唐东明
- 作品数：35 被引量：142H指数：5
- 供职机构：西南科技大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金国防基础科研计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学经济管理更多>>
- 网络编码关键问题研究
- 网络编码理论是网络通信领域上具有革命性意义的突破，打破了人们对信息传输和信息处理的传统认知，对通信系统产生了深远的影响。网络编码扩展了传统的存储转发的路由模式，网络节点允许对接收到的信息进行编码和解码操作。网络编码已经在...
- 唐东明
- 关键词：网络编码网络通信网络安全遗传算法拓扑结构
- 多重序列比对研究进展
- 2010年
- 多重序列比对是生物信息学的基本理论与方法之一,在结构建模、功能位点预测、进化树分析等方面起着非常关键的作用。本文综述近年来的一些比对方法上的改进,如使用快速的方法计算序列的相似度,运用迭代优化策略和序列一致性信息等,重点阐述综合序列的结构信息和同源序列进行比对的方法。
- 杨凡唐东明白勇赵明渊朱清新
- 关键词：迭代优化同源序列结构信息
- CeBr_(3)探测器原位测量海洋γ放射性核素模拟研究
- 2023年
- 针对海洋环境本底复杂、人工γ放射性核素含量低导致目标核素测量精度低的问题,提出将CeBr_(3)闪烁体探测器应用于海洋γ放射性核素原位测量的方案。通过MC模拟,计算分析了CeBr_(3)探测器对海洋环境中常见人工γ放射性核素的探测效率、有效探测距离、在海水中的本底能谱(包括探测器自身放射性)、最小可探测活度浓度(MDAC)等,并与传统NaI(Tl)、LaBr_(3)(Ce)探测器的性能进行了对比分析。研究结果表明,所提出的海洋原位γ放射性测量方案能够弥补传统低分辨率NaI(Tl)探测器与复杂本底LaBr_(3)(Ce)探测器在海洋环境下对γ射线测量的不足,对提升海洋原位γ探测器在海洋放射性污染监测的智能预警能力以及对海洋环境资源的保护能力等方面具有重要意义。
- 袁斌唐东明张江梅席发元席发元张草林
- 关键词：Γ射线
- 基于仿射传播聚类的大规模选址布局问题求解被引量：6
- 2010年
- 选址布局问题是一个广泛研究的运筹学问题。通过将选址布局问题看做聚类问题,结合仿射传播聚类算法并且将候选地址的信息映射为特征向量,提出了两种求解选址布局问题的方法:基于块划分的选址布局方法和基于道路网络的选址布局方法。使用模拟数据集和真实数据集来评估两种方法,实验结果表明两种方法都能够求解设施资源受限和不受限情况下的选址布局问题,而且可以很好地解决大规模的选址布局问题。
- 唐东明朱清新杨凡白勇
- 关键词：仿射传播聚类道路网络运筹学
- 用于网络编码优化的改进量子进化算法
- 2015年
- 网络编码允许网络中间节点对输入数据进行处理而非简单转发,提高了网络的吞吐量和鲁棒性,已经被证明能够达到网络最大流最小割限制。但网络节点的编码操作引发了额外的计算及资源开销。为此,该文提出了一种针对网络编码优化的改进量子进化算法IQEA-NC,以满足达到理论多播速率的情况下最小化网络的编码开销目的。IQEA-NC对传统量子进化算法进行了有效的改进,降低了算法搜索空间,增强了全局搜索能力,同时避免了陷入局部最优。仿真对比实验表明,同已有的量子进化算法及其他进化算法相比,该方法提高了优化性能,在准确性和收敛速度上都具有较大的优势。
- 唐东明卢显良
- 关键词：多播网络编码量子进化算法
- 聚类分析及其应用研究
- 模式识别,也被称为分类或者是统计分类,模式识别学科的研究目的就是为了构建能够自动判别输入数据类别信息的分类系统。聚类分析是一种无监督的模式识别方法,是模式识别研究中的一个重要领域。无监督的聚类分析算法能够探索输入数据的内...
- 唐东明
- 关键词：模式识别聚类蛋白质序列
- 文献传递
- 基于多线程技术的异步串行通信应用
- 2006年
- 描述了C++ Builder所提供的TThread线程对象类,利用该类完成了基于多线程方式的异步串行通信的实现,并给出了一个利用串行口进行高速数据采集的应用系统实例。
- 唐东明肖宇峰黄玉清
- 关键词：C++BUILDER多线程串行通信
- 基于时空特征自适应融合网络的流量分类方法
- 2024年
- 针对当前网络流量瞬时涌现导致网络安全事故骤增、网络管理负担加重等问题,基于深度学习技术提出了ResNet和一维VisionTransformer并行的网络结构对网络流量进行识别并分类。其中ResNet可以提取到流量数据在空间上深层次的特征,能够保证流量识别的准确率;一维VisionTransformer可以提取到更具代表性的时序特征。利用注意力机制将两种特征进行自适应融合得到更全面的特征表示,以提高网络识别流量的能力。在ISCX VPNnonVPN数据集上进行实验表明:所提方法在流量的应用程序分类实验中的准确率达到了99.5%,相较于单独的ResNet和一维VisionTransformer以及经典的一维CNN和CNN+长短时记忆网络分别提高了0.9%、3.6%、6.6%和3.3%。在USTC-TFC2016数据集上,所提方法在能够轻松识别流量是否为恶意流量的基础上,实现了对13种应用程序的分类,且平均分类准确率达到了98.92%,证明了其具有识别恶意流量并完成细粒度分类任务的能力。
- 杨宇唐东明李驹光肖宇峰
- 基于改进人工蜂鸟算法的MEC任务卸载策略
- 2024年
- 面对信息化网络环境中大量时延敏感型和计算密集型任务的计算需求,移动边缘计算(MEC)及其计算卸载技术提供了一种行之有效的解决方案。针对资源受限移动边缘系统的任务卸载策略,设计一种成本最优化算法。首先,结合系统的基本数据构建多用户多服务器网络场景,并根据时延、能耗等待优化指标建立一种包含惩罚项的最小化成本优化模型;然后,提出一种改进人工蜂鸟算法(IAHA),通过对原算法的寻优方式与算法结构进行适应性地调整和优化,并引入一种紧急避险策略,实现系统模型与算法映射的高度契合以及对模型问题快速精确求解,进而得到系统的最优卸载策略;最后,应用策略进行部署以降低系统的成本支出和提升用户的服务体验。仿真实验结果表明,所提改进算法能够有效降低系统成本,并且在针对高维复杂模型求解时具有更突出的收敛性能和寻优精度,在特定实验条件下,所提改进算法相较于部分经典的元启发式算法和典型的新型群智能算法,系统成本减少20.79%~65.39%,所提任务卸载算法相对于本地计算策略的平均系统成本能够降低66.98%。
- 杨建军唐东明李驹光肖宇峰
- “单片机原理及应用”课程教学的改革与实践被引量：7
- 2008年
- 在分析了“单片机原理及应用”的教学现状的基础上，结合培养创新能力和应用能力并重的复合型本科人才的目标，从课程教学的内容、形式和实践三个方面探讨了单片机教学改革与实践的一些思路。
- 唐东明黄玉清聂诗良
- 关键词：单片机课程教学
