一种可用于分类型属性数据的多变量决策树算法

针对绝大部分多变量决策树只能联合数值型属性,而不能直接为带有分类型属性数据集进行分类的问题,提出一种可联合多种类型属性的多变量决策树算法(CMDT).该算法通过统计各个分类型属性的属性值在各个类别或各个簇中的频率分布,来定义样本集合在分类型属性上的中心,以及样本到中心的距离.然后,使用加权k-means算法划分决策树中的非终端结点.使用这种结点划分方法构建的决策树可用于数值型数据、分类型数据以及混合型数据.实验结果表明,该算法建立的分类模型在各种类型的数据集上均获得比经典决策树算法更好的泛化正确率和更简洁的树结构.     

防边界收缩的无线传感器网络节点轻量级调度算法

针对高密度部署的无线传感器网络边界节点邻居数量低于内部节点而导致休眠概率不均等进而边界收缩的问题,提出了一种轻量级调度算法.根据邻居表中节点的数量以及邻居节点的工作邻居数量判定节点是否处于网络边界,对于边界节点和内部节点采用不同的调度策略,并分别计算得出处于网络边界的节点被n个邻居完全覆盖的概率和边界节点被n个邻居覆盖的面积分数的范围.仿真结果表明,该算法能够有效缓解边界收缩问题,延长网络生命周期.     

基于多准则决策方法的WSNs不等簇数据收集算法

针对多对一的无线传感器网络"热点"问题,提出了一种基于多准则决策方法的不等簇数据收集算法(unequal clustering data gathering algorithm based on multiple criteria decision,UCDGAMCD).采用直觉模糊层次分析法和层次模糊积分的多准则决策方法来竞选簇首,提出了一个新的簇首竞争半径,使其能够适应节点能量异构及节点非均匀分布的网络环境.根据邻居簇首的剩余能量和传输能耗,提出了簇首间按比例分配传输数据的路由方式,使其能量消耗更加均衡.仿真结果表明UCDGAMCD在节点均匀和非均匀分布的两种实验场景中都获得了较长的网络寿命.     

新课标高考化学“物质结构与性质部分”全国卷试题分析及备考策略

依据《2013年普通高等学校招生全国统一考试大纲的说明(理科·课程标准实验版)》仔细分析对比由国家统一命题的新课标试卷中的"物质结构与性质"部分,并提出相应备考策略。     

基于可调发射功率的无线传感器能量空洞避免算法

基于无线传感器数据收集网络的多对一收集特征,部分节点因为过早耗尽自身能量而导致网络原有覆盖区域缺失或者数据无法送达Sink节点,从而形成能量空洞现象.针对这一问题,提出一种避免能量空洞的算法ATPAEH(adjusting transmission power to avoid energy-hole).首先,根据网络中所有节点的剩余能量信息将节点分为门限节点和充裕节点两个集合.然后,对于门限节点集合中的节点形成最短路径树以多跳的方式将数据传送到Sink节点.而充裕节点集合中的节点根据该节点与Sink的距离调节其自身的发射功率,直接将数据传送到Sink节点.最后,通过与MILD算法的对比实验表...     

基于自适应直方图修改的网格可逆信息隐藏

可逆信息隐藏是一种特殊的信息隐藏技术, 在医学、军事和法律等领域具有重要的应用价值.本文提出一种基于自适应直方图修改的网格可逆信息隐藏算法. 首先, 利用模型形状的局部相似性, 预测顶点位置以获得预测误差序列, 构造陡峭的预测误差直方图. 然后, 根据直方图的分布特点, 直接使用嵌入区域内两组指定的预测误差来嵌入秘密信息,减少了辅助信息的传输. 最后, 为减少模型失真, 根据载荷大小自适应地选取合适的嵌入区域, 有效避免对预测误差过多移动. 实验结果表明, 本文提出的算法在小容量嵌入时能保持较高的视觉质量, 适用于高保真的网格可逆信息隐藏.