第3章数据链路层 *3.1数据链路层的基本概念 *3.2停止等待协议 3.2.1完全理想化的数据传输 3.2.2具有最简单流量控制的数据链路层协议 3.2.3实用的停止等待协议 3.2.4循环冗余检验的原理 3.2.5停止等待协议的算法 3.2.6停止等待协议的定量分析 *3.3 连续ARQ 协议 3.3.1 连续 ARQ 协议的工作原理 3.3.2 连续 ARQ 协议的吞吐量 3.3.3 滑动窗口的概念 3.3.4 信道利用率与最佳帧长 3.4 选择重传ARQ 协议

为准确掌握超宽冷轧机不同宽度带钢的板形特征,以某2180 mm超宽冷轧机1900 mm宽度带钢实测板形数据为研究对象,借鉴‘大数据’的思想,结合数据挖掘领域中聚类分析方法,提出基于网格和密度的板形特征聚类方法,并以此方法对几种典型带钢宽度的大量板形实测数据进行分析,得到不同宽度带钢的板形特征.以分段函数对板形特征进行多项式表达,得到不同宽度带钢的板形特征参数化分析结果.提出的基于网格和密度的板形特征聚类与分析方法,能够快速准确地对大量板形实测数据进行分析,提取出长期生产过程中板形缺陷特征并得到参数化表达,从而为冷连轧机,特别是超宽带钢冷连轧机的辊形改进和控制策略优化提供数据基础

程序 一、程序包括两个方面: 1.对数据的描述,即数据结构(data structure) 2.对操作的描述(操作步骤),即算法(algorithm) 二、操作的对象是数据, 三、操作的目的是对数据进行加工处理,以获取结果 四、算法:解决”做什么”和”怎么做”的问题 五、语句(statements)只是算法的具体体现 六、沃思公式:数据结构+算法=程序

在流控传输协议(stream control transmission protocol,SCTP)中,多路径并行传输利用多家乡特性实现数据在关联的多条端到端路径中的并行传输.然而,受不同路径性能差异的影响,多路径并行传输将带来接收端的数据乱序.为了减轻数据乱序的程度并提高网络吞吐量性能,需要尽可能准确地估计每条路径的实时带宽与往返时间(round trip time,RTT).本文利用扩展矢量卡尔曼滤波对多路径并行传输中每条路径的可用带宽与往返时间进行联合预测,同时提出了一种综合考虑发送端未经接收端确认的数据的路径选择算法.仿真结果表明,通过实时准确地预测可用带宽和往返时间,路径选择算法能够减轻接收端数据乱序的程度.对于带宽敏感的多路径应用场景而言,该算法的收敛速度比Kalman-CMT算法更快,对网络吞吐量性能也有一定程度地提高;对时延和带宽都敏感的多路径应用场景来说,算法在收敛速度与吞吐量两方面优势明显

1概述 2数据文件的建立 3数据的编辑 4绘制图形 5图形的编辑和格式化 6 Tools工具栏的使用 7数据分析—曲线拟合 8 Origin图形文件的输出

第一章概述 一、研究对象:信息的表示方法、数据的组织方法、操作算法设计 二、意义地位:数据结构+算法=程序程序设计的基础系统软件的核心 三、发展过程:数值计算非数值计算建立数学模型客体及其关系的表示设计数值计算方法数据的组织操作算法的设计 四、非数值计算应用的发展,促进了数据结构的研究和发展以及其体系的完善

针对间断连接无线网络中节点能量有限、节点间相遇持续时间较短和网络资源无法得到充分利用的问题,提出一种带有自适应异步唤醒的数据转发策略,综合考虑节点能耗和休眠机制,并结合灰色模型预测节点间相遇持续时间,优化节点探测阶段和数据转发阶段的能耗,进而实现高效数据转发的目的.结果表明:所提出的数据转发策略能够有效利用节点剩余能量和通信机会.与现有的转发策略相比,该策略能够在低能耗下有效改善网络的探测成功率和通信时延

02-01-05一级考试选择题(L) 1、大规模和超大规模集成电路芯片组成的微型计算机属于现代计算机阶段的() A)第二代B)第三代C)第四代D)第五代 2、平时所谓的“存盘”是指将信息按文件保存在() A)内存B)运算器C)控制器D)外存 3、有关数据总线的说法,正确的是() A)数据总线只能由CPU传送信息 B)数据总线为32位表示CPU的字长是32位 C)数据总线的位数与内存容量有关 D)数据总线传送的是控制信息

CABOSFV_C是一种针对分类属性高维数据的高效聚类算法,该算法采用集合稀疏差异度进行距离计算,并采用稀疏特征向量实现数据压缩.该算法的聚类效果受集合稀疏差异度上限参数的影响,而该参数的选取没有明确的指导.针对该问题提出基于集合稀疏差异度的启发式分类属性数据层次聚类算法(heuristic hierarchical clustering algorithm of categorical data based on sparse feature dissimilarity,HABOS),该方法从聚结型层次聚类思想的角度出发,在聚类数上限参数的约束下,应用新的内部聚类有效性评价指标(clustering validation index based on sparse feature dissimilarity,CVISFD)进行启发式度量,从而实现对聚类层次的自动选取.UCI基准数据集的实验结果表明,HABOS有效地提高了聚类准确性和稳定性

工业监控系统所采集到的多元时间序列在利用数据挖掘技术获取内部存在的未知模式的过程中，经常会出现原始数据庞杂、分段结果重复、交集过多和界限不清晰等问题，导致含有突变变量或数据间相关性差的数据集进行模式挖掘结果不理想.针对上述问题，本文提出了一种新的多元时序模糊聚类分段挖掘算法.实验结果表明，该算法克服了Gath-Geva算法聚类精度易受初始值影响的不足，能够较好地反映出原始数据中潜在的过程变化，从而有效地处理时间序列的分段问题并得到理想的挖掘结果