无线传感器网络自适应拥塞控制的路由算法分析

无线传感器网络中节点的覆盖范围有限,因而采用多跳路由传输方式.无线自组网中的多跳路由是由普通节点协作完成的,选择不同的转发节点,会对网络的信息传输产生不同的影响.对不同路由(洪泛路由、最短路径等)算法下的网络自适应拥塞控制进行了分析,研究了不同路由算法下的网络性能和拥塞控制效果.根据节点跳数与缓存占用的关系,提出一种基于节点跳数和缓存占用的性能函数的改进最短路径算法,算法选取使性能函数值最小的节点作为转发节点.最后,通过实验比较了最短路径算法与改进路由算法的网络性能,发现改进路由算法相比最短路径算法,具有较好的网络性能和服务质量.     

一种改进的A-Star算法

本文提出了一种改进的算法。该算法优点在于快速判断路径节点是否在开启/关闭列表中、快速查找最小f值的节点以及优化路径节点频繁分配内存的问题。在处理大数据的问题中有很好的优势。     

改进的分数阶微分及图论的粘连血细胞图像分割

针对血细胞图像模糊及对比度不高的现象,提出一种改进的分数阶微分的图像预处理方法.即将形态学去噪和改进的类圆形掩膜算子的分数阶微分增强结合起来,在滤除血细胞图像的染色污染和颗粒噪声的同时较好地保留了细胞边缘细节.针对分水岭算法存在的过分割和最小生成树算法存在的效率较低问题,采用分水岭算法和最小生成树算法相结合的图像分割算法.首先用分水岭算法初分割分数阶微分增强的细胞图像,接着算法选取过分割区域映射为节点,最后基于改进的最小生成树算法再分割细胞图像.实验表明,该算法能有效缓解分水岭算法的过分割,并且有效减少了最小生成树算法中节点的数目,提高算法效率.     

决策树C4.5连续属性分割阈值算法改进及其应用

结合Fayyad边界点原理提出一种新的连续值属性最佳分割阈值的选择算法.根据Fayyad连续值属性的最佳分割点总在边界点处的原理,只在连续属性分界点处的少数几个分割点中选择最佳分割阈值.构造并训练了改进C4.5分类器,将其应用于视频序列中的人车目标识别.实验结果表明:改进C4.5算法的计算量减少近20％,大大提高了决策树的生成效率,分类准确率也略有提高.     

基于轴面对称机制的物联网节点覆盖算法

为解决物联网部署过程中存在的节点覆盖强度低、传输盲区面积大,以及簇头节点受限等不足,提出了一种基于轴面对称机制的物联网节点覆盖算法.首先,采用等距分割方案,设计了一种基于轴面对称机制的区域覆盖方法,通过对称分布簇头节点来实现网络区域的初级分割,提高网络初始化覆盖效率.随后,鉴于主备机制难以进行节点动态更新,通过预热方式来部署多个镜像节点,构建了基于热备机制的簇头轮询方法,降低网络因簇头节点受限而出现传输受阻现象.最后,对初始化分割区域进行非等距优化,提出了一种基于量化部署机制的传输优化方法,增强网络传输能力,提升簇头节点对数据的传输效率.仿真实验表明,与改进的蚁狮算法的无线传感器网络覆盖优化和基于改进粒子群算法的无线传感器网络覆盖策略等方案相比,本文算法具有更高的拥塞控制能力和节点覆盖效率高,以及更低的簇头受限概率.     

富属性异质信息网络的可约束异常检测

针对仅考虑网络结构来对异质信息网络进行异常点发现可能带来的结果失真、难以理解等问题,提出一种富属性异质信息网络的可约束异常检测算法.通过将信息丰富的交互数据建模成富属性异质信息网络,以带属性元路径来指定用户感兴趣的属性和子空间,综合网络结构和属性内容两方面来评估节点的异常度,给出了可约束的异常检测算法框架.在Arxiv真实数据集上进行了实验,以带属性元路径来指定对作者、论文及论文的标题和摘要等方面的约束,对多个查询输出了异常度从高到低的节点列表及约束域异常点集合.结果表明:相比仅考虑网络结构或仅考虑属性内容的基准算法,平均准确率提高12.95%以上.     

一种图像渐进传输的快速编码算法

针对数字图像渐进传输过程中集合分裂嵌入块（SPECK）编码算法需要动态分配存储资源、占用存储资源多完成小波系数编码与解码的耗时长等问题,提出了一种无系数表的SPECK编码改进算法.该算法无需动态建立传统SPECK算法中的重要系数列表与非重要系数列表,利用图像小波系数与阈值的比较和细化过程完成图像的编码.仿真结果表明,所提出的SPECK编码算法在牺牲一定峰值信噪比的条件下减小SPECK算法的编码复杂度,显著减少SPECK算法编码与解码算法的执行时间.     

Ex-SCAMP:一种改进的P2P成员关系管理协议

为了解决SCAMP协议因节点之间随机连接,节点的查找算法在高度动态的网络中效率不高的问题,提出了一种改进的SCAMP协议--Ex-SCAMP.开发了Ex-SCAMP协议的加入和退出算法,设计了孤岛节点修复机制.由于Ex-SCAMP协议的节点只需具有局部信息就能构建全局随机图,故其邻居列表和泛洪跳数都较小.实验结果表明,...     

改进FCMS算法及其在颅内肿瘤图像分割的研究

为了提高脑部肿瘤的磁共振成像(MRI)在肿瘤分割方面的精度和分割效率,提出了自适应阈值蚁群模糊聚类算法(TSAG_PnFCMS)。针对传统的模糊c均值聚类(FCMS)算法对噪声敏感,以及MRI图像中存在属性不同的样本点,在聚类过程中,将不同属性样本点的相关系数作为权重融入到欧氏距离的计算,提高聚类精度;针对蚁群算法容易陷入局部最优,提出一种自适应阈值蚁群算法,提高算法的全局搜索能力,将自适应阈值蚁群算法与改进的模糊聚类算法相结合,提高系统的分割精度和抗噪声性能,使得最终的分割效果达到最优。通过轮廓系数、目标函数收敛结果以及迭代时间进行实验仿真对比,表明改进算法的有效性,可见算法为颅内肿瘤图像的分割提供了可靠的技术手段。     

基于节点质量度的Spray and Focus路由改进算法

针对DTN网络中传统的路由协议未考虑到节点以及节点之间相遇时的一些属性特点问题,提出一种基于节点质量度的Spray and Focus路由改进算法,该算法包括两个阶段:基于节点质量度的Spray阶段和Wait阶段.在前一阶段,算法根据这些属性值确定节点之间的质量度,并根据节点的质量度进行中继节点的选择以及将消息发送给质量度高的中继节点.仿真结果表明,该算法能够提高消息投递成功率并降低网络的资源消耗.     

基于聚类和局部信息的离群点检测算法

针对目前大部分离群点检测算法未考虑数据的局部信息, 导致离群点检测的准确率低问题, 提出一种新的基于聚类和局部信息的两阶段离群点检测算法. 通过定义新的局部离群因子作为判断数据对象是否为离群点的衡量标准, 改进了传统离群点检测算法的过程. 实验结果表明, 该算法在保持线性复杂度的同时, 能更准确、 有效地挖掘出数据集中的离群点.     

基于概念格的神经网络日最大负荷预测输入参数选择

针对电力系统中影响负荷预测精度的众多因素如何选择问题,提出一种概念格属性约简算法,采用该算法挖掘出与待预测负荷量相关性较大的各属性作为神经网络预测模型的输入参数,降低了输入参数规模,确保了负荷预测模型输入参数的合理性,解决了神经网络模型输入参数的确定问题.通过对重庆市某区实际日最大负荷数据的计算分析,结果表明该算法提高...     

脊波分析在手背静脉识别中的应用

提出一种基于改进的有限脊波变换的手背静脉识别算法. 利用脊波理论适合于表示直线奇异性的特点, 对手背静脉特征进行分析. 使用改进的有限脊波变换对手背静脉图像进行分解, 得到不同分解尺度下手背静脉的多分辨脊波特征, 再通过定义多分辨脊波特征距离进行模式匹配. 实验结果表明, 与传统静脉特征提取方法相比, 该方法较完整地保留了静脉的原始信息, 提高了运行速度并降低了算法复杂度.     

一种基于社团和分层思想的无标度演化模型

针对复杂网络节点度分布服从幂律分布问题, 给出一种基于社团和分层思想的无标度演化模型. 该模型利用转轮思想和限制节点度改进了无标度模型的优先连接策略; 加入分层结构优化了无标度网络的搜索; 将局域世界模型中的局域世界思想引入到模型中, 并利用社团结构改进了局域世界模型中局域世界的不确定性问题.  理论分析证明了模型的度分布服从幂律分布, 且幂律指数可调.  模拟实验结果表明, 模型有较小的平均路径长度和较大的聚类系数,  且两层网络搜索效率优于单层网络搜索.     

基于点模型的Blending绘制和消隐方法

采用点八叉树数据结构并设计颜色融合数组, 解决了大型点云数据在绘制速度和质量方面的难点. 点八叉树数据结构可在耗时大的绘制过程执行前预先进行不可见点的剔除, 便于根据视点远近选择不同的细节层次和绘制策略, 以便控制绘制的复杂度与速度. 由插值误差δ控制的颜色融合数组在提高绘制质量的同时还实现了消隐.     

一种改进的Adaboost训练算法

针对传统的Adaboost训练算法在训练过程中可能出现训练退化和训练目标类权重分布过适应的问题, 提出一种改进的Adaboost训练算法. 改进算法通过调整加权误差分布限制目标类权重的扩张, 并且最终分类器输出形式以概率值输出代替传统的离散值输出, 提高了训练结果的检测率. 实验结果表明, 改进的Adaboost算法在Inria数据集上取得了较好效果.     

有时间窗的车辆路径问题及改进禁忌搜索算法

基于改进的禁忌搜索算法求解有时间窗的车辆路径问题,建立了该问题的通用数学模型.改进算法中,在随机构造的多个可行解中挑选较好的解作为初始解,采用2-opt方法生成邻域,并构造了动态禁忌表,使禁忌表的大小和结构随搜索过程发生改变,提高了整体寻优能力.仿真实验证明了算法的可行性、有效性和优越性.     

增量式双边多属性自动协商策略

提出一种双边多属性自动协商策略. 在该策略下, 协商议程由外生议程与内生议程相结合, 外生议程采用n步议程方法, 内生议程采用部分接受策略, 由部分接受策略产生局部交易, 当局部交易变成全局交易时, 协商过程结束; 当某个属性无法达成一致时, 协商失败. 利用该策略, 协商过程能获得平衡解和帕累托最优解, 且时间复杂性较低.     

A5/1的故障分析

结合故障攻击与Guess determine攻击的思想, 提出A5/1在另一种模型下的故障分析. 结果表明: 通过引入故障, 可成功过滤占总猜测数99.9%的错误猜测, 最终可完全恢复A5/1的内部状态, 攻击的复杂度约为2⁴⁰, 成功的概率大于99%.     

在离散事件系统中寻找诊断路径的方法

利用简单的编码理论提出一种在离散事件系统的故障诊断中快速找到诊断路径的方法.该方法通过状态编码,降低了在离散事件系统诊断同步过程中的时间复杂度,消减了诊断路径冗余.能够在给定的观测集合上快速提取诊断路径,更适合实际观测事件较少的系统.在模型完备假设下,除首次根据观测集合进行诊断需要指数级时间外,后续观测诊断时间降低到多项式级.实验验证了方法的有效性.