基于粒子群优化算法的支持向量机研究

基于粒子群优化算法提出了一种通过优化支持向量机模型参数,建立更佳的支持向量机数学模型的方法. 针对双螺旋分类问题,分别利用基于粒子群优化算法所建立的支持向量机分类器和标准支持向量机分类器进行了仿真实验,利用所建立的评价体系对仿真实验所获得的实验数据进行了评估,评估结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器明显优于标准支持向量机分类器,其分类结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器提高了分类结果的准确性,同时也验证了基于粒子群优化算法的支持向量机分类器在数据分类中的有效性.      

基于模糊集理论的Ad Hoc网络优化的研究

为了提高Ad Hoc网络的综合性能,满足不同领域对Hd Hoc网络的应用需求,基于模糊集理论（FST）提出了一种对Ad Hoc网络的优化的方法,构建了包含新增覆盖网络节点数量相对度和剩余能量相对度的评价指标集合、等级标准集合,并定义了评价指标相关的权重. 利用模糊集理论的关系合成运算法则,对Ad Hoc网络重播分组时进行优化,达到了对Ad Hoc网络优化的目的. 基于网络模拟器NS-3对FSTA和BCAST进行了仿真实验测试,通过对网络生命周期、丢包率和网络吞吐率3个性能指标的对比分析和评估,结果表明FSTA优于BCAST,验证了FSTA对Ad Hoc网络优化的有效性,改善了Ad Hoc网络的性能.      

基于Boosting算法的垃圾邮件过滤方法研究

为解决垃圾邮件过滤的精确度和有效性问题,提出了一种基于邮件内容过滤的垃圾邮件过滤方法,该方法采用Boosting算法构造了一种垃圾邮件过滤器,利用该垃圾邮件过滤器实现对垃圾邮件的过滤. 本文借鉴文本分类和信息检索领域所使用的评价指标,构建了垃圾邮件过滤器的评价体系,利用该评价体系,针对基于Boosting算法所构造的垃圾邮件过滤器对垃圾邮件的过滤实验所得到的数据进行了测试和评估,测试和评估的结果验证了Boosting算法在垃圾邮件过滤中的有效性,其性能优于传统的贝叶斯算法.      

优化计算机系统资源的研究

由于各种应用软件对计算机系统资源的使用需求不同，经常造成软件的“冲突”而死机，或者系统性能的下降。针对这种情况，从提高计算机系统性能的角度出发，讨论了计算机系统资源的优化问题。     

基于扩展元模型的智能动态工作流建模方法

为了提高工作流的智能性和动态性,对原有的工作流过程元模型进行扩展,提出一个基于该扩展元模型的智能动态工作流模型.该工作流模型引入控制规则来约束流程的实例化,并引入一个独立于工作流系统的规则协调器来对流程规则进行解析,实现了流程的智能动态变化.研究结果表明,建立在智能动态工作流模型上的工作流管理系统不仅具有智能性和动态性,在通用性以及柔性方面也有很大的提高.     

移动机器人自动定位方法研究

本文对恶劣环境下工作的机器人自动定位方法、路径规划进行了深入的讨论,对机器人导航中的环境地图的四种表示法进行阐述和比较。指出各种方法的适用目标、操作空间和应用领域。     

VLAN技术及在局域网中的实现

本文介绍了冲突、载波侦听等概念。论述了VLAN技术以及利用局域网来实现VLAN的具体步骤。     

基于现场总线技术的分布式控制系统的设计与实现

随着现场总线技术的发展,传统的控制系统结构开始向大规模的分布式控制系统方向发展。本文在神经元芯片技术的基础上,研究探讨了分布控制系统的开发技术,对基于现场总线技术的分布式控制系统的软件设计作了详细介绍。     

一种Ad hoc网络的跨层拥塞控制改进方案

针对传统的TCP拥塞控制协议不能很好适用于无线Ad hoc网络的问题,本文利用跨层设计思想和优化理论,通过提取协议栈各层的特性参数,给出了无线Ad hoc网络跨层拥塞控制的改进方案CCIM (cross-layer control improvement methods). 提出了将MAC层输入、输出速率与网络层缓存队列长度相结合的拥塞检测新方法,并依据ECN显示拥塞反馈机制和扩展信令传递机制,对拥塞控制和随机接入进行建模,以便获取最优发送速率. NS2仿真结果表明,该方案能够降低端到端传输时延,使网络吞吐量和公平性得到了明显改善.