【摘 要】
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网络流量数据具有突发性、非线性和时变性等等特点,造成在一些复杂网络流量在时域内存在流量特征分形弱化的趋势,可预测特征出现了差异淡化的特征,使得传统的网络调度方法出现局部最优等缺点,从而导致调度精度低和难问题。为优化调度性能,在充分研究传统方法的基础上,引入了流量倾斜度的概念,利用流量数据中的流量特征进行一种属性倾斜程度的判断,将信道中的流量特征进行一种相似度计算,计算流量异常总的出现次数时,对异常
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网络流量数据具有突发性、非线性和时变性等等特点,造成在一些复杂网络流量在时域内存在流量特征分形弱化的趋势,可预测特征出现了差异淡化的特征,使得传统的网络调度方法出现局部最优等缺点,从而导致调度精度低和难问题。为优化调度性能,在充分研究传统方法的基础上,引入了流量倾斜度的概念,利用流量数据中的流量特征进行一种属性倾斜程度的判断,将信道中的流量特征进行一种相似度计算,计算流量异常总的出现次数时,对异常流量的子概念进行累加。在调度的过程中,充分考虑流量区域之间的倾斜性,减少不必要的繁琐调度程序。最后在Ma
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研究提高图像清晰度问题,由于一些拍照设备由于抖动造成图像不清,或者图像噪声的干扰造成图像不清晰等问题。针对传统的图像增强算法容易导致分块效应等问题,为了提高图像增强后的图像质量,提出了一种多尺度离散余弦变换和均值聚类相结合的改进的图像增强算法。首先将图像中的基本小块合并为较大的矩阵,从而获得更大范围的图像增强系数,避免了图像小块之间的不相关性。然后根据不同波段的不同特性,使用自适应的增强系数,使得
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