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研究所毕业论文预答辩
[发布时间:2019-05-13  阅读次数: 868]

2019年5月11日上午8:30,分布智能与物联网研究所毕业论文预答辩如期在翡翠科教楼a1602会议室举办。

本次例会有五位同学进行预答辩,分别是王丁玎、曹瑞瑞、张蓓、吴文生、王一茗。

王丁玎同学的预答辩的内容为“无线传感器网络能量和干扰管理协议优化研究”文章首先通过聚类传感器节点和节点的工作量来确定基站的位置并以最大化驻站时间比为目标建立跨层优化问题。通过求解优化问题,获得传感器节点和能量补充设备的最佳工作策略。然后,文章在mimo网络中构建了一个基于ia-sic的干扰管理模型。分别使用ia和sic技术能显著降低用于干扰消除和接收数据的自由度消耗,从而提高网络的吞吐量。因此,本文工作对无线传感器网络的性能优化有着积极意义。

曹瑞瑞同学答辩的内容为“面向??榛膍ovc设计模式研究与.net高效开发框架研究”,文章提出了一种基于mvc设计模式优化改进的一种??榛杓颇J?-movc设计模式,此外基于该模式对控件包装技术进行了研究。以movc模式为基础搭建软件开发框架,并融入控件包装技术,型成movc模式开发框架,在提高软件开发的效率、软件的可移植性和可维护性方面有着不错的表现。

张蓓同学答辩的内容为“面向分布式数据中心的多副本数据放置问题的研究”,文章研究了在分布式数据中心下多副本数据的放置问题,以获得良好的数据访问延迟性能,并减少数据存储和同步产生的运营代价,即数据中心电费和网络通信费用。建立了数据放置模型,并提出一种基于延迟以及运营成本优化的数据放置算法。特色在于算法根据数据读写请求率将数据分为多个数据组,按用户访问数据的延迟要求将数据中心划分成多个包含?k?个数据中心的数据中心子集,并将每个数据组中的数据放置到能满足访问延迟要求、且能最小化放置代价的数据中心子集。最后,访问数据的用户被指派到合适的数据中心,以实现数据中心之间的负载平衡。另外,综合考虑用户到数据中心的延迟违反惩罚代价和数据中心之间的网络同步代价两个因素,以最大限度地降低sla违反惩罚和网络同步代价为目标,?提出了一种聚类数据放置策略。

吴文生同学答辩的内容为“基于强化学习的wsns实时数据传输调度算法研究”,文章针对网络规模有限,数据不并发的情况,构造马尔可夫过程描述,并基于q学习定义了基本学习元素,提出了一种基于q学习的wsns实时数据传输调度算法;针对网络规模庞大,数据并发的情况,制定最优动作选择策略,引入深度q学习建立q学习模型和深度学习框架实现wsns状态-动作之间的映射关系,提出了一种基于深度q学习的wsns实时数据传输调度算法。两种算法针对不同网络环境,实现了对wsns可靠性和实时性的提高,奖励函数和神经网络模型是可以进一步优化的方向。

王一茗同学答辩的内容为“工业无线传感器网络中面向实时性的数据传输方法研究”,文章面向具有周期性数据的网络提出了基于回溯法的数据流实时调度算法,求得网络最低丢包率,然后考虑算法执行效率,提出了次优的基于数据流紧急性和信道利用率的数据流调度算法。面向非周期性网络,根据数据包产生规律,提出基于数据到达率的分层调度算法,将超帧分为两段供不同层次的节点传输,考虑节点与汇聚节点的距离和时隙需求为节点制定并发传输方案。通过仿真验证了这两种算法的有效性。

预答辩过程中,与会老师就五位同学报告中的内容进行了点评和如何修改ppt的具体工作。本次例会持续3个多小时,并在大家的热烈讨论中圆满结束。





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