基于超限学习机的WSNs链路质量评估方法

提出基于超限学习机的链路质量评估方法.选择非对称性指标、信噪比变异系数、均值信噪比为链路质量参数,以包接收率为链路质量评价指标,划分链路质量等级;采用粒子群算法优化超限学习机的输入层权重和偏置参数,构建链路质量评估模型.不同场景下的实验结果表明,与支持向量分类机评估方法相比,所提方法具有更高的评估准确率.     

基于动态直觉模糊多属性的链路质量参数优选

为选择有代表性的、较全面反映链路质量的参数,提出了基于动态直觉模糊多属性决策的链路质量参数优选方法.从链路质量评估的稳定性和敏捷性出发,以4种不同链路质量等级下的决策矩阵作为优选依据,采用优劣解距离法得到备选参数集的排序,并进行筛选,根据贴近度对筛选后的备选参数集进行加权平均融合,得到优选的基于动态直觉模糊多属性的链路质量参数.实验结果表明,与平滑后的包接收率、模糊链路质量评估器(F-LQE)相比,采用优选的链路质量参数具有较强的稳定性和敏捷性.     

基于超限快速决策树的链路质量评估

为了准确、快速评估无线传感器网络的链路质量,提出了基于改进超限快速决策树的链路质量评估方法.通过分析不同时间段内物理层参数与包接收率之间的关系,选取接收信号强度指示均值、链路质量指示均值以及信噪比均值作为链路质量参数;采用依据包接收率划分的链路质量等级作为评价指标;基于超限快速决策树评估链路质量,采用基尼指数作为决策节点的启发式度量,并依据决策节点的高度改进决策节点寻找最优属性样本数的计算方法.室内、走廊、停车场3种场景下的实验表明,与模糊逻辑、快速决策树、超限快速决策树等方法相比,提出的方法具有较好的评估准确率和更低的时间复杂度.     

基于动态贝叶斯网络的WSNs链路质量预测

无线传感器网络中,链路质量预测为数据可靠传输和上层网络协议性能的提高提供支撑。为进一步提高链路质量预测的准确性,提出基于动态贝叶斯网络（dynamic Bayesian networks,DBN）的链路质量预测机制。为避免单一评价指标的片面性,从链路信号质量、链路稳定性及非对称性3方面综合评价链路质量;采用K-means聚类算法对参数进行离散化预处理,得到各参数的离散区间;采用熵值法确定各参数的权重,以消除参数权重计算中主观因素的干扰;为避免最大隶属原则的缺陷,采用非对称贴近度分析法构建综合性的链路质量等级指标;借助贝叶斯网络（Bayesian networks,BN）处理不确定性问题的优势和BN分类器在分类上的良好性能,确定DBN的初始网络和转移网络,采用EM算法进行DBN模型的参数学习,从而构建了基于DBN的链路质量预测模型。实验结果表明了采用非对称贴近度分析法划分链路质量等级的合理性与DBN链路质量预测模型的合理性;与4C及FLI预测模型相比,本文模型具有更高的预测准确度。采用链路信号质量、链路稳定性及非对称性3个指标评价链路质量,采用DBN构建预测模型,可得到更准确及鲁棒性更好的链路质量预测结果。     

基于改进最小二乘支持向量回归机的链路质量预测

为了准确地预测链路质量,提出基于改进最小二乘支持向量回归机的无线传感器网络链路质量预测模型.采用粗糙集理论约简链路质量参数,以提取出有效反映链路质量的特征参数;利用遗传算法优化最小二乘支持向量回归机的惩罚因子和核函数宽度.实验结果表明,与Experts Advice预测模型相比,提出的预测模型具有更高的精度.     

基于网络表示学习的机会网络链路预测

针对机会网络的多维链路属性和网络结构动态变化的特点,提出基于网络表示学习的链路预测方法。设置切片时长,将机会网络转化为网络快照序列,利用多维链路属性表示每个快照内的链路状态。采用网络表示学习方法聚合邻居节点的多维链路属性,并映射为低维的属性嵌入矩阵;采用基于注意力机制改进的循环神经网络学习网络拓扑随时间动态演化的规律,提取属性嵌入矩阵之间的时序特征;在输出层建立时序特征与链路状态之间的映射关系,实现下一时刻整网的链路预测。在Infocom-05和Hyccups等数据集上的实验结果表明,与现有同类方法相比,所提方法具有更高的预测精度。     

基于学习自动机与萤火虫算法的链路预测

便携交换网络由具有社区属性和移动规律的人组成,具有节点移动性、节点间间歇性连接、高延迟等特点,本文研究其网络行为预测中的链路预测问题,提出基于学习自动机和萤火虫算法的链路预测方法。采用学习自动机对节点进行自适应聚类,完成网络的社区划分;定义社区属性影响系数和移动行为影响系数,构建反映便携交换网络社区属性、节点移动性和节点间间歇性连接的相似性指标;将该指标与CN、RA、AA等指标融合,得到便携交换网络的相似性指标向量;借助差分整合移动平均自回归模型的时间序列分析能力,提取相似性指标向量序列的演化规律;采用萤火虫算法优化所构建的二分类器,预测节点对下一时刻的连接状态。在INFOCOM06和MIT两个真实数据集上的实验结果表明,与受限玻尔兹曼机、弱评估器等方法对比,本文方法具有更高的准确率和更好的稳定性。     

基于元图注意力网络的异质信息网络链路预测方法

由于元路径存在节点之间语义信息模糊、联通性不强的缺陷,现有的基于元路径的异质信息网络链路预测方法不足以很好地捕捉复杂的结构信息和丰富的语义信息,从而影响链路预测性能的提升.为解决此问题,提出基于元图注意力网络的异质信息网络链路预测方法,综合利用元图内节点层面和元图间语义层面两种注意力机制学习节点向量表示,进而用学习到的...     

基于电信位置数据的人群流量预测

将遗传算法和支持向量回归法结合起来,给出一种基于电信位置数据的人群流量预测方法。提取出电信位置数据中的人群流量时间序列,综合考虑其不同时间点值的关联性,用支持向量回归方法对其进行预测,并使用遗传算法对支持向量回归方法的参数进行优化。在真实电信位置数据集上的实验可以验证,所给方法有效,且相较神经网络诸方法具有更好的预测精度。     

融合用户行为同步指标的链路预测研究

现有链路预测方法大多基于网络结构相似性及连边的权重特征,没有有效挖掘连边权重形成的时序信息。考虑到两个节点行为的时间同步性往往是由于两个节点存在链接造成的,因此在网络结构的重构研究中通常利用节点的行为同步性来反推它们之间是否存在链接关系。该文尝试将节点同步性信息这一网络重构的方法引入链路预测领域,提出一种网络拓扑相似性上融合节点行为同步指数的链路预测算法。经过两类6种真实网络数据的比较分析,发现该算法可有效提高链路预测准确率,相比现有方法,Precision指标提高了15.3%～68.2%。该研究不仅发现节点局域结构相似性和节点行为同步指数对链路预测的共同影响,也揭示了不同类别真实加权网络的内在结构和动态特征。     

基于GRNN的车内噪声品质预测

以8辆不同类型轿车的4种不同车速匀速行驶时采集到的32个车内噪声样本为研究对象,以响度、尖锐度、粗糙度和抖动度4项心理声学客观参量作为输入,以主观评价团对车内噪声的舒适度打分作为输出,分别使用广义回归神经网络、BP神经网络和多元线性回归分析建立车内噪声品质预测模型并对声品质进行预测。三种方法的预测结果表明:广义回归神经网络相对于其他两种方法具有更高的准确度,相对预测误差为-7%～7%,较多元线性回归分析能更准确地描述客观评价参量与主观舒适度之间的非线性关系,并且较BP神经网络具有更高的准确度及稳定性。     

基于隐朴素贝叶斯模型的链路预测算法

针对目前基于共邻节点及其改进的链接预测模型中存在对共邻节点间的依赖关系考虑不足,不能完全利用网络的拓扑结构信息的问题,本文提出了基于隐朴素贝叶斯模型和双隐朴素贝叶斯模型的链接预测方法。算法考虑共邻节点间互相依赖关系及其依赖关系的不同,通过隐朴素贝叶斯分类模型计算节点之间的相似性,利用条件互信息来衡量节点间的依赖程度,提高链接预测的准确率。采用网络DBLP和Email的真实数据作为实验数据集,使用AUC和Precision方法来评价本文的预测模型,实验结果表明,本文方法比目前主流方法的预测效果更好,验证了方法的准确性。     

基于马尔科夫链改进灰色神经网络的水质预测模型

根据汾河运城段的实际情况,应用改进灰色神经网络对水质进行预测.在数据处理以及关联度分析的基础上,选取关联度较高的氨氮、挥发酚、水温、BOD5及COD作为灰色神经网络的输入节点.应用灰色神经网络对水质进行预测,再用马尔科夫修正误差残值,可使修正值更加接近实测值.灰色神经网络的相对误差为68.44%～4.69%,改进灰色神经网络将相对误差为41.96%～2.23%,可见改进神经网络的预测精度更高.改进灰色神经网络模型,结合了灰色神经网络和马尔科夫的优点,提高了预测的精度,并以汾河河津大桥监测断面的水质预测为例,验证了该方法的可行性.     

关系生成图注意力网络的知识图谱链接预测

针对实体邻域三元组缺少联系的问题,提出基于关系生成图注意力网络(RGGAT)的知识图谱链接预测方法. 利用不同类型的关系生成相应的注意力机制参数,邻域三元组按照关系类型使用对应的参数计算注意力系数. 实体通过聚合以关系为主导的邻域三元组信息得到更丰富的嵌入向量. 在训练过程中对编码器和解码器进行共同训练,将编码器更新的实体向量和关系向量直接输入到解码器中,保证编码器和解码器训练目标一致. 在3个公开数据集上进行链接预测实验,对比实验选用目前主流的5个模型作为基线. RGGAT方法在3个数据集上的Hits@10能达到0.519 8、0.510 4和0.973 9,高于传统图注意力网络嵌入方法的. 在邻域聚合阶数对比实验中,1阶关系邻域聚合的方法相比2阶关系在Hits@10上提升3.59%.     

车联网无线链路传输数据业务性能评估

为了评估车联网无线链路传输数据业务的能力,提出结合车辆运动模式和数据业务传输特点的车联网链路传输性能评估模型.通过蒙特卡罗仿真统计得到链路剩余生命时间分布和数据业务传输时间分布,利用分布解析推导车联网链路成功传输概率,并建立链路传输性能评估模型.在基于Matlab/Simulink的TrueTime工具箱搭建的仿真平台上,使用模型评估常用Ad hoc路由协议基于距离矢量自组织和基于路由预测所建路径的传输性能.实验结果显示,链路性能模型能有效评估不同路由协议建立链路在不同移动速度下传输数据业务的能力.     

BP神经网络在柳江径流预测中的应用

径流水位预测是进行洪水监测的重要手段,对于包含详尽信息的广西柳江日径流水位时间序列,采用基于BP神经网络模型进行预报可取得较好效果.如LMBPDH模型采用双隐含层BP网络能加强预测模型输入输出的非线性映射能力,采用Levenberg Marquardt （LM）算法对网络进行训练则能缩短BP网络的收敛时间,改善网络的收敛性能,同时采用实验法确定模型的其他参数使模型获取最佳预报性能.在对柳江近10年日平均水位的预测中,将LMBPDH模型与单隐含层BP神经网络、LM算法以及带适应学习率和动量因子的梯度递减法算法等组合构成的BP神经网络模型,以及遗传算法进化的神经网络模型比较,LMBPDH模型预报稳定性、预报准确率最佳.