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易乔木

作品数:3 被引量:9H指数:1
供职机构:武汉理工大学材料科学与工程学院更多>>
发文基金:湖北省自然科学基金武汉市科技攻关计划项目湖北省科技攻关计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术机械工程更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇机械工程

主题

  • 1篇拥塞
  • 1篇拥塞窗口
  • 1篇拥塞控制
  • 1篇拥塞控制算法
  • 1篇在线检测
  • 1篇在线检测系统
  • 1篇特征提取
  • 1篇图像
  • 1篇图像处理
  • 1篇往返延迟
  • 1篇机器视觉
  • 1篇NETWOR...
  • 1篇PRODUC...
  • 1篇RTT
  • 1篇玻璃质量
  • 1篇SELF-D...

机构

  • 3篇华中科技大学
  • 3篇武汉理工大学

作者

  • 3篇程金树
  • 3篇陈幼平
  • 3篇易乔木
  • 2篇方宏超
  • 1篇周洋

传媒

  • 1篇武汉理工大学...
  • 1篇机械与电子
  • 1篇Journa...

年份

  • 3篇2007
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
一种基于RTT的改进拥塞控制算法被引量:1
2007年
对网络拥塞机制进行了分析,针对传统拥塞控制算法的不足,在增加慢启动阶段的拥塞窗口的同时,根据对波动变化的分析,在不改变网络处理能力的情况下,通过对拥塞进行预测,提出了一种新的自适应拥塞控制算法。该算法已经应用于实际网络系统中。与传统拥塞控制算法比较,该方法拥塞窗口变化比较平稳,很少出现拥塞,不会导致超时重传和丢包快速重传,同时吞吐率较高,在拥塞避免方面具有一定的意义。
易乔木程金树方宏超陈幼平
关键词:拥塞窗口往返延迟拥塞控制
一种基于机器视觉的玻璃质量在线检测系统被引量:8
2007年
对玻璃缺陷识别原理进行了介绍,并对基于机器视觉的运动图像实时处理算法进行了研究。由此,提出了玻璃质量在线检测系统的总体设计方案,并提出了一种基于自适应阈值选取的图像二值化分割、缺陷特征提取并通过神经网络分类器识别不同种类缺陷的新算法。在此基础上,研制开发了一个玻璃质量在线检测系统,并将其运行于工业现场。实际使用情况表明该系统是可行且有效的。
易乔木程金树周洋陈幼平
关键词:机器视觉在线检测图像处理特征提取
Network-based products detection system:congestion control and self diagnosis
2007年
The problems that arise while developing a real-time distributed information-processing software system are studied. And based on the TCP/IP protocols and socket, for its facility in client/server (C/S) model networking programming, a prototype is designed for data transmission between the server and clients and it is applied on an on-line products automatic detection system. The probability analysis on network congestion was also made. A proper mechanism based on the ARCC (adapted RTT congestion control) algorithm is employed for detecting and resolving congestion, the purpose of which is mainly to achieve congestion avoidance under the particular conditions in this network-based system and reach the desired performance. Furthermore, a method is proposed for a client to diagnose automatically the connection status between the server and the client and to re-connect to the server when the disconnection is detected.
易乔木程金树方宏超陈幼平
关键词:SELF-DIAGNOSIS
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