一种面向传感器网络的蚁群优化路径恢复算法

为了找到动态传感器网络中的能量有效路径,提出了一种基于蚁群优化的传感器网络路径恢复算法.设计了一种新的路径选择概率模型,使得能够找到一条从源节点到sink的能量有效路径,该路径兼顾了路径能量消耗和节点剩余能量情况.为了适应网络动态变化,提出了局部信息素再初始化规则,利用该规则可在网络失效节点的附近进行局部信息素再初始化,在保留大部分原有最优路径的信息的同时,还能进行局部搜寻,以寻找新的路径,从而达到快速路径恢复的目的.仿真实验表明,所提算法在寻找路径上所消耗的能量最少,节点的剩余能量最大,在网络存在失效节点的情况下能够快速恢复路径.     

遥感影像K均值聚类中的初始化方法

遥感影像非监督分类对初始点十分敏感。以K均值(K-means)算法为例,利用各种遥感影像实验比较5种初始化方法(随机法、Forgy法、Macqueen法、Kaufman法、MaxMin法)对非监督分类方法的影响。实验表明,Kaufman法相对于其他方法更稳定,获得分类结果更优,适合于各种遥感影像的非监督分类,并指出可以通过采样来加快Kaufman法的运算速度。同时,通过实验分析了采样数和影像区域对初始化方法的影响。     

A New Segmentation Model—Combined Mumford-Shah Model with Narrow Band

A segmentation model that combines the Mumford-Shah (M-S) model and narrow band scheme of level set is presented. The M-S model is a desirable model for image segmentation, but computationally time-consuming. This paper introduces a fast segmentation model, which combines the M-S model and narrow band scheme using new initialization method. The new initialization method is based on fastmarching method, and the computing time is O (n). In each iteration step, the new segmentation model only deals with the data in narrow band instead of the whole image. Comparing M-S model and new narrow band M-S, experiments show that the two models can obtain almost the same segmentation result, but the computing time of new narrow band M-S model is much less than M-S model.     

基于广义随机Petri网的SIP的验证和性能分析

在给出会话初始化协议（SIP）的服务工作过程的基础上,建立了SIP的广义随机Petri网模型（GSPN）,利用广义随机Petri网坚实的数学基础和分析技术完成对会话初始化协议的分析验证和性能分析。通过可达性分析、S_不变量分析和T_不变量分析验证了会话初始化协议的有界性、活性、守恒性和循环性。并且构造出与广义随机Petri模型同构的马尔可夫链,基于马尔可夫链的稳定状态概率进行系统性能分析。对会话初始化协议相关研究以及解决实际问题具有一定的理论价值。     

基于密度等高线的原型初始化方法

对于FCM类算法而言,种子的初始化是保证算法不陷入局部最优值和减少计算时间的关键.本文中提出根据密度分布特性的密度等高线来确定种子的选取不仅可以确定种子的个数,同时可以加快FCM算法的执行.     

基于距离浓度的K-均值聚类算法

提出的基于距离浓度的K-均值聚类算法把聚类的数据对象视为抗原,聚类中心看作是免疫系统中的抗体,聚类过程表示为免疫系统不断产生抗体,识别抗原,最后产生出可以捕获抗原的最佳抗体过程.定义了抗体浓度和亲和度,使得抗体之间的距离越大,其距离浓度越小,反之则浓度越大,从而提高了算法的搜索效率.设计了抗体的期望繁殖率计算方法和克隆变异方法.仿真结果表明:该算法不仅克服了传统的K-均值聚类算法易陷入局部极小值的缺点,而且避免了对初始化选值敏感性的问题,同时也有较快的收敛速度.     

把专能细胞初始化——无需卵子，也不用克隆技术，就能得到所需要的细胞

以重建失去的器官为目的再生医学传出爆炸性新闻：在老鼠实验中，由皮肤细胞得到了能够分化形成任何组织或器官的“万能细胞”。利用这一技术，有可能使用患者自己的体细胞，按照需要制造出神经或肌肉等细胞。新成果跨出了迈向这一目标的第一步。[编者按]     

Modelica模型的相容初始化

基于Modelica语言建立的仿真模型可以映射为一个微分代数方程系统。求解微分代数方程系统需要为其设定初始值。简要介绍了Modelica语言,讨论了Modelica模型初始条件的设定方式,给出了隐含约束的获取方法,以及初始条件的相容性判定方法和相容初始值求解策略。给出实例表明了方法的有效性。     

倾转旋翼机切换鲁棒控制器初始化研究

为提升跟踪控制下的线性切换系统瞬态性能,采用控制器初始化方法,通过闭环切换系统输出性能指标的最小化,获得切换控制器最优初始化映射,给出了简化最优初始映射的求解方法. 采用多Lyapunov函数的方法,证明了闭环切换系统的输入状态有界性,给出了初始化切换系统渐近稳定条件. 依据倾转旋翼机纵向运动模型以及所选取的被控对象平衡状态点,采用鲁棒控制器设计方法设计了相应控制器,并对跟踪控制下的切换控制器初始化控制效果进行了仿真验证.      

基于VxWorks的PowerPC750 MMU初始化流程和内存保护策略分析

通过西北工业大学自主研发且具有知识产权的"龙腾"R2徼处理器的调试,验证平台下仿真生成的数据及日志文件,分析出VxWorks操作系统下MMU初始化的一般流程,然后对PowerPCT50处理器的MMU初始化流程进行了详细论述.最后,还提出了在VxWofks下利用MMU为私有数据和共享数据提供内存保护的一种策略.