：网络编码非线性整数规划
- 无人机任务卸载与充电协同优化
- 2024年
- 在野外恶劣环境应用中,可以使用具有灵活性和便捷性的无人机(UAV),通过无线数据传输辅助携带用户任务到边缘服务器。然而,UAV飞行平台难以提供长时间的任务卸载服务,大大限制了其应用前景。本文研究了在移动边缘计算环境中,如何有效整合UAV的任务卸载和充电调度。首先,构建了一个新的应用模型,该模型协同处理UAV的任务卸载调度和自身充电需求,并在UAV辅助任务卸载应用场景中加入了若干个无线充电平台。其次,考虑了用户任务的价值和UAV的充电需求,以在时延敏感和能量约束的条件下优化UAV辅助用户设备进行任务卸载的收益。最后,采用深度强化学习算法,对深度Q网络(DQN)进行调优后形成Fixed DQN算法,以有效处理模型中的大规模状态动作搜索空间问题。本文以UAV仅作为任务载体并考虑其自主充电需求为前提,通过在一个半径为3000 m、含有11个节点的区域验证Fixed DQN算法的可行性;并在不同用户节点数量、充电节点数量及服务时间条件下,通过与蚁群算法、遗传算法和DQN算法的对比实验评估其性能。实验结果表明:本文提出的Fixed DQN算法在所有测试条件下均显著优于蚁群算法、遗传算法和DQN算法,特别是在节点数量增加和服务时间延长的情景中;此外,Fixed DQN算法相对于DQN算法的性能提升突显了深度强化学习在参数调优方面的有效性。研究结果证实了Fixed DQN算法在解决UAV任务卸载和充电调度问题中的高效性和调参策略的重要性。
- 何涵刘鹏赵亮王青山
- 关键词：无人机
- 一种容迟网络中基于节点移动轨迹的路由决策方法
- 本发明公开一种容迟网络中基于节点移动轨迹的路由决策方法。首先，利用半马尔科夫模型获得节点在各社区稳态分布，提出节点移动轨迹热度概念。其次，利用半马尔科夫模型预测节点未来位置分布，提出节点之间移动轨迹相似度概念。再次，提出...
- 王青山王琦夏茂晋汪丽芳郭豪
- 文献传递
