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.      

基于免疫算法的垃圾邮件过滤技术的研究

针对垃圾邮件的过滤,提出了一种基于免疫算法的垃圾邮件过滤方法,并给出相应的实现算法。免疫算法具有很强的学习、识别、容错性、记忆和特征提取的能力,基于免疫算法的垃圾邮件过滤在动态性和自适应性等方面具有明显的优势,因此免疫算法较传统算法更加适用于针对于垃圾邮件的过滤。本文通过仿真实验验证了基于免疫算法的垃圾邮件过滤方法对垃圾邮件过滤的能力,实验结果表明,与传统算法贝叶斯算法的相比,基于免疫算法的垃圾邮件过滤更具有效性。     

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.      

一种新媒体教学信息分析和处理的方案

随着新媒体、网络、大数据、云计算等新技术的飞速发展和这些技术应用领域的逐步拓广,在高校教学活动中,这些技术得到了广泛的应用,同时高校的教学活动也因此产生了海量数据,对这些教学数据进行有效地分析和处理是一个亟待解决的问题。本文首先提出了一种从这些教学数据中进行信息提取、分析和处理的方法,并以自选课的评价为例,对这种方法的可行性和有效性进行有效验证。     

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.      

一种无线自组织网络信息传输的优化方案

目前,随着无线自组织网络在各种特殊领域的广泛应用,信息的高效、稳传输至关重要,因此,为确保更好的网络服务质量,提供理想的信息传输通道是一个亟待解决的问题。首先提出一种利用无线自组织网络技术进行信息传输的方案,然后基于混沌理论和模糊集理论,提出一种新型的智能优化算法CFAO,针对信息传输过程中重播分组进行优化处理,提高重播分组的效率,延长网络的生命周期,提高网络分组的投递率和吞吐量。通过面向对象网络模拟器NS-3进行仿真实验,其结果表明,智能优化算法CFAO在无线自组织网络应用中更趋于稳,也验证利用该算法进行信息传输的的有效性和可行性。     

基于混沌粒子群算法的Ad Hoc网络优化研究

基于混沌理论提出了混沌粒子群算法C-PSO（chaotic particle swarm optimization）,C-PSO算法针对Ad Hoc网络提取的优化指标进行优化处理,在网络优化过程中,C-PSO算法充分利用了混沌系统的随机性、遍历性、敏感性等特性,避免了PSO算法“早熟”现象的出现,避免了陷入局部最优区,增强了全局收索能力。基于网络模拟器NS-3仿真系统对C-PSO算法和PSO算法进行了仿真实验测试,通过对丢包率、网络生命周期和网络吞吐率3个网络性能指标的对比分析和评估,结果表明C-PSO算法优于PSO算法,从而验证了C-PSO算法对Ad Hoc网络优化的有效性与可靠性。实现了对Ad Hoc网络优化。      

基于CC2530的低成本环境参数采集终端的设计

随着现代农业的収展,精准的环境参数监测是实现传统农业到智能农业以及智慧农业转变的前提。针对目前监测农业环境的众多方案,提出了仅用CC2530作为单处理器的优化设计思想,在处理环境参数的同时对ZigBee协议栈二次开収,实现了更低经济成本和更高的可靠性。测试结果表明,一个带PA放大的采集终端传输距离可达80～120 m,可采集温度,湿度,光照度及CO2浓度,每10 min传输一次完整的采集信息,其它时间自动休眠,仅利用两节5号干电池即可工作8个月左右,为农户智能大棚的种植提供了低成本、高实用性的技术产品。     

基于支持向量机的垃圾信息过滤方法

针对垃圾信息过滤的问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)算法的垃圾信息过滤方法. 利用文本分类和信息检索领域所常用的性能评价指标,建立了垃圾信息过滤的评价体系,针对仿真实验获得的实验数据,利用所建立的垃圾信息过滤评价体系对实验数据评价结果,选取了适合的核函数及其参数,构建了SVM分类器,同时也通过仿真实验和评价体系对SVM分类器和传统贝叶斯分类器进行了测试和评估. 结果表明,基于SVM算法的分类器提高了信息过滤的准确性,同时也验证了SVM算法在垃圾信息过滤中的有效性.