波分复用系统中干涉滤光片的设计

目前,光纤通信已成为现代通信网的基本组成部分,承载着通信骨干网络的主要传输任务.随着急剧增长的传输容量,人们提出了各种扩大光纤通信容量的技术方案,其中,波分复用技术是目前切实可行并被广泛应用的技术方案.本文就稀疏波分复用滤光片提出了2种膜系设计方案,并进行了比较.     

基于FP_Growth算法的关联规则挖掘研究及应用

关联规则的发现对于挖掘数据中的隐含信息非常重要,针对关联规则挖掘算法进行研究,分析了利用FP_Growth算法构建FP-tree和递归挖掘频繁项集的过程,并应用该算法对大学生兴趣爱好问卷调查结果进行分析,通过找出强关联规则,准确了解学生的共同爱好,有助于更好地开展校园文化活动.     

基于GEMS算法的潜变量高斯图模型结构学习

考虑了潜变量高斯图模型下的结构学习(模型选择)问题,即存在潜变量时可观测变量间相互关系的估计问题.简要介绍了高斯图模型及潜变量高斯图模型下的LVglasso方法,给出了GEMS(广义期望模型选择)算法结合LVglasso下潜变量图模型选择的算法步骤.通过模拟,发现GEMS结合LVglasso方法在模型选择速度上比EM(...     

序列模式挖掘算法的分析与比较

序列模式挖掘是数据挖掘中一个非常活跃的研究主题.迄今为止,围绕算法效率这个主题,人们作了大量的工作.一方面,从算法的设计策略入手;另一方面在实现算法所采用的数据结构上做文章;也有的甚至通过对所挖掘的模式进行限制以达到提高算法效率的目的.并对目前已有的各种典型算法作了详细的分析与比较,而且做出了适当的评价.     

蚁群优化算法的原理及其应用

蚁群优化算法是近年来出现的一种新的启发式搜索算法,首先介绍了蚁群算法的基本原理,然后着重讨论了如何将其用于求解旅行商问题(TSP),最后分析了蚁群算法的一些基本特征.     

多惯性权重的自适应粒子群优化算法

惯性权重是粒子群优化算法重要参数之一,它能够平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力.为了利用已知惯性权重解决某些问题的优点,提出一种多惯性权重的自适应粒子群优化算法.首先定义了K步进化度的概念,然后基于进化度,从惯性权重集中随机选择惯性权重,使得适合解决某一问题的惯性权重在迭代过程中能够多次被使用,从而提高算法性能,把该...     

基于改进RRT*算法的移动机器人路径规划

为解决渐进最优快速扩展随机树(RRT*)算法在特殊环境下(如狭窄通道)路径规划存在的内存占用多、规划效率低等问题,提出了一种基于目标约束采样和目标偏置扩展的改进R RT*算法.首先,在采样上引入目标偏置策略,并对每次采样进行位置约束,使采样的目标导向性更强.然后,在新点扩展上摒弃了已有算法单纯朝着采样点扩展的思路,通过...     

基于改进灰狼算法的粒子滤波算法研究

针对传统粒子滤波算法易出现粒子贫化与权值退化现象和为了实现对非线性系统较为准确的状态估计,通常需要大量粒子的参与的问题,提出了基于改进灰狼算法的新型粒子滤波方法,该算法用粒子表征灰狼个体,模拟狼群捕猎的过程,使粒子向后验概率的高似然区域移动,提高粒子分布的合理性.在灰狼寻优算法中引入了莱维飞行策略,提高灰狼算法的收敛速...     

基于深度强化学习的无人机自组网路由算法

针对无人机自组网节点密度大、拓扑变换频繁,导致移动自组网复杂的问题,提出了一种基于深度强化学习(deep-reinforcement learning, DRL)的分布式无人机自组网路由算法。利用DRL感知学习无人机特征,使节点不断与环境交互、探索学习最优行动(路由)策略;通过存储经验知识,维护端到端路由,赋予无人机网络智能化重构和快速修复的能力,从而提高路径的稳定性,降低路由建立和维护开销,增强网络的鲁棒性能。仿真结果表明,提出的算法具有较好的收敛性能;在路由修复时间、端到端时延,以及网络适应性、扩展性方面都优于传统的路由算法。     

结合节点计算能力的MapReduce负载均衡方法

MapReduce是大数据计算领域广泛使用的编程模型,默认的Hash分区方法易导致数据倾斜,使各计算节点负载不均衡,影响了整体计算性能并造成了大量集群资源浪费。针对这一问题,提出一种结合节点计算能力的分区方法。通过运行一个独立的抽样作业,利用Reservoir抽样算法抽取待处理数据并统计样本里关键字的位置和频次;根据关键字的统计数据制定分区策略,使各分区负载与节点计算能力达到平衡,同时优化网络开销;以全量数据为输入运行计算作业,并采用已制定的分区策略对中间数据进行分区,得出计算作业的运行结果。实验结果表明,方法使各节点负载更加均衡,可明显提升计算作业执行效率。