陶凱，楊春蘭，史海濱，范立耘

(1.哈爾濱工程大學(xué) 信息與通信工程學(xué)院，黑龍江哈爾濱150001;2.武漢艦船通信研究所，湖北武漢430200;3.石家莊鐵道大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院，河北石家莊050043)

現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)正在向海、陸、空、天一體化方向發(fā)展［1］，綜合利用各種通信方式構(gòu)建多層次、立體化的通信系統(tǒng)，將戰(zhàn)場(chǎng)上各類傳感器系統(tǒng)、武器平臺(tái)系統(tǒng)及指揮控制系統(tǒng)有效地聯(lián)系在一起。寬帶數(shù)據(jù)鏈作為現(xiàn)代戰(zhàn)場(chǎng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其前方偵查平臺(tái)探測(cè)到信息后傳到后方指揮中心，指揮中心根據(jù)探測(cè)信息計(jì)算打擊策略，并發(fā)送到前方作戰(zhàn)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)高速傳輸和共享，提高了指揮控制及協(xié)同作戰(zhàn)能力，更好地發(fā)揮了體系的作戰(zhàn)效能。由于戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境惡劣，一方面作戰(zhàn)單元的戰(zhàn)損、機(jī)動(dòng)等因素導(dǎo)致數(shù)據(jù)鏈拓?fù)渥兓l繁。另一方面數(shù)據(jù)鏈存在大量指控、情報(bào)、態(tài)勢(shì)等各種數(shù)據(jù)，而構(gòu)建虛擬骨干網(wǎng)可有效簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)鏈路由，并且虛擬骨干網(wǎng)規(guī)模越小越有助于提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率［2-3］，降低網(wǎng)絡(luò)協(xié)議設(shè)計(jì)難度，因此采用分布式算法為數(shù)據(jù)鏈構(gòu)建虛擬骨干網(wǎng)具有顯著的軍事意義，但目前這類針對(duì)高動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建算法相關(guān)文獻(xiàn)較少見(jiàn)到。

企業(yè)預(yù)算管理的核心意義是預(yù)測(cè)未來(lái)市場(chǎng)發(fā)展的方向和市場(chǎng)需求，并在對(duì)與企業(yè)相關(guān)的各種因素進(jìn)行計(jì)算和分析的基礎(chǔ)上，預(yù)測(cè)未來(lái)企業(yè)的生產(chǎn)、資本流動(dòng)和運(yùn)營(yíng)。我國(guó)企業(yè)的預(yù)算管理基本上處于嚴(yán)重缺乏遠(yuǎn)見(jiàn)的階段，其重點(diǎn)是與經(jīng)濟(jì)有關(guān)的各種實(shí)際因素，對(duì)市場(chǎng)性質(zhì)的變化和發(fā)展方向沒(méi)有充分認(rèn)識(shí)。因此，很難實(shí)現(xiàn)企業(yè)的發(fā)展目標(biāo)。

構(gòu)建虛擬骨干網(wǎng)等價(jià)于圖論中的求解連通支配集(connected dominating sets，CDS)問(wèn)題［4］。但求解最小連通支配集(minimum connected dominating set，MCDS)在圖論里已經(jīng)被證明為NP難題，因而實(shí)際應(yīng)用中多采用近似算法求解MCDS。目前近似求解MCDS的算法主要有集中式和分布式2類［4］。集中式算法中每個(gè)節(jié)點(diǎn)必須獲取全網(wǎng)的拓?fù)湫畔?，通信開(kāi)銷過(guò)大、可擴(kuò)展性差;而分布式算法中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)只需獲取網(wǎng)絡(luò)的局部拓?fù)湫畔?，通信開(kāi)銷小、可擴(kuò)展性好，可見(jiàn)分布式算法更適合于數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)的虛擬骨干網(wǎng)構(gòu)建。經(jīng)典的分布式算法有 Wu［5-9］、Wan［10］等，但這些算法的消息開(kāi)銷在高動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下還是顯得過(guò)大。本文提出了一種分布式虛擬骨干網(wǎng)構(gòu)建算法——DCDS算法。該算法中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)只需獲取其兩跳范圍內(nèi)的鄰居節(jié)點(diǎn)信息，無(wú)需獲知全網(wǎng)拓?fù)湫畔ⅰ?/p>

1 DCDS算法

1.1 數(shù)學(xué)模型

假設(shè)所有節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布在一個(gè)二維平面內(nèi)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)配有全向天線且所有節(jié)點(diǎn)的最大通信距離相同。假設(shè)節(jié)點(diǎn)最大通信距離為1，不考慮遠(yuǎn)近效應(yīng)等的影響，寬帶高速數(shù)據(jù)鏈的拓?fù)淇山閱挝粓A圖(unit-disk graph，UDG)。模型描述如下:

給定任意2個(gè)節(jié)點(diǎn)u、v。假設(shè)此節(jié)點(diǎn)對(duì)之間的距離為r，節(jié)點(diǎn)最大通信距離為1。r＞1時(shí)，由于發(fā)射功率的限制，節(jié)點(diǎn)收不到彼此的信息，故UDG模型中兩者不存在連接關(guān)系。反之，兩者之間存在連接關(guān)系。如圖1所示，黑色圓點(diǎn)代表寬帶數(shù)據(jù)鏈的通信節(jié)點(diǎn)，虛線圓代表通信節(jié)點(diǎn)的覆蓋(通信)范圍，實(shí)線代表節(jié)點(diǎn)間的連接關(guān)系，所有的節(jié)點(diǎn)和邊組成數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹?/p>

圖1 用單位圓圖建模戰(zhàn)場(chǎng)寬帶數(shù)據(jù)鏈的拓?fù)銯ig.1 Build the topology of battlefield wideband data link by unit-disk graph

1.2 算法描述

假設(shè)寬帶數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)數(shù)目為n，最大節(jié)點(diǎn)度為△。

DCDS算法為每個(gè)節(jié)點(diǎn)分配唯一的標(biāo)識(shí)符(ID)，對(duì)于圖中的任意一個(gè)節(jié)點(diǎn)u定義其權(quán)值為W(u)=(d(u)，ID(u))。其中d(u)為節(jié)點(diǎn)u的節(jié)點(diǎn)度，ID(u)為節(jié)點(diǎn)u的節(jié)點(diǎn)編號(hào)。若W(m)＞W(wǎng)(n)，則節(jié)點(diǎn)m和n必滿足:d(m)＞d(n);或d(m)=d(n)，且ID(m)＞ID(n)。此外，算法為每個(gè)節(jié)點(diǎn)設(shè)置一個(gè)變量L，所有節(jié)點(diǎn)的L初值均為0。對(duì)于節(jié)點(diǎn)u，L值為1表示該節(jié)點(diǎn)存在葉鄰居節(jié)點(diǎn)(節(jié)點(diǎn)度為1的節(jié)點(diǎn))，L值為0則表示該節(jié)點(diǎn)不存在葉鄰居節(jié)點(diǎn)。

之后幾天，佩恩海灣的居民都可以看到孤獨(dú)的虎鯨媽媽，時(shí)而浮出水面低鳴，時(shí)而潛入水中。一個(gè)星期后，當(dāng)?shù)赜浾咴诤掣浇l(fā)現(xiàn)了虎鯨媽媽的尸體。很快報(bào)道出來(lái)了，“一個(gè)絕望的媽媽，一個(gè)孤獨(dú)的媽媽，在它的孩子被捕捉后的七天終于去世了……”

納稅人發(fā)生的醫(yī)藥費(fèi)用支出可以選擇由本人或者其配偶一方扣除；未成年子女發(fā)生的醫(yī)藥費(fèi)用支出，可以選擇由父母一方扣除。

在構(gòu)建虛擬骨干網(wǎng)之前，每個(gè)節(jié)點(diǎn)需掌握自己周圍的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔?，即獲悉哪些節(jié)點(diǎn)為自己的鄰居節(jié)點(diǎn)。節(jié)點(diǎn)拓?fù)鋵W(xué)習(xí)過(guò)程如下:廣播Hello消息，消息中附帶其ID，通過(guò)接收到的Hello消息可以構(gòu)造出鄰居節(jié)點(diǎn)表，而后將鄰居節(jié)點(diǎn)表信息附入Hello消息中再次廣播，通過(guò)多次接收鄰居節(jié)點(diǎn)發(fā)送的Hello消息，可以計(jì)算出鄰居節(jié)點(diǎn)的度、權(quán)值以及鄰居節(jié)點(diǎn)表等信息。

1.2.2 構(gòu)建極大獨(dú)立集

DCDS算法為每個(gè)節(jié)點(diǎn)設(shè)置一個(gè)變量S，S初值均為0。S值為1表示該節(jié)點(diǎn)為被支配節(jié)點(diǎn)，S值為2表示該節(jié)點(diǎn)為支配節(jié)點(diǎn)。當(dāng)所有節(jié)點(diǎn)的S值變?yōu)?或2時(shí)，MIS構(gòu)建完畢。所有S值為2的節(jié)點(diǎn)構(gòu)成了一個(gè)MIS。

1.2.3 構(gòu)建連通支配集

圖2為MIS的構(gòu)建流程圖。

廣州地鐵于2015年前后提出了“系統(tǒng)修”維修集約范式表述。與“全效修”維修集約范式相似，該范式力圖立足 “均衡修”維修集約范式,但有所更新及突破。

圖2 MIS構(gòu)建流程圖Fig.2 Flow chart of constructing MIS

從流程圖可以看出，算法在確定節(jié)點(diǎn)角色之前，首先對(duì)葉節(jié)點(diǎn)進(jìn)行預(yù)處理，確保葉節(jié)點(diǎn)不會(huì)成為支配節(jié)點(diǎn)。這一點(diǎn)能保證算法得到的連通支配集有較少的冗余節(jié)點(diǎn)。此外，若某個(gè)節(jié)點(diǎn)被確定為支配節(jié)點(diǎn)(S值為2)，則立刻發(fā)送一個(gè)支配消息通知其鄰居節(jié)點(diǎn)，其鄰居節(jié)點(diǎn)收到支配消息，則將自己設(shè)定為被支配節(jié)點(diǎn)。

最終，所有S值為2的節(jié)點(diǎn)構(gòu)成該網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)MIS。

若第1次收到INVITE消息時(shí)，令Z=1，同時(shí)產(chǎn)生一個(gè)JOIN消息，JOIN消息的傳播路徑與接收到的INVITE消息的傳播路徑正好相反。

證明 假設(shè)所有S值為2的節(jié)點(diǎn)構(gòu)成集合Ⅰ，并假定集合Ⅰ中存在互為鄰居的節(jié)點(diǎn)，如節(jié)點(diǎn)u、v互為鄰居。由MIS構(gòu)建流程易知，若某個(gè)節(jié)點(diǎn)確定自己的S值為2，會(huì)立刻廣播一個(gè)支配消息，命令其鄰居節(jié)點(diǎn)將S的值設(shè)定為1。故Ⅰ中不可能存在互為鄰居的節(jié)點(diǎn)，即Ⅰ為獨(dú)立集。此外，對(duì)于每個(gè)S值為2的節(jié)點(diǎn)，其鄰居節(jié)點(diǎn)的S值均為1。因此，Ⅰ之外的任意節(jié)點(diǎn)至少有一個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)屬于Ⅰ，故Ⅰ為極大獨(dú)立集。

圖論中有這樣一個(gè)定理:一個(gè)圖的任意一個(gè)極大獨(dú)立集都是它的極小支配集［10］。因此DCDS算法得到的MIS同時(shí)也是一個(gè)MDS，為此，可通過(guò)一定的手段將MDS連通，從而得到一個(gè)CDS。

1.2.1 鄰節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)

假設(shè)節(jié)點(diǎn)u的鄰居節(jié)點(diǎn)構(gòu)成集合N(u)，N(u)中L值為1的節(jié)點(diǎn)構(gòu)成集合N'(u)，N(u)中所有S=0的節(jié)點(diǎn)構(gòu)成集合NS。

MDS構(gòu)建完畢之后，將其連通即可得到CDS。MDS的連通是通過(guò)INVITE消息和JOIN消息的收發(fā)實(shí)現(xiàn)的。算法運(yùn)行之前，首先為每個(gè)節(jié)點(diǎn)設(shè)置一個(gè)變量Z，Z的初值設(shè)為零。Z=1表示該節(jié)點(diǎn)已成為CDS節(jié)點(diǎn)。

每個(gè)支配節(jié)點(diǎn)發(fā)送一個(gè)INVITE消息，該消息攜帶該節(jié)點(diǎn)的ID和一個(gè)計(jì)數(shù)器timer(初值為3)。只要INVITE消息被發(fā)送或轉(zhuǎn)發(fā)一次，timer值減1，直至timer=0，則該INVITE消息失效。

由圖6可以看出，與A方向比較，C方向的效應(yīng)面曲線較陡，C等高線的密度顯著高于沿A方向移動(dòng)的密度，說(shuō)明液料比(C)對(duì)GASP提取率的影響顯著高于提取溫度(A)；等高線呈橢圓形，表明液料比(C)與提取溫度(A)的交互作用顯著。

1)被支配節(jié)點(diǎn)收到INVITE消息后做以下處理:

從田埂交叉點(diǎn)檢測(cè)的精度分析可見(jiàn)，對(duì)于地表上無(wú)明顯投影差的特征地物使用GoodyGIS衛(wèi)星影像進(jìn)行矢量化測(cè)圖能夠滿足公路1∶2 000地形圖測(cè)量精度要求。

將自己的ID添加到該INVITE消息中并轉(zhuǎn)發(fā)該消息。若同時(shí)收到多個(gè)支配節(jié)點(diǎn)發(fā)送的REQUEST消息，則只轉(zhuǎn)發(fā)權(quán)值最大支配節(jié)點(diǎn)的INVITE消息。

2)支配節(jié)點(diǎn)收到INVITE消息后做以下處理:

定理1 所有S值為2的節(jié)點(diǎn)構(gòu)成了網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞囊粋€(gè)MIS。

所有收到JOIN消息的節(jié)點(diǎn)將Z值設(shè)定為1。

上述過(guò)程完成之后，所有Z值等于1的節(jié)點(diǎn)即構(gòu)成了CDS。假設(shè)某寬帶數(shù)據(jù)鏈中共有20個(gè)作戰(zhàn)單元，作戰(zhàn)單元隨機(jī)分布在一個(gè)400 km×400 km的二維平面內(nèi)，作戰(zhàn)單元的最大通信距離為120 km。圖3、圖4給出了DCDS算法構(gòu)建CDS的結(jié)果。圖3中黑色節(jié)點(diǎn)構(gòu)成了該寬帶數(shù)據(jù)鏈的一個(gè)MDS。圖4中節(jié)點(diǎn) 4、9、10、12、16、17、18、19 構(gòu)成了該寬帶數(shù)據(jù)鏈的一個(gè)CDS。

探究式教學(xué)是指“學(xué)生在學(xué)習(xí)概念和原理時(shí)，教師只是給他們一些事例和問(wèn)題，讓學(xué)生自己通過(guò)閱讀、觀察、實(shí)驗(yàn)、思考、討論、聽(tīng)講等途徑去主動(dòng)探究，自行發(fā)現(xiàn)并掌握相應(yīng)的原理和結(jié)論的一種方法.”對(duì)于高中物理這樣的理科教學(xué)，采用探究式教學(xué)引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行主動(dòng)的知識(shí)探究，感受物理知識(shí)的探究過(guò)程，體驗(yàn)物理知識(shí)的生成，更有利于學(xué)生發(fā)現(xiàn)物理知識(shí)背后的規(guī)律，提高學(xué)生的自主學(xué)習(xí)效率，促進(jìn)學(xué)生的全面發(fā)展.

圖3 網(wǎng)絡(luò)MDS示意圖Fig.3 MIS of network

圖4 網(wǎng)絡(luò)CDS示意圖Fig.4 CDS of network

2 算法復(fù)雜度分析

DCDS算法構(gòu)建CDS分為3個(gè)步驟。1)鄰居節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)通過(guò)收發(fā)Hello消息，獲取兩跳范圍內(nèi)的鄰居節(jié)點(diǎn)信息;2)構(gòu)建極大獨(dú)立集，采用分布式思想構(gòu)建一個(gè)MIS;3)構(gòu)建連通支配集。

鄰居節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)階段，為獲取兩跳內(nèi)的鄰居節(jié)點(diǎn)信息，每個(gè)節(jié)點(diǎn)需要發(fā)送2次消息，因此該階段網(wǎng)絡(luò)共需要發(fā)送2n次消息;極大獨(dú)立集構(gòu)建階段，為獲取鄰居節(jié)點(diǎn)的L值和S值每個(gè)節(jié)點(diǎn)需要分別發(fā)送一次消息。MIS確定之后，每個(gè)支配節(jié)點(diǎn)需要發(fā)送一個(gè)支配消息，假設(shè)支配節(jié)點(diǎn)數(shù)為N。因而此階段網(wǎng)絡(luò)共需要發(fā)送2n+N次消息;最后，為連通MIS，每個(gè)支配節(jié)點(diǎn)需要發(fā)送一條INVITE消息。此外，當(dāng)支配節(jié)點(diǎn)第1次收到其他支配節(jié)點(diǎn)的INVITE消息時(shí)需要發(fā)送一條JOIN消息，而中間節(jié)點(diǎn)需要轉(zhuǎn)發(fā)這兩種消息，故此階段所有節(jié)點(diǎn)共需要發(fā)送4N次消息。整個(gè)算法執(zhí)行過(guò)程中網(wǎng)絡(luò)共需發(fā)送4n+5N次消息，因此算法的消息復(fù)雜度為O(n)。

每個(gè)節(jié)點(diǎn)與其鄰居節(jié)點(diǎn)比較L值、S值各自最多需要比較n次，因此節(jié)點(diǎn)最終確定自己狀態(tài)所需的計(jì)算次數(shù)不會(huì)超過(guò)2n次。由于算法是并行處理的，各節(jié)點(diǎn)可同時(shí)計(jì)算自己的狀態(tài)，因此算法的最壞時(shí)間復(fù)雜度為O(n)。

在引出下面的引理之前，先假設(shè)OPT為單位圓圖的任意一個(gè)極小連通支配集，opt為OPT所含節(jié)點(diǎn)的數(shù)目。

公立崇華新生華立學(xué)校位于清邁，是泰國(guó)北部地區(qū)最有名的華文學(xué)校之一，也是泰北地區(qū)目前僅有的兩個(gè)漢語(yǔ)水平考試（HSK）考點(diǎn)之一，是清邁及泰北中文教育的一面旗幟。筆者通過(guò)調(diào)查該校高中學(xué)生漢語(yǔ)學(xué)習(xí)的態(tài)度，分析存在的問(wèn)題，希望能夠?yàn)樘﹪?guó)公立高中漢語(yǔ)課程教學(xué)的發(fā)展提供建設(shè)性的意見(jiàn)。

引理1 單位圓圖的任意一個(gè)獨(dú)立集最多含有4opt+1 個(gè)節(jié)點(diǎn)［10］。

根據(jù)定理1，S=2的節(jié)點(diǎn)為獨(dú)立節(jié)點(diǎn)。若OPT中的某個(gè)節(jié)點(diǎn)與k個(gè)獨(dú)立節(jié)點(diǎn)相鄰，由文獻(xiàn)［9］可知k≤5，且CDS中最多含有k+4(opt-1)個(gè)獨(dú)立節(jié)點(diǎn)，根據(jù)MIS的連通規(guī)則，CDS中被選擇用來(lái)連通MDS的節(jié)點(diǎn)數(shù)目不會(huì)多于S=2的節(jié)點(diǎn)數(shù)目，所以CDS中至多含有2(k+4(opt-1))個(gè)節(jié)點(diǎn)，即該算法生成的 CDS的節(jié)點(diǎn)數(shù)目上限為8opt-2。因此，DCDS算法的近似因子為8。

結(jié)論 DCDS算法的消息復(fù)雜度為O(n)，最壞時(shí)間復(fù)雜度為O(n)，近似因子為8。

緊缺崗位在六大產(chǎn)業(yè)中的分布情況上，大數(shù)據(jù)的緊缺崗位占比最大，比例為31%;其次為智能制造、文化科技融合、大健康和創(chuàng)新服務(wù)產(chǎn)業(yè)，占比在14%-16%之間；生態(tài)產(chǎn)業(yè)占比最低，為8%。

表1給出了DCDS算法與另外2種算法的性能對(duì)比結(jié)果。

表1 3種算法性能比較Table 1 Performance comparison of three algorithms

可以看到，DCDS算法在消息復(fù)雜度方面明顯優(yōu)于其他2種算法，時(shí)間復(fù)雜度與Wan算法處于同一數(shù)量級(jí)。而消息復(fù)雜度反映了構(gòu)建虛擬骨干網(wǎng)所需的信息交互次數(shù)量級(jí)，時(shí)間復(fù)雜度反映了算法的運(yùn)算量。由于寬帶數(shù)據(jù)鏈連接的飛機(jī)、艦艇等平臺(tái)可以裝備高性能計(jì)算機(jī)，可認(rèn)為運(yùn)算能力并非瓶頸。因此，DCDS算法更能適應(yīng)高動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)。

3 算法構(gòu)建CDS規(guī)模仿真

由于虛擬骨干網(wǎng)的規(guī)模對(duì)數(shù)據(jù)鏈的廣播效率、路由延時(shí)等有一定影響，本文對(duì)DCDS算法構(gòu)建的CDS規(guī)模進(jìn)行了仿真，并與其他2種算法進(jìn)行了比較。

設(shè)所有節(jié)點(diǎn)的最大通信距離設(shè)置為50 km。分別運(yùn)行3種算法100次。在每一種仿真場(chǎng)景中，所有節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布在一個(gè)400 km×400 km的二維正方形平面區(qū)域內(nèi)。圖5描述了CDS歸一化節(jié)點(diǎn)數(shù)目(CDS節(jié)點(diǎn)數(shù)目與網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)總數(shù)的比值)的平均值與網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)目的關(guān)系。

圖5 仿真結(jié)果Fig.5 Simulation result

從圖5可以看出，節(jié)點(diǎn)分布的區(qū)域固定時(shí)，3種算法生成的CDS節(jié)點(diǎn)數(shù)目占節(jié)點(diǎn)總數(shù)的比例隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)目的增加而減小。表明隨著該區(qū)域內(nèi)節(jié)點(diǎn)的增多，任意一個(gè)節(jié)點(diǎn)可以與更多的節(jié)點(diǎn)通信。當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)目達(dá)到180或更多時(shí)，固定區(qū)域內(nèi)確定數(shù)目的節(jié)點(diǎn)就能將全網(wǎng)覆蓋。因此曲線的走勢(shì)與節(jié)點(diǎn)數(shù)目成反比。仿真結(jié)果表明，在該實(shí)驗(yàn)仿真場(chǎng)景下，DCDS算法生成的CDS的尺寸均小于Wan算法和Wu算法。由此可見(jiàn)，DCDS算法能更好地用于較大規(guī)模數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)。

首先輸入包含c個(gè)類別的人臉和人耳訓(xùn)練樣本矩陣分別記為，其中Ai=[ai,1,ai,2,…,ai,m](i=1,2,…c)表示第i個(gè)類別的m個(gè)測(cè)試樣本。然后人臉人耳的訓(xùn)練樣本特征向量可由Df=(Pf)TAf，De=(Pe)TAe計(jì)算得到，其中Pf,Pe分別為人臉人耳的由主成分構(gòu)成的投影觀測(cè)矩陣。最后，對(duì)人臉人耳測(cè)試樣本分別進(jìn)行PCA特征提取，zf=(Pf)Tyf，ze=(Pe)Tye，其中yf和ye分別記為人臉測(cè)試樣本和人耳測(cè)試樣本，zf,zε分別表示人臉、人耳測(cè)試樣本的特征向量。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文提出了一種分布式虛擬骨干網(wǎng)的構(gòu)建算法——DCDS算法。該算法中節(jié)點(diǎn)只需知道兩跳范圍內(nèi)的鄰居節(jié)點(diǎn)信息，而無(wú)需獲取全網(wǎng)拓?fù)湫畔?。分析和仿真表明，與經(jīng)典的Wu算法、Wan算法相比，DCDS算法具有更低的消息復(fù)雜度和更小的虛擬骨干網(wǎng)規(guī)模，對(duì)于戰(zhàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)鏈這種高動(dòng)態(tài)、大信息量、低時(shí)延要求的網(wǎng)絡(luò)具有更好的適應(yīng)性。

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