无线传感器网络DV-hop定位算法的改进

 DV-hop算法是无线传感器网络中典型的非测距定位算法,其核心思想是将平均跳距与跳数的乘积作为2个节点间的距离,即采用节点间跳段距离代替实际直线距离参与位置计算。跳段距离计算过程中的误差累计是影响DV-hop算法定位精度的主要因素。本文提出基于门限跳数的信标节点选择策略和基于权的平均跳距优化策略,通过这2种策略减少跳段距离计算过程中的误差累计,提高定位精度。改进后的DV-hop算法通过门限跳数优化信标节点的选取,仅将小于门限跳数的信标节点当作位置计算的有效节点,从跳数角度减少了误差累计;此外,改进后的DV-hop算法在未知节点平均跳距选取上,以最佳跳距替代最近信标节点的平均跳距,更加真实地反映了实际距离,从平均跳距角度减少了误差累计。仿真结果表明,改进后的算法在不同的信标节点数、不同的节点通信半径以及不同的节点稀疏程度下,均能得到更高的定位精度。     

基于模糊粒度相关向量机的缓变故障参数区间预测

为解决相关向量机(RVM)在多样本故障预测中存在的预测精度下降和运算效率低等不足,提出一种基于模糊粒度相关向量机(FGRVM)的缓变故障参数区间预测方法。首先,对参数初始时间序列进行模糊信息粒化(FIG),并采用基于指数相似度的约简方法对训练集中的冗余数据进行约简;然后,使用自适应极值扰动和自适应变异对简化粒子群算法(tsPSO)进行改进,并以4折交叉验证误差最小为优化目标,采用该粒子群算法(itsPSO)实现相关向量机核宽度的自适应选择;最后,采用训练好的RVM预测缓变故障参数的变化区间。以3个经典的大规模、非线性、带噪声的时间序列及国航某航空发动机排气温度变化量(DEGT)为例对该方法的预测性能进行验证,仿真结果表明,相对于RVM和模糊粒度支持向量机(FGSVM),该方法在预测精度和运算效率上都有较大的提高。     

DCT域内视频分形脆弱水印算法

针对视频完整性认证问题,提出一种DCT域内视频分形脆弱水印算法。首先把视频I帧的RGB色彩模式转换为YUV色彩模式,并对Y分量进行DWT变换;然后提取I帧的分形特征,结合每一帧的位置特征生成认证码,用Logistic混沌映射将认证码置乱;最后将置乱的认证码嵌入每一帧DCT块最后2个非0系数的LSB位上。在视频认证过程中,无需参考原视频,实现了盲检测。实验结果表明,该方法在保证原视频质量的情况下,能有效检测到对原视频的篡改和攻击,并能定位篡改和攻击的位置。     

量子衍生布谷鸟算法及在地层对比中的应用

为提高布谷鸟搜索算法的寻优能力,通过在经典布谷鸟搜索算法中引入量子计算机制,提出一种量子衍生布谷鸟搜索算法。该算法采用量子比特编码个体,采用泡利矩阵确定旋转轴,采用Levy飞行原理确定旋转角度,采用量子比特在Bloch球面上的绕轴旋转实现个体更新。针对钻井剖面地层对比的具体特点及需要满足的约束条件,提出应用量子衍生布谷鸟算法进行地层对比优化的实施方案,该方法既能对比不同地层之间的相似性,也能处理对比井地层因断层或尖灭等因素造成的缺失。实验结果表明,在复杂地质情况下,该算法是有效的和可行的。      

航天产品性能样机建模与仿真综合集成平台

为了提高航天产品性能样机建模与仿真协同工作水平,针对性能样机全生命周期协同建模与仿真过程中管理系统综合集成性差的问题,构建基于云计算平台的性能样机综合集成协同建设与仿真平台。重点研究性能样机协同建模与仿真平台数据库建模与设计、复杂航天产品性能样机综合集成建模与仿真平台框架、性能样机协同建模与仿真平台基础框架、性能样机制造云服务平台架构和系统物理平台架构。应用结果表明,所构建的平台较好地解决了性能样机全生命周期统一建模与仿真以及不同人员、不同工具、不同算法、不同描述语言下的耦合建模、联合仿真问题。      

合成少数类过采样过滤器方法在二手车推荐中的应用

 由于二手车推荐的数据集具有非平衡特性,因此,二手车推荐可视为非平衡分类问题,可借助解决非平衡分类问题的方法来实现二手车推荐。本文对非平衡数据分类的数据集重构进行研究,通过分析合成少数类过采样方法(Synthetic Minority Over-sampling Technique, SMOTE)的特点与不足,提出合成少数类过采样过滤器方法(Synthetic Minority Over-sampling Technique Filter, SmoteFilter),对SMOTE方法合成样本进行过滤,减少合成样本中的噪声数据,提高训练样本“质量”。使用支持向量机对SMOTE合成的数据和SmoteFilter合成的数据进行实验对比,结果表明SmoteFilter方法相较传统的SMOTE过采样方法,提高了二手车推荐中少数类的预测精度,提升了对二手车推荐的整体预测性能。     

虚拟机资源概率配置的云计算SEFFD算法

摘要：为增强虚拟机资源分配过程性能,有效解决云计算环境下虚拟资源分配的NP hard问题,利用模拟进化算法结合首次下降算法构建虚拟资源分配优化过程（SEFFD）。首先,构建全新的虚拟资源分配的评估方式,并结合模拟进化过程较强的算法寻优爬坡效果,采用迭代方式实现虚拟资源分配过程的个体选择、评估以及排序进化;其次,以模拟进化（SE）过程所获得资源分配结果为基础,结合首次下降（FFD）算法准则,实现物理主机及虚拟机资源的二次分配,从而获得资源分配效果和效率的同步提升;最后,利用CloundSim及Gridbus云计算仿真平台对算法性能进行对比测试,实验结果表明所提策略的内存利用率高于60%,处理器利用率大于55%,可有效减少所需物理主机数量,从而降低能耗。     

基于图像分块的局部区域动态阈值选取方法

全局阈值的边缘检测方法容易导致局部图像的边缘漏检,而将图像分块进行局部检测,又存在局部间阈值差异较大,导致局部边缘误检和漏检。针对此问题,本文提出一种基于图像分块的局部阈值动态选取方法：利用熵对图像分块,考虑上邻域的影响动态求解局部阈值,保证局部间阈值的连续性。将本文方法应用于Robert算子、Canny算法,结果表明可有效提高检测精度,并能增强边缘的连续性。      

基于实时车速的交通控制与诱导协同

为了减小路网的总行程时间和提高路网运行效率,提出一种基于实时车速的交通控制与诱导协同模型。利用惩罚函数将有约束遗传算法转化为无约束遗传算法对所建立的协同模型进行求解,得到最佳的控制方案和诱导方案。在Vissim微观交通仿真软件中建立包含4个交叉口的小型路网进行仿真实验,仿真结果表明,此方法能够有效地减少路网总行程时间,提高路网运行效率。      

面向电子商务的网页检索聚类方法

在电子商务网络资讯管理系统中,为了将用户检索结果网页按照不同主题划分显示给用户,帮助用户快速定位所需信息,有效完善用户体验,针对电子商务领域网页文本聚类面临的问题,提出融合自定义领域词典、基于聚类特征词典的特征选择和基于类别领域词表的初始中心点构造等策略的解决方案。实验结果表明,该方案能有效提高电子商务领域的网页文本聚类质量。对于其它特定领域文本聚类研究具有一定的参考价值。 