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搜索资源 - decentralized algorithm
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Matlab code for a decentralized Kalman filter as presented by: B.S. Rao, H.F. Durrant-Whyte,” Fully decentralised algorithm for multisensor Kalman filtering”
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查询扩展是解决信息获取领域中用词歧义性问题的关键技术,并被广泛应用于搜索引擎中,获得了巨
大的成功.然而,由于P2P(peer-to-peer)系统是一个分散的、动态的系统,在P2P 环境下进行有效的查询扩展具有
一定的挑战性.首先,利用查询与文档的关联关系构建了LEM(local expansion method)查询扩展方法 然后,基于
查询与文档用词的直接关联,提出了HEM(history_based expansion method)查询扩展方法.在此基础上,提出了一
种
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针对目前分布式协同设计软件的特点，本文提出了一种基于jxta协同设计p2p模型"介绍了该模型的总体结构和节点结构、组通信的算法和相应的通信协议的设计、户和系统的双向认证机制"该系统具有高效、分散、安全和健壮等特点"最后以协同绘图作为实例验证了系统的正确性和实用性。-Distributed Collaborative Design view of the current features of the software, this paper, a p2p-based collaborative
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介绍关于认知无线电机会频谱接入中，基于POMDP的实现认知用户吞吐量最大的一种算法，主要是在自组网环境中。-Introduction of cognitive radio spectrum access opportunities, the POMDP-based implementation of a cognitive user maximum throughput algorithm, mainly in the ad hoc network environment.
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In order to minimize power losses caused by high current and improve the voltage profile in the network distribution, the introduction of dispersed generations also called productions decentralized in distribution network (DG) plays an important role
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该CBBA(Consensus-Based Bundle Algorithm)算法可以解决带有任务属性、任务价值、任务时间窗等多种约束下的任务分配问题，结果以图形化展示，便于理解。-CBBA is a decentralized market-based protocol that provides provably good approximate solutions for multi-agent multi-task allocation problems over networks of
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仅供学习使用,一种改进的蓝牙分散网构成算法,针对蓝牙分散网 构成 算法 组网 节点 数 受限、拓扑可扩展性差等问 题 , 建立分散 网拓扑模型 , 分析BTCP算法的组网机制 , 提出了一种改进的蓝牙分散网的分布式拓扑构 成算法 . -A kind of improved Bluetooth scatternet formation algorithm for Bluetooth scatternet formation, limitation of network topology, algo
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抖动算法分为随机抖动算法和有序抖动算法。随机抖动算法随机产生一组模板方阵数列，随机数的产生期间在图像的最小灰度和最大灰度之间。有序抖动算法是人为地设置一些模板值进行匹配操作，主要有分散性抖动算法(Disperse Dither)和聚集型离散算法(cluster Dith神两种。分散型以Bayer有序抖动算法为代表。后来Ulichenay在以上两种算法的基础上，提出了局部聚集整体分散的抖动算法。(Dithering algorithm is divided into random ditherin
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提出了一种分散、递阶蚁群算法, 它将多个分散的蚁群并行求解各自对应的子问题, 形成一个执行层, 而递阶协调层利用执行层反馈的信息协调执行层的优化过程,从而得到递阶求解问题的整体最优解. 该算法已应用于相变热图序列图像模糊相变线的提取问题,即运用区域划分方法先将序列图像的分割转化为关联型多子图搜索问题,再利用分散 、递阶蚁群算法进行求解 ,结果表明该算法能很好地利用相变线的运动信息成功地解决热相变序列图像分割问题. 与蚁群算法独立搜索比较 ,分散 、递阶蚁群算法能更有效地实现多子图之间的关联.(A
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