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matlab程序波函数代码毫米波异构网络中移动中继的比例选择 本代码包为以下文章相关的仿真环境： M. Thi、T. Huynh 和 W. Hwang，“毫米波异构网络中移动中继的比例选择”，IEEE Access，第一卷。 6，第 16081-16091 页，2018 年。 文章摘要 毫米波 (mmWave) 通信能够为未来的无线网络提供每秒千兆位的数据速率。 然而，毫米波链路存在高传播损耗和阴影的主要问题。 在接入网络中，由于传播损耗和阴影，移动节点可能无法直接与其基站通信。 在这种情况下，一种实用的解决方案是通过中继进行通信。 本文考虑异构接入网络，其中如果移动节点的接入链路出现中断，则选择其他一些空闲移动节点作为中继。 从这些中继到移动节点的链接是设备到设备的连接。 中继选择问题被表述为一个联盟博弈，其中每个中断链路对应一个联盟，而每个移动中继是一个参与者。 我们提出了比例切换算法，允许玩家在联盟之间顺序切换，直到达到稳定。 与传统方法相比，所提出的算法可以获得移动节点性能的比例公平解。 数学分析表明，切换算法总是收敛于稳定解。 仿真结果验证了该分析； 同时，这些结果提供了对所

拒绝休眠攻击是一类致力于快速耗尽节点能量的特殊拒绝服务攻击，无线传感器网络如何防御恶意节点的低速率拒绝服务攻击，保障节点正常生命周期是一个重要的问题。IEEE 802．15．4作为目前无线传感器网络较常使用的一种MAC协议，存在着信标广播漏洞。本文首次提出了一种针对该漏洞的拒绝休眠攻击方法及其防御机制，并通过仿真实验验证了攻击的危害性和防御机制的有效性。

TFDeepSurv 通过张量流实现Deep Cox比例风险模型和生存分析。 建议的TensorFlow版本为1.15.3。 并且模块测试在TensorFlow-1.15.3下通过了。 注意： 已发布。 旧版本位于分支archive_v1 。 与v1.0版本相比，当前版本有了很大的改进： 建立计算图的速度 利用原始的tensorflow操作来计算损失函数（用于处理关系） 生存数据的统一格式 代码优雅而简单 如果您有任何问题，请先阅读以下常见问题解答，或直接发送电子邮件给我。 1.与DeepSurv的区别 是Deep Cox比例风险模型的软件包，在Github上开源。 但是我们的作品可能会发光： 在您的生存数据中支持死亡时间的联系，这意味着不同的损失函数和生存函数的估计量（ Breslow近似）。 提供生存函数估计。 使用科学方法-贝叶斯超参数优化来调整DNN的超参数。 通

给定时间段和开关比，类似脉宽调制功能，比如给定10秒，开关比是0.45，则开是4.5秒、关是5.5秒循环执行！和中断时间Sleep(Ts)的Ts有关！

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（二）量化因子与比例因子 1．量化因子 把在 范围内连续变化的误差分成n个区间，使之离散化，则误差所取模糊集合的论域为 用于物理论域向模糊论域的转化 也有更通用的尺度变换公式,从[xmin*,xmax*]变到[xmin,xmax]: *